{"id":10635,"date":"2019-11-20T01:18:04","date_gmt":"2019-11-19T23:18:04","guid":{"rendered":"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/?p=10635"},"modified":"2019-11-20T01:56:37","modified_gmt":"2019-11-19T23:56:37","slug":"top-palettes-de-couleurs-r-a-connaitre-pour-une-meilleur-visualisation-des-donnees","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/fr\/blog\/top-palettes-de-couleurs-r-a-connaitre-pour-une-meilleur-visualisation-des-donnees\/","title":{"rendered":"Top Palettes de Couleurs R \u00e0 Conna\u00eetre pour une Meilleur Visualisation des Donn\u00e9es"},"content":{"rendered":"<div id=\"rdoc\">\n<p>Cet article pr\u00e9sente les <strong>palettes de couleurs dans R<\/strong> pour changer la couleur par d\u00e9faut d\u2019un graphique g\u00e9n\u00e9r\u00e9 \u00e0 l\u2019aide des fonctions <em>ggplot2<\/em> ou <em>fonctions basiques de R<\/em>.<\/p>\n<p>Vous apprendrez comment utiliser les top 6 palettes de couleurs pr\u00e9d\u00e9finies dans R, disponibles dans diff\u00e9rents packages R:<\/p>\n<ul>\n<li>Echelles de couleurs Viridis [package <code>viridis<\/code>].<\/li>\n<li>Palettes Colorbrewer [package<code>RColorBrewer<\/code>]<\/li>\n<li>Palettes de couleurs grises [package <code>ggplot2<\/code>]<\/li>\n<li>Palettes de couleurs des revues scientifiques [package <code>ggsci<\/code>]<\/li>\n<li>Palettes de couleurs Wes Anderson [package <code>wesanderson<\/code>]<\/li>\n<li>Palettes de couleurs de base R : <code>rainbow<\/code>, <code>heat.colors<\/code>, <code>cm.colors<\/code>.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Notez que les palettes de couleurs \u201crainbow\u201d et \u201cheat\u201d sont moins uniformes visuellement par rapport aux autres \u00e9chelles de couleurs. L\u2019\u00e9chelle \u201cviridis\u201d se distingue par sa large gamme visuelle. Il utilise autant que possible l\u2019\u00e9chelle de couleurs disponible tout en conservant l\u2019uniformit\u00e9.<\/p>\n<p>En <a href=\"https:\/\/cran.r-project.org\/web\/packages\/viridis\/vignettes\/intro-to-viridis.html\">comparant ces palettes de couleurs<\/a> comme elles peuvent appara\u00eetre sous diverses formes de daltonisme, les palettes <code>viridis<\/code> restent les plus robustes.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/029-r-color-palettes-r-color-scales-1.png\" width=\"576\" \/><\/p>\n<p>Sommaire:<\/p>\n<div id=\"TOC\">\n<ul>\n<li><a href=\"#donnees-de-demonstration\">Donn\u00e9es de d\u00e9monstration<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#creer-un-ggplot-de-base-colore-par-groupes\">Cr\u00e9er un ggplot de base color\u00e9 par groupes<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#palettes-de-couleurs-viridis\">Palettes de couleurs Viridis<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#palettes-rcolorbrewer\">Palettes RColorBrewer<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#palettes-de-couleurs-grises\">Palettes de couleurs grises<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#palettes-de-couleurs-pour-revues-scientifiques\">Palettes de couleurs pour revues scientifiques<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#palettes-de-couleurs-wes-anderson\">Palettes de couleurs Wes Anderson<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#palettes-de-couleurs-de-base-de-r\">Palettes de couleurs de base de R<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#conclusion\">Conclusion<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div class='dt-sc-hr-invisible-medium  '><\/div>\n<div class='dt-sc-ico-content type1'><div class='custom-icon' ><a