你可以試試這個產生可區分的顏色情節:
library(randomcoloR)
n <- length(unique(subdt2$d))
palette <- unname(distinctColorPalette(n))
ggplot(subdt2, aes(x=year, y=aniHusb, color = d)) +
geom_point() + scale_color_manual(values=palette)
或使用RColorBrewer
包:
library(RColorBrewer)
ggplot(subdt2, aes(x=year, y=aniHusb, color = d)) +
geom_point() + scale_colour_brewer(palette = "Set3")
例子:
ggplot(iris[iris$Species=='setosa',], aes(x=Sepal.Length, y=Sepal.Width, color = as.factor(Petal.Length))) +
geom_point() + scale_colour_brewer(palette = "Set3")
簡介:
n <- length(unique(iris[iris$Species=='setosa','Petal.Length']))
palette <- unname(distinctColorPalette(n))
ggplot(iris[iris$Species=='setosa',], aes(x=Sepal.Length, y=Sepal.Width, color = as.factor(Petal.Length))) +
geom_point() + scale_color_manual(values=palette)
的調色板在ColorBrewer可能是大量的類別,例如更好'scale_colour_brewer(type =「qual」)'。否則像'ggthemes'這樣的軟件包會有各種可以嘗試的調色板。 – Marius
也可以使用'shape'。 – Suren
通常,區分* 10 *顏色並且容易識別它們(例如在圖例中)對於大多數是困難的。 * 6 *是可行的,也許7-8。您需要將其分成幾個系列或使用其他因素進行區分。 – MrGumble