Come realizzare colori personalizzati [2]

Per predisporre colori personalizzati si possono impiegare queste tre funzioni:

→ rgb(red, green, blue, alpha) che genera i colori regolando il livello di intensità dei tre colori fondamentali rosso (red), verde (green) e blu (blue) e la trasparenza del colore (alpha);

→ hsv(h, s, v, alpha) che genera i colori regolando colore (h), saturazione (s), luminosità (v) e trasparenza (alpha);

→ hcl(h, c, l, alpha) che genera i colori regolando colore (h), cromaticità (c), luminanza (l) e trasparenza (alpha).

La funzione rgb() è trattata estesamente in un post a parte [1], qui vediamo invece le altre due, e vediamo poi come combinare i risultati di tutte e tre in palette personalizzate ovvero tavolozze che si possono impiegare per applicare automaticamente colori differenti alle diverse componenti di un grafico.

Copiate e incollate nella Console di R questo script e premete ↵ Invio.

# PERSONALIZZAZIONE DEI COLORI con la funzione hsv()

# regolando colore h, saturazione s, luminosità v, trasparenza alpha

#

mydata <- rnorm(5000, mean=0, sd=1) # genera cinquemila valori con media=0, ds=1

windows() # apre e inizializza una nuova finestra grafica

par(mfrow=c(4,4)) # suddivisione la finestra grafica in 4 righe per 4 colonne

# colore h

hist(mydata, col=hsv(h=0.9, s=1.0, v=1.0)) 

hist(mydata, col=hsv(h=0.6, s=1.0, v=1.0)) 

hist(mydata, col=hsv(h=0.4, s=1.0, v=1.0)) 

hist(mydata, col=hsv(h=0.1, s=1.0, v=1.0)) 

# saturazione s

hist(mydata, col=hsv(h=0.6, s=0.9, v=1.0))  

hist(mydata, col=hsv(h=0.6, s=0.6, v=1.0)) 

hist(mydata, col=hsv(h=0.6, s=0.4, v=1.0)) 

hist(mydata, col=hsv(h=0.6, s=0.1, v=1.0)) 

# luminosità v

hist(mydata, col=hsv(h=0.4, s=1.0, v=0.9, alpha=0.5)) 

hist(mydata, col=hsv(h=0.4, s=1.0, v=0.6, alpha=0.5)) 

hist(mydata, col=hsv(h=0.4, s=1.0, v=0.4, alpha=0.5)) 

hist(mydata, col=hsv(h=0.4, s=1.0, v=0.1, alpha=0.5)) 

# trasparenza alpha

hist(mydata, col=hsv(h=0.1, s=1.0, v=1.0, alpha=0.9)) 

hist(mydata, col=hsv(h=0.1, s=1.0, v=1.0, alpha=0.6)) 

hist(mydata, col=hsv(h=0.1, s=1.0, v=1.0, alpha=0.4)) 

hist(mydata, col=hsv(h=0.1, s=1.0, v=1.0, alpha=0.1)) 

#

Nella funzione hsv(h, s, v, alpha) gli argomenti:

→ colore (h)

→ saturazione (s)

→ luminosità (v)

→ trasparenza (alpha)

possono assumere solamente valori compresi tra 0 e 1.

Allo scopo di illustrare i risultati forniti dalla funzione con istogrammi colorati:

→ nella prima riga di istogrammi è stato fatto variare l'argomento colore (h);

→ nella seconda riga è stato fatto variare l'argomento saturazione (s); 

→ nella terza riga è stato fatto variare l'argomento luminosità (v);

→ nell'ultima riga è stato fatto varare l'argomento trasparenza (alpha).

Come si vede i colori della prima riga, con il massimo di saturazione e di luminosità e senza alcuna trasparenza, sono vividi. Gli altri colori di base possibili possono ovviamente essere visualizzati variando opportunamente i valori di (h), mentre si lasciano la combinazione dei diversi valori possibili per i quattro argomenti e i relativi risultati in termine di colore all'eventuale interesse e alla sperimentazione.

Da notare infine che i dati impiegati negli esempi sono generati ex-novo ogniqualvolta viene eseguito lo script, pertanto i grafici saranno sempre lievemente diversi gli uni dagli altri e da quelli qui riportati. Inoltre differenze più o meno importanti nel colore sono determinate dai monitor (per i quali esistono metodi di taratura in grado di ridurle) e nel caso delle stampe dal fatto che le stampanti impiegano la sintesi sottrattiva del colore (ciano, giallo e magenta sommati danno il nero).

Ora copiate e incollate nella Console di R questo script e premete ↵ Invio.

