如何在R语言散点图中添加Blues调色板颜色

没问题！要给你的散点图换上Blues系列的配色很简单，因为你是把颜色映射到离散的Country分类变量，这里有两种常用且美观的实现方式：

方法1：用经典的RColorBrewer Blues调色板 #

R自带的RColorBrewer包有一套非常经典的Blues色系，直接用scale_color_brewer()就能快速应用：

首先如果还没装这个包，先运行install.packages("RColorBrewer")，然后修改你的代码如下：

# 加载必要的包
library(ggplot2)
library(RColorBrewer)

# 你的数据准备代码（原样保留）
tw = c(15000, 3000, 2500, 2000, 1500, 1500, 500)
re.tw = c(8000, 6000, 5500, 3300, 700, 1000, 1500)
Country = c('Argentina', 'Brasil', 'Mexico', 'Chile', 'Venezuela', 'Espana', 'EEUU')
b = data.frame(tw,re.tw,Country)
b$Ratio = as.integer((b$tw / b$re.tw)*1000)

# 应用Blues调色板的散点图代码
ggplot(b, aes(x=tw, y=re.tw)) + 
  geom_point(aes(col=Country, size=Ratio)) + 
  theme_minimal() + 
  xlim(c(0, 15000)) + 
  ylim(c(0, 8000)) +  # 补全你之前截断的y轴范围
  scale_color_brewer(palette = "Blues")  # 核心：指定Blues调色板

如果想要颜色从深蓝到浅蓝的反向效果，只需要给scale_color_brewer加个参数：scale_color_brewer(palette = "Blues", direction = -1)

方法2：用色盲友好的Blues系调色板（viridis） #

如果需要更适合色盲人群的配色，推荐用viridis包的离散调色板，它的蓝色系不仅美观，还能保证色觉障碍用户也能清晰区分：

先安装包：install.packages("viridis")，然后代码如下：

library(ggplot2)
library(viridis)

# 数据准备同上...

ggplot(b, aes(x=tw, y=re.tw)) + 
  geom_point(aes(col=Country, size=Ratio)) + 
  theme_minimal() + 
  xlim(c(0, 15000)) + 
  ylim(c(0, 8000)) + 
  scale_color_viridis_d(option = "mako")  # mako是偏蓝的色系，也可以试试"cividis"

viridis的option参数里，mako和cividis都是不错的蓝色调选择，你可以根据自己的偏好调整。

小补充：如果之后你想让Ratio的大小也配合蓝色系风格，也可以用类似的比例尺函数，但根据你的需求，上面的代码已经能完美实现Country的Blues配色啦。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者RMN