R'de bir dizi en belirgin renk nasıl oluşturulur?

Kategorik bir veri kümesi çiziyorum ve farklı kategorileri temsil etmek için farklı renkler kullanmak istiyorum. Bir sayı verildiğinde , R'de ÇOK farklı renkleri nnasıl elde edebilirim n? Teşekkürler.

Tüm kalitatif paletlere RColorBrewerpaketten katıldım . Niteliksel paletlerin her biri en belirgin X rengi sağlaması beklenir. Tabii ki, onları karıştırmak aynı renkte tek bir palette birleşiyor, ama alabildiğim en iyisi bu (74 renk).

library(RColorBrewer)
n <- 60
qual_col_pals = brewer.pal.info[brewer.pal.info$category == 'qual',]
col_vector = unlist(mapply(brewer.pal, qual_col_pals$maxcolors, rownames(qual_col_pals)))
pie(rep(1,n), col=sample(col_vector, n))

Diğer çözüm ise: tüm R renklerini grafik cihazlardan almak ve bunlardan örnek almaktır. Çok benzer olduklarından gri tonlarını kaldırdım. Bu 433 renk verir

color = grDevices::colors()[grep('gr(a|e)y', grDevices::colors(), invert = T)]

pie(rep(1,n), col=sample(color, n))

200 renk ile n = 200:

pie(rep(1,n), col=sample(color, n))

İşte birkaç seçenek:

1. İşleve bir göz atın palette:

    palette(rainbow(6))     # six color rainbow
    (palette(gray(seq(0,.9,len = 25)))) #grey scale

2. Ve colorRampPaletteişlev:

    ##Move from blue to red in four colours
    colorRampPalette(c("blue", "red"))( 4) 

3. Bak colorBrewerpaketi (ve web ). Farklı renkler istiyorsanız , sitede farklılaşmayı seçin . Örneğin,

    library(colorBrewer)
    brewer.pal(7, "BrBG")

4. İstediğim renk web sitesi güzel paletleri çok verir. Yine, ihtiyacınız olan paleti seçin. Örneğin siteden rgb renklerini alıp kendi paletinizi oluşturabilirsiniz:

    palette(c(rgb(170,93,152, maxColorValue=255),
        rgb(103,143,57, maxColorValue=255),
        rgb(196,95,46, maxColorValue=255),
        rgb(79,134,165, maxColorValue=255),
        rgb(205,71,103, maxColorValue=255),
        rgb(203,77,202, maxColorValue=255),
        rgb(115,113,206, maxColorValue=255)))

randomcoloRPaketi de deneyebilirsiniz :

library(randomcoloR)
n <- 20
palette <- distinctColorPalette(n)

Bir pasta grafikte görselleştirirken oldukça farklı bir renk kümesinin seçildiğini görebilirsiniz (buradaki diğer yanıtların önerdiği gibi):

pie(rep(1, n), col=palette)

50 renkle bir pasta grafikte gösterilir:

n <- 50
palette <- distinctColorPalette(n)
pie(rep(1, n), col=palette)

OP'nin sorusuna bir cevap değil, ancak viridissıralı veriler için iyi renk paletlerine sahip bir paket olduğundan bahsetmeye değer . Algısal olarak tek tip, renk körü güvenlidir ve yazıcı dostudur.

Paleti almak için paketi kurun ve işlevi kullanın viridis_pal(). Seçebileceğiniz dört seçenek "A", "B", "C" ve "D" vardır

install.packages("viridis")
library(viridis)
viridis_pal(option = "D")(n)  # n = number of colors seeked

YouTube'da iyi renk haritalarının karmaşıklığını açıklayan mükemmel bir konuşma da var:

Matplotlib için Daha İyi Bir Varsayılan Colormap | SciPy 2015 | Nathaniel Smith ve Stéfan van der Walt

colorRampPaletteTabandan veya RColorBrewerpaketten kullanabilirsiniz :

İle colorRampPaletterenkleri şu şekilde belirtebilirsiniz:

colorRampPalette(c("red", "green"))(5)
# [1] "#FF0000" "#BF3F00" "#7F7F00" "#3FBF00" "#00FF00"

Alternatif olarak onaltılık kodlar da sağlayabilirsiniz:

colorRampPalette(c("#3794bf", "#FFFFFF", "#df8640"))(5)
# [1] "#3794BF" "#9BC9DF" "#FFFFFF" "#EFC29F" "#DF8640"
# Note that the mid color is the mid value...

İle RColorBrewerönceden var olan paletlerdeki renkleri kullanabilirsiniz:

require(RColorBrewer)
brewer.pal(9, "Set1")
# [1] "#E41A1C" "#377EB8" "#4DAF4A" "#984EA3" "#FF7F00" "#FFFF33" "#A65628" "#F781BF"
# [9] "#999999"

RColorBrewerMevcut diğer paletler için pakete bakın . Bu yardımcı olur umarım.

Büyük renk paletleri için harici bir kaynak kullanmanızı tavsiye ederim.

http://tools.medialab.sciences-po.fr/iwanthue/

çeşitli parametrelere göre her boyutta paleti oluşturmak için bir hizmete sahiptir ve

/graphicdesign/3682/where-can-i-find-a-large-palette-set-of-contrasting-colors-for-coloring-many-d/3815

Genel problemi grafik tasarımcılarının bakış açısından tartışır ve çok sayıda kullanılabilir palet örneği verir.

