'색상' 표현에 대해 자세히 알아보자 - colorRampPalette (출처: R내 swirl package)

2020. 2. 16. 16:41Data Science/Data Analytics

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# swirl()내 탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Course)를 실행해보자.

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library("swirl")

swirl()

 

Exploratory Graphs 과정에서 7번 플로팅 시스템(7. Working with Colors)을 선택한다.

탐색적 분석 과정의 일곱번째 섹션 '색상' 표현 - colorRampPalette (요약)
- colorRampPalette도 colorRamp와 마찬가지로 색상의 조합으로 새로운 색상을 만든다. 리턴값으로 정수값을 갖고, 색상별 벡터값을 갖는다.
- 각 리턴값은 24비트로 구성되며, 0에서 F값을 갖는다. 6개의 헥사값은 빨간색, 파란색, 파란색 강도를 표현한다.

 

 


  • colorRampPalette

colorRampPalette도 colorRamp와 마찬가지로 색상의 조합으로 새로운 색상을 만든다. 리턴값으로 정수값을 갖고, 색상별 벡터값을 갖는다. 각 리턴값은 24비트로 구성되며, 0에서 F값을 갖는다. 6개의 헥사값은 빨간색, 파란색, 파란색 강도를 표현한다.

 

 

p1 <- colorRampPalette(c("red","blue")) # colorRampPalette에 빨간색 및 파란색 값을 팔레트 값으로 지정한다.

 

p1(2) # 입력해보면, 다음의 값을 출력한다.

[1] "#FF0000" "#0000FF"

 

첫번째 값은 255인 빨간색이며, 두번째 값은 255인 파란색이다.

 

p1(6) # 입력해보면, 6개의 색상값을 출력한다.

[1] "#FF0000" "#CC0033" "#990066" "#650099" "#3200CC" "#0000FF"

 

2번째 값에 대해

> 0xcc # cc 헥사값을 입력해보면

204 

값을 출력한다.

 

> 0x33 # 33 헥사값은

51 

이다.

 

확인해보면, 기존 colorRamp 의 seq(0,1,len=6) 통해 생성한 값과 비교하면, 4개는 같고, 2개는 살짝 다르다. 

 

 

colorRampPallete 함수는 빨간, 녹색, 파란색 외의 색상으로 팔레트 생상 조정이 가능하다.

> p2 <- colorRampPalette(c("red", "yellow")) # 빨간색 및 노란색으로 지정해보자.

 

> p2(2) # 2가지 색상의 조합으로 생성 가능한 색의 2개 한계값을 보여준다.

"#FF0000" "#FFFF00"

Source: lucaskrech.com

 

> p2(10) #빨간색과 노란색의 10개 조합에 대해 보여준다.

 [1] "#FF0000" "#FF1C00" "#FF3800" "#FF5500" "#FF7100" "#FF8D00" "#FFAA00" "#FFC600" "#FFE200" "#FFFF00"

 

#FF0000 : 빨간색

#FFFF00 : 노란색

 

 

> showMe(p1(20)) # swirl에서 R 문서의 color.scale의 코드를 참조하여 구성한 showMe 함수를 활용해보자.

> showMe(p2(20)) # p2에서 생성한 20가지 색상에 대해 표현해보자.

> showMe(p2(2)) # p2에서 생성한 2가지 색상에 대해 표현해보자.

 

 

(To be Continued)

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