一直想总结一些R的配色方案，恰好今天段老师推送了个很不错的R包，解决了目前R绘图用于论文色彩中的一些痛点。于是小编掏出珍藏已久顶级调色板包cols4all应对，双剑合璧肯定能搞定嘴刁刁的小伙伴们。
一、调色板视角
R的主流配色包大多数不能直观的看到所选择色板的配色，往往需要查看R包网页，或一个个尝试(paletteer包、RColorBrewer包、grDevices包、)，效率低下。优秀的一些色卡R包，colorspace(图1)与cols4all相比都黯然失色。
小编珍藏的cols4all包(https://github.com/mtennekes/cols4all)完美解决效率低、色彩归类问题。
cols4all纳入各大主流配色包如Color Brewer、Viridis、Kovesi、Paul Tol、Scico、 Carto、Tableau、Wes Anderson和Seaborn的流行色板，离散或是渐变配色一应俱全！还有相应的ggplot2对应的函数。
二、已有论文色调
2.1 ggsci 包
ggsci 包(https://cran.r-project.org/web/packages/ggsci/vignettes/ggsci.html)内置了各大顶级期刊(其实还是很局限的)的主流配色；缺点则是有level水平的限制，自己专业杂志没入选。惊喜的是frontiers在哦。
2.2 TheBestColors
珠玉在前，下列介绍段老师推荐的TheBestColors包(https://mp.weixin.qq.com/s/4ztyLaLILZ5CJMp94MkeBA)。作者提供了一个100种款式，总体来说还是相当出色的配色，推荐！
2.3其他
自行扣色的包，如RImagePaletten包、colorpicker包，操作效率较低，也就不推荐了。直接用老师们成熟的R包就好。毕竟色彩搭配的好也不用再费劲倒腾。
三、小结
“cols4all + TheBestColors，最优秀的SCI美图色卡！