href='https:\/\/www.datanovia.com\/en\/fr\/produit\/ggplot2-lessentiel-pour-une-visualisation-magnifique-des-donnees-dans-r\/' target='_blank'><span class='fa fa-book'><\/span><\/a><\/div><h4><a href='https:\/\/www.datanovia.com\/en\/fr\/produit\/ggplot2-lessentiel-pour-une-visualisation-magnifique-des-donnees-dans-r\/' target='_blank'> Livre Apparent\u00e9 <\/a><\/h4>GGPLOT2 - L\u2019Essentiel pour une Visualisation Magnifique des Donn\u00e9es dans R<\/div>\n<div class='dt-sc-hr-invisible-medium  '><\/div>\n<div id=\"donnees-de-demonstration\" class=\"section level2\">\n<h2>Donn\u00e9es de d\u00e9monstration<\/h2>\n<p>Nous utiliserons le jeu de donn\u00e9es <code>iris<\/code>.<\/p>\n<pre class=\"r\"><code>head(iris, 6)<\/code><\/pre>\n<pre><code>##   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species\r\n## 1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa\r\n## 2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa\r\n## 3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa\r\n## 4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa\r\n## 5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa\r\n## 6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<div id=\"creer-un-ggplot-de-base-colore-par-groupes\" class=\"section level2\">\n<h2>Cr\u00e9er un ggplot de base color\u00e9 par groupes<\/h2>\n<p>Vous pouvez modifier les couleurs en fonction d\u2019une variable de regroupement par:<\/p>\n<ul>\n<li>Mappage de l\u2019argument <code>color<\/code> \u00e0 la variable d\u2019int\u00e9r\u00eat. Ceci s\u2019appliquera aux points, lignes et textes<\/li>\n<li>Mapper l\u2019argument <code>fill<\/code> \u00e0 la variable d\u2019int\u00e9r\u00eat. Ceci changera la couleur de remplissage des zones, telles que dans les box plots, les bar plots, les histogrammes, les diagrammes de densit\u00e9, etc.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Dans notre exemple, nous allons mapper les options <code>color<\/code> et <code>fill<\/code> \u00e0 la variable de groupement <code>Species<\/code>, pour le nuage de points et le box plot, respectivement.<\/p>\n<p>Modifie les couleurs par groupes en utilisant les niveaux de la variable `Species\u2019:<\/p>\n<pre class=\"r\"><code>library(\"ggplot2\")\r\n# Box plot\r\nbp &lt;- ggplot(iris, aes(Species, Sepal.Length)) + \r\n  geom_boxplot(aes(fill = Species)) +\r\n  theme_minimal() +\r\n  theme(legend.position = \"top\")\r\nbp\r\n\r\n# Diagramme de dispersion\r\nsp &lt;- ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width)) + \r\n  geom_point(aes(color = Species)) +\r\n  theme_minimal()+\r\n  theme(legend.position = \"top\")\r\nsp<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/029-r-color-palettes-ggplot-default-colors-1.png\" width=\"336\" \/><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/029-r-color-palettes-ggplot-default-colors-2.png\" width=\"336\" \/><\/p>\n<\/div>\n<div id=\"palettes-de-couleurs-viridis\" class=\"section level2\">\n<h2>Palettes de couleurs Viridis<\/h2>\n<p>Le package R <code>viridis<\/code> (par Simon Garnier) fournit des palettes de couleurs pour faire de belles intrigues qui sont : imprimables, uniformes au niveau de la perception et faciles \u00e0 lire pour les personnes daltoniennes.<\/p>\n<p>Installerez et chargez le package comme suit:<\/p>\n<pre class=\"r\"><code>install.packages(\"viridis\")  # Installer\r\nlibrary(\"viridis\")           # Charger<\/code><\/pre>\n<p>Le package <code>viridis<\/code> contient quatre \u00e9chelles de couleurs s\u00e9quentielles : \u201cViridis\u201d (le premier choix) et trois alternatives aux propri\u00e9t\u00e9s similaires (\u201cmagma\u201d, \u201cplasma\u201d et \u201cinferno\u201d).