图片美不美，关键看色彩。毫无疑问，图表的色彩搭配直接决定图表给读者的感受和印象，漂亮的图表自然会给文章增色不少。因此，学会自定义图表的配色非常重要。

那么，怎么给图表选择一组漂亮的颜色呢？本文以R语言（ggplot2）作图为例，介绍3种色彩搭配（获取一组配色颜色值）的方法。

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从R包中提取配色集

配色的本质就是得到一组搭配十分“和谐”的颜色。R中的常见颜色的表示方式有16进制颜色码，英文代码，RGB颜色值三种方式。常见的R色彩搭配包如RColorBrewer、ggsci、ggtech等提供现成的色彩搭配方案，可以直接拿来用。下面以RColorBrewer为例：

> # 首先，简单画个柱状图(p1)

>test1<-c(12,4,21,45,56,91)

>test2<-c(1,2,3,4,5,6)

>test3<-c("a","b","c","d","e","f")

>tdata<-data.frame(t1=test1,t2=test2,t3=test3)

>tdata

t1 t2 t3

112 1 a

2 4 2 b

321 3 c

445 4 d

556 5 e

691 6 f

>library(ggplot2)

>p1<-ggplot(tdata,aes(x=factor(t2),y=t1,fill=t3))+geom_bar(stat ="identity",position = "dodge")

> p1

# 随便自定义个颜色值组成的向量

>y1<-"#3da472"

>y2<-"#8ec965"

>y3<-"pink"

>y4<-"gold"

>y5<-"red"

>y6<-"blue"

>mycolors<-c(y1,y2,y3,y4,y5,y6)

>mycolors

[1]"#3da472" "#8ec965" "pink" "gold" "red" "blue"

#我们看下自定义配色的样子（p2），嗯，很丑

>p2<-p1+scale_fill_manual(values =mycolors )

> p2

# 接下来看下RColorBrewer包中有哪些配色“向量”

>library(RColorBrewer)

>display.brewer.all(type = "seq")

>display.brewer.all(type = "qual")

# 这里仅输出了两种类型的配色，如下图

# 我们选其中的一个看一下

>colors1<-brewer.pal(9,"RdPu")

>colors1

[1]"#FFF7F3" "#FDE0DD" "#FCC5C0" "#FA9FB5""#F768A1" "#DD3497" "#AE017E" "#7A0177""#49006A"

# 选取特定的6种颜色的方法，直接在brewer.pal（）后取易出错

>colors2<-colors1[2:7]

>colors2

[1]"#FDE0DD" "#FCC5C0" "#FA9FB5" "#F768A1""#DD3497" "#AE017E"

可以看出，这些R包本质上就是包括多个色彩向量的集合。这里提供给大家一种获取R包中配色方案颜色值的一种方法，这些颜色值可以用在其他软件比如Excel、Origin等图表颜色的自定义。

# 看下“RdPu”的效果（下图p3, 其中p4为“Rdes”的效果）

>p3<-p1+scale_fill_manual(values =colors2 )

> p3

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学会使用“吸管”工具

另一种方法是学会使用图像处理软件的“吸管”工具（拾色器）。可以直接将那些高分文章中比较漂亮的图表的配色“吸取”出来为己所用。

吸管工具几乎在所有主流的图像处理工具中都会有，如PhotoShop，Illustrator, PPT，甚至Windows系统自带的 “画图” 工具都有。点一下吸取颜色，查看色板中的颜色信息，逐一记录下来即可，详细过程这里不作赘述。

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色彩提取法

方法是从色彩比较吩咐的风景照片或者绘画大师（如印象派的莫奈，梵高）的作品中用“吸管”工具随机提取几种颜色即可组成一个漂亮的配色方案。如下图，从莫奈的画中提取颜色。

以上就是3种常用的获得配色方案的方法，今天的内容就到这里啦~