¿Cómo generar una serie de colores más distintivos en R?

Estoy trazando un conjunto de datos categórico y quiero usar colores distintivos para representar diferentes categorías. Dado un número n, ¿cómo puedo obtener el nnúmero de MÁS colores distintivos en R? Gracias.

Me uní a todas las paletas cualitativas del RColorBrewerpaquete. Se supone que las paletas cualitativas proporcionan X colores más distintivos cada una. Por supuesto, mezclarlos se une en una paleta de colores también similares, pero eso es lo mejor que puedo obtener (74 colores).

library(RColorBrewer)
n <- 60
qual_col_pals = brewer.pal.info[brewer.pal.info$category == 'qual',]
col_vector = unlist(mapply(brewer.pal, qual_col_pals$maxcolors, rownames(qual_col_pals)))
pie(rep(1,n), col=sample(col_vector, n))

Otra solución es: tomar todos los colores R de los dispositivos gráficos y tomar muestras de ellos. Eliminé tonos de gris ya que son demasiado similares. Esto da 433 colores.

color = grDevices::colors()[grep('gr(a|e)y', grDevices::colors(), invert = T)]

pie(rep(1,n), col=sample(color, n))

con 200 colores n = 200:

pie(rep(1,n), col=sample(color, n))

Aquí hay algunas opciones:

1. Echa un vistazo a la palettefunción:

    palette(rainbow(6))     # six color rainbow
    (palette(gray(seq(0,.9,len = 25)))) #grey scale

2. Y la colorRampPalettefunción:

    ##Move from blue to red in four colours
    colorRampPalette(c("blue", "red"))( 4) 

3. Mira el colorBrewerpaquete (y el sitio web ). Si desea colores divergentes, seleccione divergentes en el sitio. Por ejemplo,

    library(colorBrewer)
    brewer.pal(7, "BrBG")

4. El sitio web I want hue ofrece muchas paletas bonitas. Nuevamente, solo seleccione la paleta que necesita. Por ejemplo, puede obtener los colores rgb del sitio y hacer su propia paleta:

    palette(c(rgb(170,93,152, maxColorValue=255),
        rgb(103,143,57, maxColorValue=255),
        rgb(196,95,46, maxColorValue=255),
        rgb(79,134,165, maxColorValue=255),
        rgb(205,71,103, maxColorValue=255),
        rgb(203,77,202, maxColorValue=255),
        rgb(115,113,206, maxColorValue=255)))

También puedes probar el randomcoloRpaquete :

library(randomcoloR)
n <- 20
palette <- distinctColorPalette(n)

Puede ver que se elige un conjunto de colores muy distintos al visualizar en un gráfico circular (como lo sugieren otras respuestas aquí):

pie(rep(1, n), col=palette)

Se muestra en un gráfico circular con 50 colores:

n <- 50
palette <- distinctColorPalette(n)
pie(rep(1, n), col=palette)

No es una respuesta a la pregunta de OP, pero vale la pena mencionar que existe el viridispaquete que tiene buenas paletas de colores para datos secuenciales. Son perceptualmente uniformes, daltónicos seguros y fáciles de imprimir.

Para obtener la paleta, simplemente instale el paquete y use la función viridis_pal(). Hay cuatro opciones "A", "B", "C" y "D" para elegir

install.packages("viridis")
library(viridis)
viridis_pal(option = "D")(n)  # n = number of colors seeked

También hay una excelente charla que explica la complejidad de los buenos mapas de colores en YouTube:

Un mejor mapa de colores predeterminado para Matplotlib | SciPy 2015 | Nathaniel Smith y Stéfan van der Walt

Puede usar colorRampPalettedesde la base o el RColorBrewerpaquete:

Con colorRampPalette, puede especificar colores de la siguiente manera:

colorRampPalette(c("red", "green"))(5)
# [1] "#FF0000" "#BF3F00" "#7F7F00" "#3FBF00" "#00FF00"

También puede proporcionar códigos hexadecimales:

colorRampPalette(c("#3794bf", "#FFFFFF", "#df8640"))(5)
# [1] "#3794BF" "#9BC9DF" "#FFFFFF" "#EFC29F" "#DF8640"
# Note that the mid color is the mid value...

Con RColorBrewerusted podría usar colores de paletas preexistentes:

require(RColorBrewer)
brewer.pal(9, "Set1")
# [1] "#E41A1C" "#377EB8" "#4DAF4A" "#984EA3" "#FF7F00" "#FFFF33" "#A65628" "#F781BF"
# [9] "#999999"

Mire el RColorBrewerpaquete para otras paletas disponibles. Espero que esto ayude.

Recomendaría utilizar una fuente externa para grandes paletas de colores.

http://tools.medialab.sciences-po.fr/iwanthue/

tiene un servicio para componer cualquier tamaño de paleta de acuerdo con varios parámetros y

/graphicdesign/3682/where-can-i-find-a-large-palette-set-of-contrasting-colors-for-coloring-many-d/3815

analiza el problema genérico desde la perspectiva de los diseñadores gráficos y ofrece muchos ejemplos de paletas utilizables.