<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/029-r-color-palettes-viridis-color-scales-1.png\" width=\"576\" \/><\/p>\n<p>Fonctions cl\u00e9s:<\/p>\n<ul>\n<li><code>scale_color_viridis()<\/code>: Modifier la couleur des points, des lignes et des textes<\/li>\n<li><code>scale_fill_viridis()<\/code>: Changer la couleur de remplissage des zones (box plots, bar plots, etc.)<\/li>\n<li><code>viridis(n)<\/code>, <code>magma(n)<\/code>, <code>inferno(n)<\/code> et<code>plasma(n)<\/code> : G\u00e9n\u00e9rer des palettes de couleurs pour la fonction plot de base, o\u00f9 <code>n<\/code> est le nombre de couleurs \u00e0 retourner.<\/li>\n<\/ul>\n<div class=\"notice\">\n<p>Notez que les fonctions <code>scale_color_viridis()<\/code>et <code>scale_fill_viridis()<\/code> ont un argument nomm\u00e9 <code>option<\/code>, qui est une cha\u00eene de caract\u00e8res indiquant l\u2019option colormap \u00e0 utiliser. Quatre options sont disponibles : \u201cmagma\u201d (ou \u201cA\u201d), \u201cinferno\u201d (ou \u201cB\u201d), \u201cplasma\u201d (ou \u201cC\u201d) et \u201cviridis\u201d (ou \u201cD\u201d, option par d\u00e9faut).<\/p>\n<\/div>\n<ol style=\"list-style-type: decimal;\">\n<li>Utilisation dans ggplot2<\/li>\n<\/ol>\n<pre class=\"r\"><code>library(ggplot2)\r\n# Couleur d\u00e9grad\u00e9e\r\nggplot(iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width))+\r\n  geom_point(aes(color = Sepal.Length)) +\r\n  scale_color_viridis(option = \"D\")+\r\n  theme_minimal() +\r\n  theme(legend.position = \"bottom\")\r\n\r\n# Couleur discr\u00e8te. utiliser l'argument discrete = TRUE\r\nggplot(iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width))+\r\n  geom_point(aes(color = Species)) +\r\n  geom_smooth(aes(color = Species, fill = Species), method = \"lm\") + \r\n  scale_color_viridis(discrete = TRUE, option = \"D\")+\r\n  scale_fill_viridis(discrete = TRUE) +\r\n  theme_minimal() +\r\n  theme(legend.position = \"bottom\")<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/029-r-color-palettes-ggplot2-viridis-discrete-color-1.png\" width=\"336\" \/><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/029-r-color-palettes-ggplot2-viridis-discrete-color-2.png\" width=\"336\" \/><\/p>\n<ol style=\"list-style-type: decimal;\" start=\"2\">\n<li>Utilisation dans le graphique de base. Utilisez la fonction <code>viridis()<\/code> pour g\u00e9n\u00e9rer le nombre de couleurs que vous voulez:<\/li>\n<\/ol>\n<pre class=\"r\"><code>barplot(1:10, col = viridis(10))<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/029-r-color-palettes-base-plot-viridis-1.png\" width=\"336\" \/><\/p>\n<\/div>\n<div id=\"palettes-rcolorbrewer\" class=\"section level2\">\n<h2>Palettes RColorBrewer<\/h2>\n<p>Le package RColorBrewer cr\u00e9e de jolies palettes de couleurs. Vous devez d\u2019abord l\u2019installer comme suit: <code>install.packages(\"RColorBrewer\")<\/code>.<\/p>\n<p>Pour afficher toutes les palettes de couleurs dans le package, tapez ceci:<\/p>\n<pre class=\"r\"><code>library(RColorBrewer)\r\ndisplay.brewer.all()<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/029-r-color-palettes-rcolorbrewer-palettes-1.png\" width=\"384\" \/><\/p>\n<p>Le package contient 3 types de palettes de couleurs : s\u00e9quentielles, divergentes et qualitatives.