从颜色 1 到颜色 2 的 n 种颜色的渐变

colorRampPalette 可能是您的朋友：

colfunc <- colorRampPalette(c("black", "white"))
colfunc(10)
# [1] "#000000" "#1C1C1C" "#383838" "#555555" "#717171" "#8D8D8D" "#AAAAAA"
# [8] "#C6C6C6" "#E2E2E2" "#FFFFFF"

只是为了证明它有效：

plot(rep(1,10),col=colfunc(10),pch=19,cex=3)

https://i.stack.imgur.com/dGQU0.png

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只是扩展上一个答案colorRampPalette可以处理两种以上的颜色。

因此，对于更扩展的“热图”类型，您可以....

colfunc<-colorRampPalette(c("red","yellow","springgreen","royalblue"))
plot(rep(1,50),col=(colfunc(50)), pch=19,cex=2)

结果图像：

https://i.stack.imgur.com/28xXQ.png

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尝试以下操作：

color.gradient <- function(x, colors=c("red","yellow","green"), colsteps=100) {
  return( colorRampPalette(colors) (colsteps) [ findInterval(x, seq(min(x),max(x), length.out=colsteps)) ] )
}
x <- c((1:100)^2, (100:1)^2)
plot(x,col=color.gradient(x), pch=19,cex=2)

https://i.stack.imgur.com/9HJJN.png

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上面的答案很有用，但在图表中，很难区分较暗的黑色渐变。我发现的一种替代方法是使用灰色渐变，如下所示

palette(gray.colors(10, 0.9, 0.4))
plot(rep(1,10),col=1:10,pch=19,cex=3))

有关灰度的更多信息here.

添加

当我将上面的代码用于蓝色和黑色等不同颜色时，渐变不是那么清晰。 heat.colors() 似乎更有用。

This document 有更详细的信息和选项。 pdf

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另一种方法（不一定比以前的答案更好！）是使用 viridis 包。正如 here 所解释的，它允许基于两种以上颜色的各种颜色渐变。

该软件包非常易于使用 - 您只需将 ggplot2 比例填充函数（例如 scale_fill_gradient(low = "skyblue", high = "dodgerblue4")）替换为等效的 viridis 函数。

因此，更改此图的代码：

ggplot(mtcars, aes(wt*1000, mpg)) +
  geom_point(size = 4, aes(colour = hp)) +
  xlab("Weight (pounds)") + ylab("Miles per gallon (MPG)") + labs(color='Horse power') +
  scale_x_continuous(limits = c(1000, 6000), 
                     breaks = c(seq(1000,6000,1000)), 
                     labels = c("1,000", "2,000", "3,000", "4,000", "5,000", "6,000")) + 
  scale_fill_gradient(low = "skyblue", high = "dodgerblue4") +
  theme_classic()

产生：

https://i.stack.imgur.com/HnREA.jpg

为此，它使用 viridis：

ggplot(mtcars, aes(wt*1000, mpg)) +
  geom_point(size = 4, aes(colour = factor(cyl))) +
  xlab("Weight (pounds)") + ylab("Miles per gallon (MPG)") + labs(color='Number\nof cylinders') +
  scale_x_continuous(limits = c(1000, 6000), 
                     breaks = c(seq(1000,6000,1000)), 
                     labels = c("1,000", "2,000", "3,000", "4,000", "5,000", "6,000")) + 
  scale_color_viridis(discrete = TRUE) +
  theme_classic()

唯一的区别在于倒数第二行：scale_color_viridis(discrete = TRUE)。

这是使用 viridis 生成的图：

https://i.stack.imgur.com/md2Lv.jpg

希望有人觉得这很有用，因为它是我在提出这个问题后最终使用的解决方案。

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