Para comprender una paleta de valores RGB, solo tiene que copiar los valores en un vector como, por ejemplo:

colors37 = c("#466791","#60bf37","#953ada","#4fbe6c","#ce49d3","#a7b43d","#5a51dc","#d49f36","#552095","#507f2d","#db37aa","#84b67c","#a06fda","#df462a","#5b83db","#c76c2d","#4f49a3","#82702d","#dd6bbb","#334c22","#d83979","#55baad","#dc4555","#62aad3","#8c3025","#417d61","#862977","#bba672","#403367","#da8a6d","#a79cd4","#71482c","#c689d0","#6b2940","#d593a7","#895c8b","#bd5975")

Encontré un sitio web que ofrece una lista de 20 colores distintivos: https://sashat.me/2017/01/11/list-of-20-simple-distinct-colors/

col_vector<-c('#e6194b', '#3cb44b', '#ffe119', '#4363d8', '#f58231', '#911eb4', '#46f0f0', '#f032e6', '#bcf60c', '#fabebe', '#008080', '#e6beff', '#9a6324', '#fffac8', '#800000', '#aaffc3', '#808000', '#ffd8b1', '#000075', '#808080', '#ffffff', '#000000')

¡Puedes intentarlo!

Puede generar un conjunto de colores como este:

myCol = c("pink1", "violet", "mediumpurple1", "slateblue1", "purple", "purple3",
          "turquoise2", "skyblue", "steelblue", "blue2", "navyblue",
          "orange", "tomato", "coral2", "palevioletred", "violetred", "red2",
          "springgreen2", "yellowgreen", "palegreen4",
          "wheat2", "tan", "tan2", "tan3", "brown",
          "grey70", "grey50", "grey30")

Estos colores son lo más distintos posible. Para esos colores similares, forman un gradiente para que pueda distinguir fácilmente las diferencias entre ellos.

Según tengo entendido, la búsqueda de colores distintivos está relacionada con la búsqueda eficiente desde un cubo unitario, donde 3 dimensiones del cubo son tres vectores a lo largo de los ejes rojo, verde y azul. Esto se puede simplificar para buscar en un cilindro (analogía HSV), donde se fija Saturación (S) y Valor (V) y se encuentran valores de Hue aleatorios. Funciona en muchos casos, y mira esto aquí:

https://martin.ankerl.com/2009/12/09/how-to-create-random-colors-programmatic/

En R,

get_distinct_hues <- function(ncolor,s=0.5,v=0.95,seed=40) {
  golden_ratio_conjugate <- 0.618033988749895
  set.seed(seed)
  h <- runif(1)
  H <- vector("numeric",ncolor)
  for(i in seq_len(ncolor)) {
    h <- (h + golden_ratio_conjugate) %% 1
    H[i] <- h
  }
  hsv(H,s=s,v=v)
}

Una forma alternativa es usar el paquete R "uniformemente" https://cran.r-project.org/web/packages/uniformly/index.html

y esta función simple puede generar colores distintivos:

get_random_distinct_colors <- function(ncolor,seed = 100) {
  require(uniformly)
  set.seed(seed)
  rgb_mat <- runif_in_cube(n=ncolor,d=3,O=rep(0.5,3),r=0.5)
  rgb(r=rgb_mat[,1],g=rgb_mat[,2],b=rgb_mat[,3])
}

Se puede pensar en una función un poco más complicada mediante la búsqueda de cuadrícula:

get_random_grid_colors <- function(ncolor,seed = 100) {
  require(uniformly)
  set.seed(seed)
  ngrid <- ceiling(ncolor^(1/3))
  x <- seq(0,1,length=ngrid+1)[1:ngrid]
  dx <- (x[2] - x[1])/2
  x <- x + dx
  origins <- expand.grid(x,x,x)
  nbox <- nrow(origins) 
  RGB <- vector("numeric",nbox)
  for(i in seq_len(nbox)) {
    rgb <- runif_in_cube(n=1,d=3,O=as.numeric(origins[i,]),r=dx)
    RGB[i] <- rgb(rgb[1,1],rgb[1,2],rgb[1,3])
  }
  index <- sample(seq(1,nbox),ncolor)
  RGB[index]
} 

verifique estas funciones por:

ncolor <- 20
barplot(rep(1,ncolor),col=get_distinct_hues(ncolor))          # approach 1
barplot(rep(1,ncolor),col=get_random_distinct_colors(ncolor)) # approach 2
barplot(rep(1,ncolor),col=get_random_grid_colors(ncolor))     # approach 3

Sin embargo, tenga en cuenta que definir una paleta distinta con colores perceptibles humanos no es simple. ¿Cuál de los enfoques anteriores genera un conjunto diverso de colores aún no se ha probado?

Puede usar el paquete Polychrome para este propósito. Solo requiere la cantidad de colores y unos pocos seedcolors. Por ejemplo:

# install.packages("Polychrome")
library(Polychrome)

# create your own color palette based on `seedcolors`
P36 = createPalette(36,  c("#ff0000", "#00ff00", "#0000ff"))
swatch(P36)

Puede obtener más información sobre este paquete en https://www.jstatsoft.org/article/view/v090c01 .