Обновление: На основании ответов я исследую пакеты ColorBrewer и Colorspace R. По просьбе я переписываю свой оригинальный вопрос.
Вопрос: Как лучше отсортировать отдельные, заранее определенные шестнадцатеричные цвета, чтобы схожие цвета группировались, но упорядочивались, начиная с самых теплых, по светлым и холодным. Я хотел бы включить это в будущую версию RanglaPunjab R пакета
Например, Спектральные цвета Синтии Брюер (красные, синие, зеленые и т. Д. Вместе в одном потоке) иллюстрируют это.
Я прошу Логику, а не Код.
Пока что я попытался отсортировать по Hue, Hue + Value, Hue * Value, основываясь на этой статье, https://www.alanzucconi.com/2015/09/30/colour-sorting/
Этот вопрос граничит между R и теорией цвета.
Код в конце этого поста сортирует цвета по Hue, Hue + Value, Hue * Value (зависит от того, что вы комментируете или раскомментируете).
Пожалуйста, скажите мне (или дайте подсказку) о том, как получить результаты, аналогичные спектральным цветам Синтии Брюер
Unordered Colors:
Заказано на основании Hue:
Заказ на основе Hue + Value:
Заказано на основе Hue * Value:
Для справки, вот оригинальная, неупорядоченная палитра
> oldPal
[1] "#22325f" "#88ce64" "#fbd234" "#b8091f" "#682f4e" "#fdea6e" "#4aec6a" "#fb7894" "#f13111" "#2584a0"
[11] "#6fa42c" "#db3717" "#051a8d" "#ef38a7" "#202c3d"
Преобразовано в HSV, затем транспонировано
> tHSVcol
h s v
[1,] 0.62295082 0.6421053 0.3725490
[2,] 0.27672956 0.5145631 0.8078431
[3,] 0.13232831 0.7928287 0.9843137
[4,] 0.97904762 0.9510870 0.7215686
[5,] 0.90935673 0.5480769 0.4078431
[6,] 0.14452214 0.5652174 0.9921569
[7,] 0.36625514 0.6864407 0.9254902
[8,] 0.96437659 0.5219124 0.9843137
[9,] 0.02380952 0.9294606 0.9450980
[10,] 0.53794038 0.7687500 0.6274510
[11,] 0.24027778 0.7317073 0.6431373
[12,] 0.02721088 0.8949772 0.8588235
[13,] 0.64093137 0.9645390 0.5529412
[14,] 0.89890710 0.7656904 0.9372549
[15,] 0.59770115 0.4754098 0.2392157
R код
library(RanglaPunjab)
RenderPal <- function(x,name){
if ((missing(x)) || (missing(name))){
stop("Internal error, please troubleshoot")
}
n <- length(x)
old <- graphics::par(mar = c(0.5, 0.5, 0.5, 0.5))
on.exit(graphics::par(old))
graphics::image(1:n, 1, as.matrix(1:n), col = x,
ylab = "", xaxt = "n", yaxt = "n", bty = "n")
graphics::rect(0, 0.9, n + 1, 1.1, col = grDevices::rgb(1, 1, 1, 0.8), border = NA)
graphics::text((n + 1) / 2, 1, labels = name, cex = 2, family = "serif")
}
i <- NULL
oldPal <- NULL
rankorder <- NULL
orderedPal<- NULL
RGBcol <- NULL
HSVcol <- NULL
tHSVcol <- NULL
orderType <- NULL
# Paint the colors
PaintPalette("Teej","Gidha","Jutti3")
# Store the hex values
oldPal <- MergePalette("Teej","Gidha","Jutti3")
# Print hex values
oldPal
# Convert Hex to RGB
RGBcol <- col2rgb(oldPal)
# Print RGB values
RGBcol
# Convert RGB to HSV
HSVcol <- rgb2hsv(RGBcol)
# Print matrix
HSVcol
# Transpose matrix
tHSVcol <- t(HSVcol)
# Print matrix
tHSVcol
# Uncomment following to order by Hue, then Saturation, then Value
rankorder <- order(tHSVcol[,1],tHSVcol[,2],tHSVcol[,3])
orderType <- "Hue Ordering"
# Uncomment following to order by hANDv = Hue + Value
# hANDv <- apply(tHSVcol[,c(1,3)],1,sum)
# rankorder <- order(hANDv)
# orderType <- "Hue + Value Ordering"
# Uncomment following to order by hPRODv = Hue * Value
# hPRODv <- apply(tHSVcol[,c(1,3)],1,prod)
# rankorder <- order(hPRODv)
# orderType <- "Hue * Value Ordering"
rankorder
for (i in 1:length(rankorder)){
orderedPal[i] <- oldPal[rankorder[i]]
}
# Print old, unordered palette
oldPal
# Print new, ordered palette
orderedPal
RenderPal(oldPal, "Unordered Palette")
RenderPal(orderedPal, orderType)