配色來源于論文 https://www.nature.com/articles/s41577-022-00707-2 里面圖的顏色看起來非常舒服，摘下來作為自己數據可視化作圖的備選項

第一個圖

image.png

八個配色

library(ggplot2)

cols<-c("#88c4e8","#db6968","#982b2b","#0074b3",
        "#e5ce81","#f47720","#459943","#bdc3d2")

dat01<-data.frame(x=LETTERS[1:8],
                  y=1)
ggplot(data=dat01,aes(x=x,y=y))+
  geom_col(aes(fill=x),show.legend = FALSE)+
  scale_fill_manual(values = cols)+
  theme_bw()

image.png

第二個圖

image.png

四個顏色

cols02<-c("#606f8a","#e8c559","#ea9c9d","#005496")

dat02<-data.frame(x=LETTERS[1:4],
                  y=1)
ggplot(data=dat02,aes(x=x,y=y))+
  geom_col(aes(fill=x),show.legend = FALSE)+
  scale_fill_manual(values = cols02)+
  theme_bw()

image.png

第三個圖

image.png

六個顏色

cols03<-c("#93cc82","#4d97cd","#f6f5ee","#ea9c9d",
          "#c74546","#88c4e8")

dat03<-data.frame(x=LETTERS[1:6],
                  y=1)
ggplot(data=dat03,aes(x=x,y=y))+
  geom_col(aes(fill=x),show.legend = FALSE)+
  scale_fill_manual(values = cols03)+
  theme_bw()

image.png

第四個圖

image.png

8個顏色

這個可能和第一個有重疊

cols04<-c("#db6968","#4d97cd","#99cbeb","#459943",
          "#fdc58f","#e8c559","#a3d393","#f8984e")

dat04<-data.frame(x=LETTERS[1:8],
                  y=1)
ggplot(data=dat04,aes(x=x,y=y))+
  geom_col(aes(fill=x),show.legend = FALSE)+
  scale_fill_manual(values = cols04)+
  theme_bw()

image.png

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