<\/p>\n<div class=\"block\">\n<ol style=\"list-style-type: decimal;\">\n<li><strong>Palettes s\u00e9quentielles<\/strong> (premi\u00e8re liste de couleurs), qui sont adapt\u00e9es aux donn\u00e9es ordonn\u00e9es qui \u00e9voluent de bas en haut (gradient). Les noms des palettes sont : Blues, BuGn, BuPu, GnBu, Greens, Greys, Oranges, OrRd, PuBu, PuBuGn, PuRd, Purples, RdPu, Reds, YlGn, YlGnBu YlOrBr, YlOrRd.<\/li>\n<li><strong>Palettes qualitatives<\/strong> (deuxi\u00e8me liste de couleurs), qui conviennent le mieux pour repr\u00e9senter des donn\u00e9es nominales ou cat\u00e9gorielles. Ils n\u2019impliquent pas de diff\u00e9rences d\u2019ampleur entre les groupes. Les noms des palettes sont : Accent, Dark2, Paired, Pastel1, Pastel2, Set1, Set2, Set3.<\/li>\n<li><strong>Palettes divergentes<\/strong> (troisi\u00e8me liste de couleurs), qui mettent autant l\u2019accent sur les valeurs critiques du milieu et les extr\u00eames aux deux extr\u00e9mit\u00e9s de la plage de donn\u00e9es. Les palettes divergentes sont : BrBG, PiYG, PRGn, PuOr, RdBu, RdGy, RdYlBu, RdYlGn, Spectral<\/li>\n<\/ol>\n<\/div>\n<p>Le package RColorBrewer comprend \u00e9galement trois fonctions importantes:<\/p>\n<pre class=\"r\"><code># 1. Retourne la sp\u00e9cification de la couleur hexad\u00e9cimale \r\nbrewer.pal(n, name)\r\n\r\n# 2. Afficher une seule palette RColorBrewer \r\n# en pr\u00e9cisant son nom\r\ndisplay.brewer.pal(n, name)\r\n\r\n# 3. Afficher toute la palette de couleurs\r\ndisplay.brewer.all(n = NULL, type = \"all\", select = NULL,\r\n                   colorblindFriendly = FALSE)<\/code><\/pre>\n<p>Description des arguments de fonction:<\/p>\n<ul>\n<li><code>n<\/code>: Nombre de couleurs diff\u00e9rentes dans la palette, minimum 3, maximum selon la palette.<\/li>\n<li><code>name<\/code>: Un nom de palette \u00e0 par de la liste ci-dessus. Par exemple <code>name = RdBu<\/code>.<\/li>\n<li><code>type<\/code>: Le type de palette \u00e0 afficher. Les valeurs autoris\u00e9es en sont : \u201cdiv\u201d, \u201cqual\u201d, \u201cseq\u201d ou \u201call\u201d.<\/li>\n<li><code>select<\/code>: Une liste de noms de palettes \u00e0 afficher.<\/li>\n<li><code>colorblindFriendly<\/code>: si TRUE, n\u2019afficher que les palettes compatibles avec les daltoniens.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Pour n\u2019afficher que les palettes \u201cbrewer\u201d adapt\u00e9es aux daltoniens, utilisez ce code R:<\/p>\n<pre class=\"r\"><code>display.brewer.all(colorblindFriendly = TRUE)<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/029-r-color-palettes-rcolorbrewer-palettes-colorblind-friendly-1.png\" width=\"384\" \/><\/p>\n<p>Vous pouvez \u00e9galement visualiser une seule palette RColorBrewer en sp\u00e9cifiant son nom comme suit :<\/p>\n<pre class=\"r\"><code># Visualiser une seule palette RColorBrewer en sp\u00e9cifiant son nom\r\ndisplay.brewer.pal(n = 8, name = 'Dark2')<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/029-r-color-palettes-display-rcolorbrewer-single-palette-1.png\" width=\"384\" \/><\/p>\n<pre class=\"r\"><code># Sp\u00e9cification de couleur hexad\u00e9cimale \r\nbrewer.pal(n = 8, name = \"Dark2\")<\/code><\/pre>\n<pre><code>## [1] \"#1B9E77\" \"#D95F02\" \"#7570B3\" \"#E7298A\" \"#66A61E\" \"#E6AB02\" \"#A6761D\"\r\n## [8] \"#666666\"<\/code><\/pre>\n<p>Utilisation dans ggplot2. Deux fonctions <code>scale<\/code> sont disponibles dans ggplot2 pour l\u2019utilisation des palettes <code>colorbrewer<\/code>:<\/p>\n<ul>\n<li><code>scale_fill_brewer()<\/code> pour box plot, bar plot, violin plot, dot plot, etc<\/li>\n<li><code>scale_color_brewer()<\/code> pour les lignes et les points<\/li>\n<\/ul>\n<pre class=\"r\"><code># Box plot\r\nbp + scale_fill_brewer(palette = \"Dark2\")\r\n\r\n# Diagramme de dispersion\r\nsp + scale_color_brewer(palette = \"Dark2\")<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/029-r-color-palettes-group-color-rcolorbrewer-1.png\" width=\"336\" \/><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/029-r-color-palettes-group-color-rcolorbrewer-2.png\" width=\"336\" \/><\/p>\n<p>Utilisation dans les graphiques de base. La fonction <code>brewer.pal()<\/code> est utilis\u00e9e pour g\u00e9n\u00e9rer un vecteur de couleurs.