R包ggsci：一步完成CNS级别的图片配色

最近在修图，遇到的问题就是,往往我自己认为配色很不错，一旦发到老板手上，就会被无情的打回，让我换一个新的配色。直到前几天，我搜到一个非常不错的R包“ggsci”，终于完美地解决了我的问题，制作出了让老板满意的配图。今天的推文，就和大家简单谈谈这个好用的工具。

工具简介

ggsci提供了一组适合科学期刊，数据可视化，使用的高质量调色板。另外一个优点就是，ggsci包中的调色板可直接嵌套到ggplot2中使用。对于所有调色板，相应的function分别命名为：

• scalecolorpalname()
• scalefillpalname()

另外该包的另一个特点就是，它将常用的图片配色,按照期刊杂志喜欢的颜色类型封装了起来，我们可以通过简单地function来对我们的图片进行配色：

实战演练

数据准备

首先，我们先用ggplot2,分别画一个散点图和一个直方图。配色就直接采用，ggplot2 default的颜色。

    library("ggsci")

    library("ggplot2")

    library("gridExtra")


    data("diamonds")


    p1 <- ggplot(

      subset(diamonds, carat >= 2.2),

      aes(x = table, y = price, colour = cut)

    ) +

      geom_point(alpha = 0.7) +

      geom_smooth(method = "loess", alpha = 0.05, size = 1, span = 1) +

      theme_bw()


    p2 <- ggplot(

      subset(diamonds, carat > 2.2 & depth > 55 & depth < 70),

      aes(x = depth, fill = cut)

    ) +

      geom_histogram(colour = "black", binwidth = 1, position = "dodge") +

      theme_bw()

直方图：

总体感觉配色怎么样？是不是感觉说不上很难看，但是总感觉就不符合发表高水平文章的配色（对的，这其实就是各位老板内心的想法）。

ggsci的使用

那么这时候当然就是轮到我们R包ggsci的出场。

首先，我们来试一试Nature的配色：

    p1 + scale_color_npg()

    p2 + scale_fill_npg()

散点图：

直方图：

感觉高端了很多有没有？行，不喜欢Nature的配色，咱们试一试Science的：

    p1 + scale_color_aaas()

    p2 + scale_fill_aaas()

散点图：

直方图：

这个配色稍微深一些，但是看起来也不错。

最后让我们再试一试柳叶刀的配色：

    p1 + scale_color_lancet()

    p2 + scale_fill_lancet()

散点图：

直方图：

这个配色给我感觉就是挺fresh的。

小结

配色是科研作图的一个大难题，使用ggsci能够一定程度上快速解决这个问题。当然如果你的老板或者导师不喜欢这里的配色，你可能还要花更多时间去找到合适的配色。另外，我决定以后我文章初稿里面所有的配图都要使用Science的配色，虽然我的文章难发到Science上，但是至少我的图片配色是Science级别的^_^！

参考资料

ggsci的介绍资料：https://nanx.me/ggsci/articles/ggsci.html