1.2.3　颜色主题

不同的绘图工具（如R语言中的基础绘图函数、ggplot2绘图工具包等）都有其颜色主题。颜色主题是按照一定的美学规律设计出来的，对其灵活使用可以提高插图的美观度。颜色主题对用户（尤其是初学者）友好，使用户不必将大量时间浪费在配色的选择上。用户可根据自身绘图需求选择合适的颜色主题或自定义颜色主题。一些英文期刊会有专用的一套颜色主题，用户在投稿时将插图颜色主题更改为期刊要求的颜色主题即可。

图1-2-9展示的是R语言基础颜色主题（rainbow）、ggplot2默认颜色主题以及parula（MATLAB基础色系）颜色主题的可视化效果。图1-2-10展示的是ggsci包中3种常见期刊的默认颜色主题的可视化效果。

（a）rainbow基础颜色主题

（b）ggplot2 默认颜色主题

（c）parula颜色主题

图1-2-9　R语言基础颜色主题、ggplot2默认颜色主题以及parula颜色主题的可视化效果

R语言的ggplot2包及其拓展绘图工具包涉及的颜色主题主要分为3种类型，分别为单色系、双色渐变色系和多色系。

（a）NPG期刊的默认颜色主题

（b）AAAS期刊的默认颜色主题

（c）NEJM期刊的默认颜色主题

图1-2-10　3种常见期刊的默认颜色主题的可视化效果

1．单色系颜色主题

单色系颜色主题中颜色的色相基本相同，饱和度单调递增。它的主要维度是颜色亮度（lightness），一般情况下，较低的数值对应较亮的颜色，较高的数值对应较暗的颜色，这是因为可视化配图往往是在白色或浅色背景上绘制的；而在深色背景中，则会出现相反的情况，即更高的数值表示更亮的颜色。单色系颜色主题的次要维度是色调（hue），即较暖的颜色出现在较亮的一端，较冷的颜色则出现在较暗的一端。例如，人口密度的变化就可以使用单色系颜色主题进行表示。图1-2-11所示为部分单色系颜色主题示意图。

图1-2-11　部分单色系颜色主题示意图

2．双色渐变色系颜色主题

双色渐变色系颜色主题主要用在有一个关键中心值（midpoint）的数值变量中，其本质是两个连续单色系颜色主题的组合，关键中心值作为中间点，一般使用白色表示，大于关键中心值的分配中间点一侧的颜色，而小于关键中心值的分配中间点另一侧的颜色。此外，我们可以通过颜色的深浅进行判断，即中心值通常被指定为浅色，距中心点越远，颜色越深。图1-2-12所示为部分双色渐变色系颜色主题示意图。

图1-2-12　部分双色渐变色系颜色主题示意图

3．多色系颜色主题

当要表示的数据为类别型数值（类别变量）时，我们可以使用多色系颜色主题。在多色系颜色主题的使用过程中，需要给每个组分配不同的颜色。一般情况下，可尝试将颜色主题中的颜色类别设置为10种或更少，因为使用过多的颜色类别，可能造成分组混乱，导致杂乱的视觉效果。当现有的颜色类别无法表示全部数值时，可将某些数值类别叠加在一起，形成单个其他类别。图1-2-13所示为部分多色系颜色主题示意图。

图1-2-13　部分多色系颜色主题示意图

图1-2-14所示为使用ggplot2包根据tips数据集绘制的单色系、双色渐变色系和多色系可视化配图示例，具体为单色系颜色主题中的ylgnbu色系、双色渐变色系颜色主题中的spectral色系和多色系颜色主题中的set1色系。

（a）单色系可视化配图示例

（b）双色渐变色系可视化配图示例

（c）多色系可视化配图示例

图1-2-14　根据数据集绘制的单色系、双色渐变色系和多色系可视化配图示例

颜色主题在科研图形中起着重要的作用，它可以帮助读者更好地理解数据。以下是颜色主题对科研图形的几个作用。

● 强调重点：通过使用鲜明的颜色，可以将重要的数据或信息突出显示，帮助读者快速捕捉到关键内容。

● 分类和区分：通过使用不同的颜色，可以将数据分成不同的类别或组别，使读者更容易辨认和区分不同的数据集。

● 渐变和比较：通过使用渐变的颜色，可以在图形中表示数据的变化趋势或比较不同数据之间的差异。例如，使用渐变的颜色来表示不同的数值范围，从而展示数据的梯度或变化程度。

● 提供视觉引导：选择适当的颜色可以帮助读者在图形中找到特定的数据点或信息。例如，使用醒目的颜色来标记关键数据点或重要的趋势线。

● 增强可读性：使用对比明显的颜色组合可以增强图形的可读性。例如，将亮色和暗色组合在一起，以确保数据和标签清晰可见。