<\/p>\n<pre class=\"r\"><code># Barplot avec RColorBrewer\r\nbarplot(c(2,5,7), col = brewer.pal(n = 3, name = \"RdBu\"))<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<div id=\"palettes-de-couleurs-grises\" class=\"section level2\">\n<h2>Palettes de couleurs grises<\/h2>\n<p>Fonctions cl\u00e9s:<\/p>\n<ul>\n<li><code>scale_fill_grey()<\/code> pour box plot, bar plot, violin plot, dot plot, etc<\/li>\n<li><code>scale_colour_grey()<\/code> pour des points, lignes, etc<\/li>\n<\/ul>\n<pre class=\"r\"><code># Box plot\r\nbp + scale_fill_grey(start = 0.8, end = 0.2) \r\n\r\n# Diagramme de dispersion\r\nsp + scale_color_grey(start = 0.8, end = 0.2) <\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/029-r-color-palettes-scale-color-grey-1.png\" width=\"336\" \/><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/029-r-color-palettes-scale-color-grey-2.png\" width=\"336\" \/><\/p>\n<\/div>\n<div id=\"palettes-de-couleurs-pour-revues-scientifiques\" class=\"section level2\">\n<h2>Palettes de couleurs pour revues scientifiques<\/h2>\n<p>Le package R `ggsci\u2019 contient une collection de palettes de couleurs de haute qualit\u00e9 inspir\u00e9es des couleurs utilis\u00e9es dans les revues scientifiques, les packages de visualisation de donn\u00e9es, etc.<\/p>\n<p>Les palettes de couleurs sont fournies sous forme de fonctions \u201cscales\u201d dans ggplot2:<\/p>\n<ul>\n<li><code>scale_color_npg()<\/code> et <code>scale_fill_npg()<\/code> : Palettes de couleurs \u201cNature Publishing Group\u201d<\/li>\n<li><code>scale_color_aaas()<\/code> et <code>scale_fill_aaaas()<\/code> : palette de couleurs de \u201cAmerican Association for the Advancement of Science\u201d<\/li>\n<li><code>scale_color_lancet()<\/code> et <code>scale_fill_lancet()<\/code> : Palettes de couleurs du journal Lancet<\/li>\n<li><code>scale_color_jco()<\/code> et <code>scale_fill_jco()<\/code> : Palettes de couleurs du \u201cJournal of Clinical Oncology\u201d<\/li>\n<li><code>scale_color_tron()<\/code> et <code>scale_fill_tron()<\/code> : Cette palette s\u2019inspire des couleurs utilis\u00e9es dans \u201cTron Legacy\u201d. Il est appropri\u00e9 \u00e0 l\u2019affichage des donn\u00e9es lors de l\u2019utilisation d\u2019un th\u00e8me sombre.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Vous pouvez trouver d\u2019autres exemples dans les <a href=\"https:\/\/cran.r-project.org\/web\/packages\/ggsci\/vignettes\/ggsci.html\">vignettes des packages ggsci<\/a>.<\/p>\n<div class=\"notice\">\n<p>Notez que pour les graphes de base, vous pouvez utiliser le g\u00e9n\u00e9rateur de palette correspondant pour cr\u00e9er une liste de couleurs. Par exemple, vous pouvez utiliser : pal_npg(), pal_aaaas(), pal_lancet(), pal_jco(), et ainsi de suite.<\/p>\n<\/div>\n<ol style=\"list-style-type: decimal;\">\n<li>Utilisation dans ggplot2. Nous utiliserons JCO et les palettes de couleurs \u201cTron Legacy\u201d.