Jak wygenerować kilka najbardziej charakterystycznych kolorów w R?

Kreślę kategoryczny zbiór danych i chcę używać charakterystycznych kolorów do reprezentowania różnych kategorii. Biorąc pod uwagę liczbę n, w jaki sposób mogę uzyskać nNAJBARDZIEJ charakterystycznych kolorów w R? Dzięki.

Dołączyłem wszystkie jakościowe palety z RColorBreweropakowania. Jakościowe palety mają zapewnić po X najbardziej wyrazistych kolorów. Oczywiście ich zmieszanie łączy w jedną paletę również podobne kolory, ale to najlepsze, co mogę uzyskać (74 kolory).

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))

Innym rozwiązaniem jest: pobranie wszystkich kolorów R z urządzeń graficznych i próbkowanie z nich. Usunąłem odcienie szarości, ponieważ są zbyt podobne. Daje to 433 kolory

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

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

z 200 kolorami n = 200:

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

Oto kilka opcji:

1. Spójrz na palettefunkcję:

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

2. I colorRampPalettefunkcja:

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

3. Spójrz na colorBrewer pakiet (i stronę internetową ). Jeśli chcesz rozbieżne kolory, wybierz rozbieżne na stronie. Na przykład,

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

4. Witryna internetowa I want hue oferuje wiele ładnych palet. Ponownie, po prostu wybierz potrzebną paletę. Na przykład możesz pobrać kolory rgb ze strony i stworzyć własną paletę:

    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)))
   

Możesz także wypróbować randomcoloRpakiet :

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

Możesz zobaczyć, że podczas wizualizacji na wykresie kołowym wybierany jest zestaw bardzo różnych kolorów (zgodnie z sugestiami innych odpowiedzi tutaj):

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

Przedstawione na wykresie kołowym z 50 kolorami:

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

Nie jest to odpowiedź na pytanie OP, ale warto wspomnieć, że istnieje viridispakiet, który ma dobre palety kolorów dla danych sekwencyjnych. Są percepcyjnie jednolite, dla daltonistów bezpieczne i łatwe w drukowaniu.

Aby uzyskać paletę, po prostu zainstaluj pakiet i użyj funkcji viridis_pal(). Do wyboru są cztery opcje „A”, „B”, „C” i „D”

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

Jest też doskonały wykład wyjaśniający złożoność dobrych map kolorów na YouTube:

Lepsza domyślna mapa kolorów dla Matplotlib | SciPy 2015 | Nathaniel Smith i Stéfan van der Walt

Możesz użyć colorRampPalettez bazy lub RColorBrewerpakietu:

Za pomocą colorRampPalettemożna określić kolory w następujący sposób:

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

Alternatywnie możesz również podać kody szesnastkowe:

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

W programie RColorBrewermożna użyć kolorów z istniejących palet:

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

Spójrz na RColorBreweropakowanie, aby znaleźć inne dostępne palety. Mam nadzieję że to pomoże.

W przypadku dużych palet kolorów zalecałbym użycie zewnętrznego źródła.

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

posiada usługę skomponowania dowolnego rozmiaru palety według różnych parametrów oraz

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

omawia ogólny problem z perspektywy grafików i podaje wiele przykładów palet, które można wykorzystać.

Aby ułożyć paletę z wartości RGB wystarczy skopiować wartości w wektorze jak np .:

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")

Znalazłem stronę oferującą listę 20 charakterystycznych kolorów: 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')

Możesz spróbować!

Możesz wygenerować zestaw kolorów w następujący sposób:

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")

Te kolory są tak wyraźne, jak to tylko możliwe. W przypadku tych podobnych kolorów tworzą gradient, dzięki czemu można łatwo odróżnić między nimi różnice.

W moim rozumieniu wyszukiwanie wyróżniających się kolorów wiąże się z efektywnym wyszukiwaniem z jednostki sześcianu, gdzie 3 wymiary sześcianu to trzy wektory wzdłuż czerwonej, zielonej i niebieskiej osi. Można to uprościć, szukając w cylindrze (analogia HSV), w którym ustalasz nasycenie (S) i wartość (V) i znajdujesz losowe wartości odcienia. Działa w wielu przypadkach i zobacz to tutaj:

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

W R,

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)
}

Alternatywnym sposobem jest użycie pakietu R „jednolicie” https://cran.r-project.org/web/packages/uniformly/index.html

a ta prosta funkcja może generować charakterystyczne kolory:

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])
}

Można sobie wyobrazić nieco bardziej zaangażowaną funkcję poprzez przeszukiwanie siatki:

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]
} 

sprawdź te funkcje poprzez:

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

Należy jednak pamiętać, że zdefiniowanie odrębnej palety za pomocą dostrzegalnych dla człowieka kolorów nie jest proste. Które z powyższych podejść generuje zróżnicowany zestaw kolorów, nie zostało jeszcze przetestowane.

W tym celu możesz skorzystać z pakietu Polychrome . Wymaga tylko kilku kolorów i kilku seedcolors. Na przykład:

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

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

Więcej informacji na temat tego pakietu można znaleźć pod adresem https://www.jstatsoft.org/article/view/v090c01 .