基于R中的数据密度着色答案

【问题标题】：Coloring based on data density in R基于R中的数据密度着色
【发布时间】：2018-08-27 13:49:13
【问题描述】：

我有一个数据框，其中每一行都有一个数字列。我想根据这个列分配不同的颜色。此列的数字范围为 1 到 152。我使用了这个函数：

colors <- function(df,sp) {
check<-colorRampPalette(c("green","red"))(152)
color <- c() 
for (i in 1:nrow(sp))
{
  color <-c(color, check[df$n[df$id==as.numeric(sp[i,]$ID)])
} 
return(color)
}

所以颜色均分152块。不过这一列的数据多为小（多为1），直方图是这样的

如果我使用这个代码，颜色大多是绿色的，几乎看不到红色。

我正在使用此功能更改传单中的线条颜色：

leaflet() %>%
...
addPolylines(data = data,weight = '1', color=colors(nodes,data))

那么我怎样才能改变这个功能，使颜色分布均匀，从而产生更多的红色，而不是绿色呢？

【问题讨论】：

您可以使用对数来缩放值。
如果你愿意使用ggplot。这个答案可能会对您有所帮助：stackoverflow.com/a/46389490/3243875
@MonteCarlo 实际上我正在使用它来进行传单可视化，所以我无法重新缩放，对数据进行排序。我已经更新了帖子，你还有什么想法吗？

标签： r leaflet heatmap

【解决方案1】：

我们可以使用函数

colorQuantile

来自图书馆传单colorNumeric。它通过分位数函数映射连续的数值数据。

colorQuantile(palette, domain, n = 4, probs = seq(0, 1, length.out = n
+ 1), na.color = "#808080", alpha = FALSE, reverse = FALSE,
right = FALSE)

【讨论】：