🤩 ggsci | 一秒搞定你的顶刊配色（一）

1写在前面

总有小伙伴问我figure的配色是怎么弄的，本期介绍一下我个人常用的一些配色R包。 😘

2用到的包

rm(list = ls())
library(tidyverse)
library(ggsci)
library(patchwork)

3示例数据

这期使用示例数据为movies_long数据集。

library(ggstatsplot)
dat <- movies_long

---

我们先看一下变量的类型吧。🧐

str(dat)

4离散型配色

4.1 初步绘图

我们先用ggplot画2个图吧，配色真的是一言难尽啊~ 😣

p1 <-  dat %>% 
  ggplot(aes(x = length, y = rating, colour = genre)) +
  geom_point(alpha = 0.7) +
  geom_smooth(method = "loess", alpha = 0.05, size = 1, span = 1) +
  theme_bw()

p2 <-  dat %>% 
  ggplot(aes(x = rating, fill = genre)) +
  geom_histogram(binwidth = 0.8, position = "dodge") +
  theme_bw()

p1 + p2

---

4.2 NPG配色

出自Nature Publishing Group的配色。

p1_npg <-  p1 + scale_color_npg()
p2_npg <-  p2 + scale_fill_npg()

p1_npg + p2_npg

---

4.3 AAAS配色

出自American Association for the Advancement of Science的配色。

p1_aaas <-  p1 + scale_color_aaas()
p2_aaas <-  p2 + scale_fill_aaas()

p1_aaas + p2_aaas

---

4.4 NEJM配色

出自The New England Journal of Medicine的配色。

p1_nejm = p1 + scale_color_nejm()
p2_nejm = p2 + scale_fill_nejm()

p1_nejm + p2_nejm

---

4.5 Lancet配色

出自Lancet的配色。

p1_lancet <-  p1 + scale_color_lancet()
p2_lancet <-  p2 + scale_fill_lancet()

p1_lancet + p2_lancet

---

4.6 JAMA配色

出自The Journal of the American Medical Association的配色。

p1_jama <-  p1 + scale_color_jama()
p2_jama <-  p2 + scale_fill_jama()

p1_jama + p2_jama

---

4.7 JCO配色

出自Journal of Clinical Oncology的配色。

p1_jco <-  p1 + scale_color_jco()
p2_jco <-  p2 + scale_fill_jco()

p1_jco + p2_jco

---

4.8 UCSCGB配色

出自UCSC Genome Browser的配色。

p1_ucscgb <-  p1 + scale_color_ucscgb()
p2_ucscgb <-  p2 + scale_fill_ucscgb()

p1_ucscgb + p2_ucscgb

---

4.9 D3配色

出自D3.js的配色。

p1_d3 <-  p1 + scale_color_d3()
p2_d3 <-  p2 + scale_fill_d3()

p1_d3 + p2_d3

---

4.10 LocusZoom配色

出自LocusZoom的配色。

p1_locuszoom <-  p1 + scale_color_locuszoom()
p2_locuszoom <-  p2 + scale_fill_locuszoom()

p1_locuszoom + p2_locuszoom

---

4.11 Integrative Genomics Viewer配色

出自Integrative Genomics Viewer的配色。

p1_igv <-  p1 + scale_color_igv()
p2_igv <-  p2 + scale_fill_igv()

p1_igv + p2_igv

---

4.12 UChicago配色

出自University of Chicago的配色。

p1_uchicago <-  p1 + scale_color_uchicago()
p2_uchicago <-  p2 + scale_fill_uchicago()

p1_uchicago + p2_uchicago

---

4.13 Star Trek配色

出自Star Trek的配色。

p1_startrek <-  p1 + scale_color_startrek()
p2_startrek <-  p2 + scale_fill_startrek()

p1_startrek+ p2_startrek

---

4.14 Tron Legacy配色

出自Tron Legacy的配色。

p1_tron <-  p1 + scale_color_tron()
p2_tron <-  p2 + scale_fill_tron()

p1_tron + p2_tron

---

4.15 Futurama配色

出自Futurama的配色。

p1_futurama <-  p1 + scale_color_futurama()
p2_futurama <-  p2 + scale_fill_futurama()

p1_futurama + p2_futurama

---

4.16 Rick and Morty配色

出自Rick and Morty的配色。

p1_rickandmorty <-  p1 + scale_color_rickandmorty()
p2_rickandmorty <-  p2 + scale_fill_rickandmorty()

p1_rickandmorty + p2_rickandmorty

---

4.17 The Simpsons配色

出自The Simpsons的配色。

p1_simpsons <-  p1 + scale_color_simpsons()
p2_simpsons <-  p2 + scale_fill_simpsons()

p1_simpsons + p2_simpsons

5连续型配色

5.1 初步绘图

应用场景：连续型配色多用于热图、相关性矩阵等等。

这里我们用ggplot画个热图吧，需要整理成ggplot需要的数据格式。 🤨
但如果大家要画相对复杂的热图还是推荐使用ComplexHeatmap包，以后我们再介绍吧。😊

library("reshape2")

cor <- cor(unname(cbind(dat[,3:6],dat[,3:6],dat[,3:6],dat[,3:6])))
cor_melt <-  melt(cor)      
           
p3 <-  cor_melt %>%
  ggplot(aes(x = Var1, y = Var2, fill = value)) +
  geom_tile(size = 0.3,na.rm = T) +
  theme_bw() +
  theme(axis.title.x = element_blank(),
        axis.title.y = element_blank())

p3

---

5.2 GSEA配色

出自GSEA GenePattern的配色。

p3_gsea     <-  p3 + scale_fill_gsea()
p3_gsea_inv <-  p3 + scale_fill_gsea(reverse = TRUE)

p3_gsea + p3_gsea_inv

---

5.3 Material Design

出自material design color guidelines的配色。

wrap_plots(
  p3 + scale_fill_material("red"),         p3 + scale_fill_material("pink"),
  p3 + scale_fill_material("purple"),      p3 + scale_fill_material("deep-purple"),
  p3 + scale_fill_material("indigo"),      p3 + scale_fill_material("blue"),
  p3 + scale_fill_material("light-blue"),  p3 + scale_fill_material("cyan"),
  p3 + scale_fill_material("teal"),        p3 + scale_fill_material("green"),
  p3 + scale_fill_material("light-green"), p3 + scale_fill_material("lime"),
  p3 + scale_fill_material("yellow"),      p3 + scale_fill_material("amber"),
  p3 + scale_fill_material("orange"),      p3 + scale_fill_material("deep-orange"),
  p3 + scale_fill_material("brown"),       p3 + scale_fill_material("grey"),
  p3 + scale_fill_material("blue-grey")
)

6非ggplot中的应用

6.1 提取配色

有时候我们会遇到画的图并不是基于ggplot的，这个时候我们可以提取配色进行应用。

mypal <-  pal_npg("nrc", alpha = 0.7)(9)
mypal

---

6.2 显示配色

library("scales")
show_col(mypal)

---

最后祝大家早日不卷!~

---

点个在看吧各位~ ✐.ɴɪᴄᴇ ᴅᴀʏ 〰