学術論文やビジネスレポートなどでデータ可視化を行う際、情報の正確さを保ちつつ、洗練された見た目にするための配色選びは意外と難しい課題です。ggsciパッケージは、こうした悩みを解決するために、有名な科学誌やデータ可視化ライブラリ、さらにはSF映画から着想を得た多彩なカラーパレットが収録されています。すでに実績のあるジャーナルのスタイルを忠実再現が可能です。
パッケージバージョンは5.0.0。Windows 11 x64 (build 26200)のR version 4.6.0で確認しています。
パッケージのインストール
下記コマンドを実行してください。
# パッケージのインストール
install.packages("ggsci")
# パッケージの読み込み
library("ggsci")
# カラーパレットの表示に便利な「scales」パッケージ
# install.packages("scales")
library("scales")コマンド例
詳細はコメント、パッケージのヘルプを確認してください。
AAAS journalのカラーパレット:pal_aaasコマンド
# AAAS journalのカラーパレット:pal_aaasコマンド
# paletteオプション：パレットのタイプを指定；初期値c("default")
# alphaオプション：透明度のレベルを指定；初期値1
show_col(pal_aaas("default"), alpha = 1)
図4：散布図と棒グラフを描く例。
Lancet journalのカラーパレット:pal_lancetコマンド
# Lancet journalのカラーパレット:pal_lancetコマンド
# paletteオプション：パレットのタイプを指定；初期値c("lanonc")
# alphaオプション：透明度のレベルを指定；初期値1
show_col(pal_lancet("lanonc")) 
COSMIC（Catalogue Of Somatic Mutations in Cancers）のカラーパレット:pal_cosmicコマンド
# COSMIC（Catalogue Of Somatic Mutations in Cancers）のカラーパレット:pal_cosmicコマンド
# paletteオプション：パレットのタイプを指定；初期値c("hallmarks_light", "hallmarks_dark", "signature_substitutions")
# alphaオプション：透明度のレベルを指定；初期値1
show_col(pal_cosmic("hallmarks_light")) 
Gephiのカラーパレット：pal_gephiコマンド
# Gephiのカラーパレット：pal_gephiコマンド
# paletteオプション：パレットのタイプを指定；"default","fancy_light","fancy_dark","shades" "tarnish","pastel","pimp","intense","fluo","red_roses","ochre_sand","yellow_lime","green_mint","ice_cube","blue_ocean","indigo_night","purple_wine"
# alphaオプション：透明度のレベルを指定；初期値1
show_col(pal_gephi("fancy_light"))
iterm2-color-schemes プロジェクト由来のカラーパレット：pal_itermコマンド
# iTermカラーパレット：pal_itermコマンド
# paletteオプション：パレットの名前を指定；iterm_palettes()で確認,551種類あります
# variantオプション：パレットのバリエーションを指定；"normal","bright"
# alphaオプション：透明度のレベルを指定；初期値1
show_col(pal_iterm("Rose Pine"))
show_col(pal_iterm("Japanesque"))show_col(pal_iterm(“Rose Pine”))のプロット
show_col(pal_iterm(“Japanesque”))のプロット
Atlassian Design Systemのカラーパレット:pal_atlassianコマンド
# Atlassian Design Systemのカラーパレット:pal_atlassianコマンド
# paletteオプション：パレットのタイプを指定；初期値c("categorical8")
# alphaオプション：透明度のレベルを指定；初期値1
show_col(pal_atlassian("categorical8"))
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