在ggplot中设置调色板的透明度/饱和度

Question

在ggplot中设置调色板的透明度/饱和度

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让我们从 viridis 调色板开始。我认为颜色对我来说有点太亮了，而且对于我的目的来说，它们看起来太人造了。因此，我想应用一些透明度或类似的东西来减少饱和度：

library(nord)
library(scales)
library(viridis)
library(nord)

show_col(viridis(5))
show_col(viridis(5, alpha=.5))

应用内部alpha透明度似乎有效。

。

然而，在ggplot中运行时，它会自动将alpha更改为1，并以完全强度绘制原始viridis：

ggplot(faithfuld, aes(waiting, eruptions)) +
  geom_raster(aes(fill = density)) +
  scale_fill_viridis(5, alpha=.5)

在另一个例子中，我发现了相反的问题，即缺乏强度/饱和度。例如，来自nord包的“aurora”调色板非常好，但是对于我的目的来说，它看起来有点褪色，缺乏一些饱和度。

show_col(nord("aurora",5))

同样地，我尝试在内部设置 alpha 值为 1，但与 viridis 相比，这会产生不同的效果，改变了调色板。

show_col(nord("aurora", alpha=.5))

或者，我已将alpha设置为alpha()。但是，这只会更改颜色名称，但它们看起来相同。

show_col(alpha(nord("aurora",5)), .5)

我该如何在ggplot中减少viridis调色板的饱和度/强度，增加nord调色板的饱和度/强度？

- fede_luppi

3个回答

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将你的 alpha 值添加到 geom_raster() 图层中：

ggplot(faithfuld, aes(waiting, eruptions)) +
    geom_raster(alpha = 0.5, aes(fill = density)) +
    scale_fill_viridis(5)

- De Novo

这个是有效的，问题在于对于我的真实数据，这个 alpha 不仅适用于 geom_raster 的填充，还适用于其他“层”，如背景、边框线等，导致整个图表变淡。 - fede_luppi

你在使用真实数据时调用了什么函数？也许你可以将这些层中的alpha重置为1。 - De Novo

1

你最后一个函数中有一个小错误。 .5 在 show_col 中而不是在 alpha 中。因此，在 show_col 中，它被解释为四舍五入的 1，这是布尔值 TRUE，导致显示十六进制值。

因此，正确的行应该是：

show_col(alpha(nord("aurora",5), .5))

这会产生柔和的颜色。

- drmariod

我才意识到我没有完整地阅读问题，只是找错了括号。 - drmariod

我已经完成第一部分了，所以我们共同解决了它 :) - De Novo

谢谢你们两位！错别字解决了使用“极光”调色板包含alpha的技术方面。然而，将alpha设置为1并不影响调色板。我感觉“北欧”中的alpha被设置为<1，因此调整为1可能会增加饱和度。但是没有。所以我的问题仍然存在：如何在北欧调色板中增加饱和度（使颜色更亮）？ - fede_luppi

关于使用 alpha 改变 HEX 值的注释。正常的 HEX 代码只有 3 个通道，每个通道有 2 个数字，例如 #FF3355。通过使用 alpha，您可以添加第四个通道，例如 FF 表示不透明，80 表示 50% 的透明度。 - drmariod

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可以查看英文原文，
原文链接

- eipi10 · Accepted Answer

您可以调整Viridis颜色的饱和度而不使它们透明。我希望您可以在viridis函数内完成此操作，但似乎没有办法实现这一点。相反，下面的示例是一个函数，将十六进制输入颜色的向量（我们将使用viridis函数创建此向量）转换为hsv颜色空间，调整饱和度和值水平，然后再转换回十六进制。

下面的方法有些复杂。可能有更直接的方法来在颜色系统之间进行转换。

vir_lite = function(cols, ds=0.4, dv=0.7) {
  cols = rgb2hsv(col2rgb(cols))
  cols["v", ] = cols["v", ] + dv*(1 - cols["v", ])
  cols["s", ] = ds*cols["s", ]
  apply(cols, 2, function(x) hsv(x[1], x[2], x[3]))
}

这是原始的 viridis 颜色：

show_col(viridis(5))

并调整颜色：

show_col(vir_lite(viridis(5)))

你可以通过改变 ds 和 dv 参数来改变调整后的颜色。现在让我们在图中使用调整后的颜色：

p = ggplot(faithfuld, aes(waiting, eruptions)) +
      geom_raster(aes(fill = density))

p + scale_fill_gradientn(colors=vir_lite(viridis(5)))

p + scale_fill_gradientn(colors=vir_lite(viridis(5), ds=0.6, dv=0.5))