ggsci是ggplot的主題包，它提供一系列高質量的調色板，其靈感來自于科學期刊、數據可視化庫、科幻電影和電視節目中使用的顏色。ggsci中的調色板可以作為ggplot2?scales使用。
所有調色板通用格式為:
scale_color_palname()
scale_fill_palname()
使用的時候將palname替換為調色板的名稱即可
目前ggsci一共含有18中配色方案，具體目錄如下：
以點圖和柱狀圖為例，展示部分調色板的顏色：
首先畫一個點圖和柱狀圖：
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()
NPC調色板的靈感來源于NATURE
p1_npg =p1+scale_color_npg()
p2_npg =p2 +scale_fill_npg()
grid.arrange(p1_npg, p2_npg, ncol =2)
AAAS?調色板的靈感來源于Science
?p1_aaas =p1 +scale_color_aaas()
p2_aaas =p2 +scale_fill_aaas()
grid.arrange(p1_aaas, p2_aaas, ncol =2)
NEJM調色板的靈感來源于新英格蘭醫學雜志
p1_nejm =p1 +scale_color_nejm()
p2_nejm =p2 +scale_fill_nejm()
grid.arrange(p1_nejm, p2_nejm, ncol =2)
Lancet調色板的靈感來源于柳葉刀雜志
p1_lancet =p1 +scale_color_lancet()
p2_lancet =p2 +scale_fill_lancet()
grid.arrange(p1_lancet, p2_lancet, ncol =2)
JAMA調色板的靈感來源于美國醫學協會雜志
p1_jama =p1 +scale_color_jama()
p2_jama =p2 +scale_fill_jama()
grid.arrange(p1_jama, p2_jama, ncol =2)
其他調色板
JCO調色板的靈感來源于臨床腫瘤雜志。
UCSCGB調色板的靈感來源于UCSC 基因組瀏覽器，用于表示染色體的顏色。
D3調色板的靈感來源于D3.js使用的分類顏色。有四種調色板類型(category10、category20、category20b、category20c)。
LocusZoom調色板的靈感來源于LocusZoom網站，其提供GWAS結果的快速可視化。
IGV調色板來自整合基因組查看器用于表示染色體的顏色。
UChicago調色板的靈感來源于芝加哥大學。
StarTrek調色板的靈感來源于《星際迷航》。
TronLegacy調色板的靈感來源于《創戰記》，它適用于在使用暗主題時顯示數據。
Futurama調色板的靈感來源于電視《Futurama》。
Rick and Morty調色板的靈感來源于電視《 Rick and Morty》。
TheSimpsons調色板的靈感來源于電視《辛普森一家》。
此外，對于非ggplot2的圖，ggsci還提供把調色板的顏色單獨提取成顏色代碼。
例如：從NPC調色板中提取9個顏色
mypal =pal_npg("nrc", alpha =0.7)(9)
mypal
系統給出的NPC調色板中的9個顏色為：
## [1] "#E64B35B2" "#4DBBD5B2""#00A087B2" "#3C5488B2" "#F39B7FB2""#8491B4B2"
## [7] "#91D1C2B2" "#DC0000B2" "#7E6148B2"
具體的顏色展示為：
library("scales")
show_col(mypal)
資料來源：
https://cran.r-project.org/web/packages/ggsci/vignettes/ggsci.html#introduction