<\/li>\n<\/ol>\n<pre class=\"r\"><code>library(\"ggplot2\")\r\nlibrary(\"ggsci\")\r\n# Changer la couleur de remplissage de la zone. Palette JCO\r\nggplot(iris, aes(Species, Sepal.Length)) +\r\n  geom_boxplot(aes(fill = Species)) +\r\n  scale_fill_jco()+\r\n  theme_classic() +\r\n  theme(legend.position = \"top\")\r\n\r\n# Changer la couleur des points et la couleur de remplissage de la bande de confiance. \r\n# Utiliser la palette \"tron\" sur un th\u00e8me sombre\r\nggplot(iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width)) +\r\n  geom_point(aes(color = Species)) +\r\n  geom_smooth(aes(color = Species, fill = Species)) + \r\n  scale_color_tron()+\r\n  scale_fill_tron()+\r\n  theme_dark() +\r\n  theme(\r\n    legend.position = \"top\",\r\n    panel.background = element_rect(fill = \"#2D2D2D2D\"),\r\n    legend.key = element_rect(fill = \"#2D2D2D2D\")\r\n    )<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/029-r-color-palettes-ggsci-scientific-journal-color-palettes-1.png\" width=\"336\" \/><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/029-r-color-palettes-ggsci-scientific-journal-color-palettes-2.png\" width=\"336\" \/><\/p>\n<ol style=\"list-style-type: decimal;\" start=\"2\">\n<li>Utilisation dans les graphiques de base<\/li>\n<\/ol>\n<pre class=\"r\"><code>par(mar = c(1, 3.5, 1, 1))\r\nbarplot(1:10, col = pal_jco()(10))<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/029-r-color-palettes-ggsci-base-plots-1.png\" width=\"336\" \/><\/p>\n<\/div>\n<div id=\"palettes-de-couleurs-wes-anderson\" class=\"section level2\">\n<h2>Palettes de couleurs Wes Anderson<\/h2>\n<p>Installerez la derni\u00e8re version de d\u00e9veloppement \u00e0 partir de Github (<code>devtools::install_github(\"karthik\/wesanderson\")<\/code>) ou installez depuis CRAN (<code>install.packages(\"wesanderson\")<\/code>).<\/p>\n<p>Il contient 16 palettes de couleurs des films de Wes Anderson:<\/p>\n<pre class=\"r\"><code>library(wesanderson)\r\nnames(wes_palettes)<\/code><\/pre>\n<pre><code>##  [1] \"BottleRocket1\"  \"BottleRocket2\"  \"Rushmore1\"      \"Royal1\"        \r\n##  [5] \"Royal2\"         \"Zissou1\"        \"Darjeeling1\"    \"Darjeeling2\"   \r\n##  [9] \"Chevalier1\"     \"FantasticFox1\"  \"Moonrise1\"      \"Moonrise2\"     \r\n## [13] \"Moonrise3\"      \"Cavalcanti1\"    \"GrandBudapest1\" \"GrandBudapest2\"<\/code><\/pre>\n<p>La fonction R cl\u00e9 du package, pour g\u00e9n\u00e9rer un vecteur de couleurs, est la suivante<\/p>\n<pre class=\"r\"><code>wes_palette(name, n, type = c(\"discrete\", \"continuous\"))<\/code><\/pre>\n<ul>\n<li><code>name<\/code>: Nom de la palette d\u00e9sir\u00e9e<\/li>\n<li><code>n<\/code>: Nombre de couleurs souhait\u00e9es. Malheureusement, la plupart des palettes n\u2019ont plus que 4 ou 5 couleurs.<\/li>\n<li><code>type<\/code>: Soit \u201ccontinuous\u201d ou \u201cdiscrete\u201d. Utilisez \u201ccontinuous\u201d si vous voulez interpoler automatiquement entre les couleurs.<\/li>\n<\/ul>\n<div class=\"notice\">\n<p>Si vous avez besoin de plus de couleurs que d\u2019habitude dans une palette, vous pouvez utiliser une palette continue pour interpoler les couleurs existantes.<\/p>\n<\/div>\n<p>Les palettes de couleurs disponibles sont :<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/029-r-color-palettes-wes-anderson-color-palettes-r-1.png\" width=\"480\" \/><\/p>\n<p>Utilisation dans ggplot2:<\/p>\n<pre class=\"r\"><code>library(wesanderson)\r\n# Couleur discr\u00e8te\r\nbp + scale_fill_manual(values = wes_palette(\"GrandBudapest1\", n = 3))\r\n\r\n# Couleur d\u00e9grad\u00e9e\r\npal &lt;- wes_palette(\"Zissou1\", 100, type = \"continuous\")\r\nggplot(heatmap, aes(x = X2, y = X1, fill = value)) +\r\n  geom_tile() + \r\n  scale_fill_gradientn(colours = pal) + \r\n  scale_x_discrete(expand = c(0, 0)) +\r\n  scale_y_discrete(expand = c(0, 0)) + \r\n  coord_equal() <\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/029-r-color-palettes-wes-anderson-color-palettes-r-ggplot2-1.png\" width=\"336\" \/><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/029-r-color-palettes-wes-anderson-color-palettes-r-ggplot2-2.png\" width=\"336\" \/><\/p>\n<p>Utilisation dans les graphiques de base:<\/p>\n<pre class=\"r\"><code>barplot(1:10, col = wes_palette(\"Zissou1\", 10, type = \"continuous\"))<\/code><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/029-r-color-palettes-wes-anderson-base-plots-1.png\" width=\"384\" \/><\/p>\n<\/div>\n<div id=\"palettes-de-couleurs-de-base-de-r\" class=\"section level2\">\n<h2>Palettes de couleurs de base de R<\/h2>\n<p>Il y a 5 fonctions de base R qui peuvent \u00eatre utilis\u00e9es pour g\u00e9n\u00e9rer un vecteur de n couleurs contigu\u00ebs : <code>rainbow(n)<\/code>, <code>heat.colors(n)<\/code>, <code>terrain.colors(n)<\/code>, <code>topo.colors(n)<\/code>, et <code>cm.colors(n)<\/code>.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.datanovia.com\/en\/wp-content\/uploads\/dn-tutorials\/ggplot2\/figures\/029-r-color-palettes-r-base-color-palettes-contiguous-colors-1.png\" width=\"576\" \/><\/p>\n<p>Utilisation dans les graphiques de base de R:<\/p>\n<pre class=\"r\"><code>barplot(1:5, col=rainbow(5))\r\n# Utiliser de \"heat.colors\" (couleurs chaudes)\r\nbarplot(1:5, col=heat.colors(5))\r\n# Utiliser les couleurs du terrain\r\nbarplot(1:5, col=terrain.colors(5))\r\n# Utiliser \"topo.colors\"\r\nbarplot(1:5, col=topo.colors(5))\r\n# Utiliser \"cm.colors\"\r\nbarplot(1:5, col=cm.colors(5))<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<div id=\"conclusion\" class=\"section level2\">\n<h2>Conclusion<\/h2>\n<p>Nous pr\u00e9sentons les top palettes de couleurs dans R pour personnaliser les graphiques g\u00e9n\u00e9r\u00e9s soit par le package ggplot2 soit par les fonctions de base R. Les principaux points sont r\u00e9sum\u00e9s comme suit.<\/p>\n<ul>\n<li>Cr\u00e9er un ggplot de base. Affecter l\u2019argument <code>color<\/code> \u00e0 un facteur ou \u00e0 une variable de groupement.<\/li>\n<\/ul>\n<pre class=\"r\"><code>p &lt;- ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width))+\r\n  geom_point(aes(color = Species))\r\np<\/code><\/pre>\n<ul>\n<li>Changer manuellement la palette de couleurs \u00e0 l\u2019aide d\u2019une \u00e9chelle de couleurs personnalis\u00e9e:<\/li>\n<\/ul>\n<pre class=\"r\"><code>p + scale_color_manual(values = c(\"#00AFBB\", \"#E7B800\", \"#FC4E07\"))<\/code><\/pre>\n<ul>\n<li>Utilisez la palette conviviale pour les daltoniens:<\/li>\n<\/ul>\n<pre class=\"r\"><code>cbp1 &lt;- c(\"#999999\", \"#E69F00\", \"#56B4E9\", \"#009E73\",\r\n          \"#F0E442\", \"#0072B2\", \"#D55E00\", \"#CC79A7\")\r\np + scale_color_manual(values = cbp1)<\/code><\/pre>\n<ul>\n<li>Utiliser les palettes RColorBrewer:<\/li>\n<\/ul>\n<pre class=\"r\"><code>p + scale_color_brewer(palette = \"Dark2\")<\/code><\/pre>\n<ul>\n<li>Utiliser les \u00e9chelles de couleurs viridis:<\/li>\n<\/ul>\n<pre class=\"r\"><code>library(viridis)\r\np + scale_color_viridis(discrete = TRUE)<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!--end rdoc--><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Cet article pr\u00e9sente les palettes de couleurs dans R pour changer la couleur par d\u00e9faut d\u2019un graphique g\u00e9n\u00e9r\u00e9 \u00e0 l\u2019aide des fonctions ggplot2 ou fonctions basiques de R. 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