RGB değerlerinden bir palet oluşturmak için bir vektördeki değerleri örneğin aşağıdaki gibi kopyalamanız yeterlidir:

colors37 = c("#466791","#60bf37","#953ada","#4fbe6c","#ce49d3","#a7b43d","#5a51dc","#d49f36","#552095","#507f2d","#db37aa","#84b67c","#a06fda","#df462a","#5b83db","#c76c2d","#4f49a3","#82702d","#dd6bbb","#334c22","#d83979","#55baad","#dc4555","#62aad3","#8c3025","#417d61","#862977","#bba672","#403367","#da8a6d","#a79cd4","#71482c","#c689d0","#6b2940","#d593a7","#895c8b","#bd5975")

20 farklı renk listesi sunan bir web sitesi buldum: https://sashat.me/2017/01/11/list-of-20-simple-distinct-colors/

col_vector<-c('#e6194b', '#3cb44b', '#ffe119', '#4363d8', '#f58231', '#911eb4', '#46f0f0', '#f032e6', '#bcf60c', '#fabebe', '#008080', '#e6beff', '#9a6324', '#fffac8', '#800000', '#aaffc3', '#808000', '#ffd8b1', '#000075', '#808080', '#ffffff', '#000000')

Bir deneyebilirsin!

Bunun gibi bir dizi renk oluşturabilirsiniz:

myCol = c("pink1", "violet", "mediumpurple1", "slateblue1", "purple", "purple3",
          "turquoise2", "skyblue", "steelblue", "blue2", "navyblue",
          "orange", "tomato", "coral2", "palevioletred", "violetred", "red2",
          "springgreen2", "yellowgreen", "palegreen4",
          "wheat2", "tan", "tan2", "tan3", "brown",
          "grey70", "grey50", "grey30")

Bu renkler olabildiğince farklıdır. Bu benzer renkler için, aralarındaki farkları kolayca anlayabilmeniz için bir gradyan oluştururlar.

Anladığım kadarıyla ayırt edici renkleri aramak, küpün 3 boyutunun kırmızı, yeşil ve mavi eksenler boyunca üç vektör olduğu bir birim küpten verimli bir şekilde arama yapmakla ilgilidir. Bu, Doygunluk (S) ve Değeri (V) sabitlediğiniz ve rastgele Ton değerleri bulduğunuz bir silindirde (HSV benzetimi) arama yapmak için basitleştirilebilir. Çoğu durumda işe yarar ve şuna buradan bakın:

https://martin.ankerl.com/2009/12/09/how-to-create-random-colors-programmatically/

R'de,

get_distinct_hues <- function(ncolor,s=0.5,v=0.95,seed=40) {
  golden_ratio_conjugate <- 0.618033988749895
  set.seed(seed)
  h <- runif(1)
  H <- vector("numeric",ncolor)
  for(i in seq_len(ncolor)) {
    h <- (h + golden_ratio_conjugate) %% 1
    H[i] <- h
  }
  hsv(H,s=s,v=v)
}

Alternatif bir yol, R paketini "eşit şekilde" kullanmaktır https://cran.r-project.org/web/packages/uniformly/index.html

ve bu basit işlev, farklı renkler oluşturabilir:

get_random_distinct_colors <- function(ncolor,seed = 100) {
  require(uniformly)
  set.seed(seed)
  rgb_mat <- runif_in_cube(n=ncolor,d=3,O=rep(0.5,3),r=0.5)
  rgb(r=rgb_mat[,1],g=rgb_mat[,2],b=rgb_mat[,3])
}

Izgara arama ile biraz daha ilgili fonksiyon düşünülebilir:

get_random_grid_colors <- function(ncolor,seed = 100) {
  require(uniformly)
  set.seed(seed)
  ngrid <- ceiling(ncolor^(1/3))
  x <- seq(0,1,length=ngrid+1)[1:ngrid]
  dx <- (x[2] - x[1])/2
  x <- x + dx
  origins <- expand.grid(x,x,x)
  nbox <- nrow(origins) 
  RGB <- vector("numeric",nbox)
  for(i in seq_len(nbox)) {
    rgb <- runif_in_cube(n=1,d=3,O=as.numeric(origins[i,]),r=dx)
    RGB[i] <- rgb(rgb[1,1],rgb[1,2],rgb[1,3])
  }
  index <- sample(seq(1,nbox),ncolor)
  RGB[index]
} 

bu işlevleri şu şekilde kontrol edin:

ncolor <- 20
barplot(rep(1,ncolor),col=get_distinct_hues(ncolor))          # approach 1
barplot(rep(1,ncolor),col=get_random_distinct_colors(ncolor)) # approach 2
barplot(rep(1,ncolor),col=get_random_grid_colors(ncolor))     # approach 3

Bununla birlikte, insan tarafından algılanabilir renklerle farklı bir palet tanımlamanın kolay olmadığını unutmayın. Yukarıdaki yaklaşımlardan hangisinin farklı renk seti oluşturduğu henüz test edilmemiştir.

Sen kullanabilirsiniz Polikrom bu amaçla paketi. Sadece birkaç renk ve birkaç tane gerektirir seedcolors. Örneğin:

# install.packages("Polychrome")
library(Polychrome)

# create your own color palette based on `seedcolors`
P36 = createPalette(36,  c("#ff0000", "#00ff00", "#0000ff"))
swatch(P36)

Bu paket hakkında daha fazla bilgiyi https://www.jstatsoft.org/article/view/v090c01 adresinde bulabilirsiniz .