# PERSONALIZZAZIONE DEI COLORI con la funzione hcl()

# regolando colore h, cromaticità c, luminanza l e trasparenza alpha

#

mydata <- rnorm(5000, mean=0, sd=1) # genera cinquemila valori con media=0, ds=1

windows() # apre e inizializza una nuova finestra grafica

par(mfrow=c(4,4)) # suddivisione la finestra grafica in 4 righe per 4 colonne 

# colore h

hist(mydata, col=hcl(h=60))

hist(mydata, col=hcl(h=120)) 

hist(mydata, col=hcl(h=240))

hist(mydata, col=hcl(h=300))

# cromaticità c

hist(mydata, col=hcl(h=120, c=100, l=40))  

hist(mydata, col=hcl(h=120, c=100, l=60)) 

hist(mydata, col=hcl(h=120, c=100, l=80)) 

hist(mydata, col=hcl(h=120, c=100, l=90)) 

# luminanza l

hist(mydata, col=hcl(h=240, c=60, l=40))  

hist(mydata, col=hcl(h=240, c=80, l=60)) 

hist(mydata, col=hcl(h=240, c=100, l=80)) 

hist(mydata, col=hcl(h=240, c=120, l=90)) 

# trasparenza alpha

hist(mydata, col=hcl(h=300, c=90, l=40, alpha=0.5))  

hist(mydata, col=hcl(h=300, c=90, l=60, alpha=0.5)) 

hist(mydata, col=hcl(h=300, c=90, l=80, alpha=0.5)) 

hist(mydata, col=hcl(h=300, c=90, l=90, alpha=0.5)) 

#

Nella funzione hcl(h, c, l, alpha) che genera i colori:

→ il colore (h) può assumere valori compresi tra 0 e 360;

→ il limite superiore della cromaticità (c) dipende dai valori di colore e luminanza;

→ la luminanza (l) può assumere valori compresi tra 0 e 100;

→ la trasparenza (alpha) può assumere valori compresi tra 0 e 1.

I colori della prima riga di istogrammi, che impiegano i valori di default c=35 e l=85, mettono in evidenza la possibilità di ottenere con questa funzione colori pastello che è difficile trovare tra i 657 colori forniti nel pacchetto base di R [2].

Agendo su cromaticità (seconda riga) e luminanza (terza riga) si possono ottenere colori più saturi. Anche in questo caso si lasciano la combinazione dei diversi valori possibili per i quattro argomenti e i relativi risultati in termine di colore all'eventuale interesse e alla sperimentazione.

Una volta ottenuti i colori desiderati, si possono impiegare le funzioni che li hanno generati per ottenere i rispettivi codici esadecimali, che sono quelli che R impiega. Farlo è semplicissimo in quanto le tre funzioni per la generazione di colori, come avviene a titolo di esempio con queste tre righe di codice,

# generazione del codice esadecimale del colore
#

rgb(0.7, 0.2, 0.3, 0.5)

hsv(h=0.6, s=0.4, v=1.0)

hcl(h=120, c=100, l=60)

#

quando sono eseguite singolarmente 

> rgb(0.7, 0.2, 0.3, 0.5)

[1] "#B3334D80"

> hsv(h=0.6, s=0.4, v=1.0)

[1] "#99C2FF"

> hcl(h=120, c=100, l=60)

[1] "#39A700"

forniscono direttamente il codice esadecimale corrispondente, che può poi essere impiegato direttamente come valore dell'argomento col. Da notare che in questo esempio il codice esadecimale "#B3334D80" prodotto con la funzione rgb() ha due caratteri aggiuntivi (80) in quanto comporta anche la trasparenza (0.5) che non è stata prevista nelle altre due funzioni.

A questo punto i codici esadecimali (incluso il doppio apice che li racchiude) possono essere raccolti in tavolozze (palette) da impiegare per applicare automaticamente colori differenti alle diverse componenti di un grafico, come illustrato negli esempi che seguono.

Ora copiate e incollate nella Console di R questo script e premete ↵ Invio.

# PALETTE (TAVOLOZZE) PERSONALIZZATE

# boxplot differenziati in base a un fattore

#

mydata <- data.frame(xval=1:50, yval=rnorm(50), casi=rep(c("A", "B", "C", "D", "E"), each=10)) # genera i dati di esempio

windows() # apre e inizializza una nuova finestra grafica 

par(mfrow=c(2,2)) # suddivide la finestra grafica in 2 righe per 2 colonne

#

mypalette1 <- c("#F8A19F80", "#90AD1C80", "#F6222E80", "#1CFFCE80", "#2ED9FF80") # tavolozza di colori con trasparenza al 50% 

boxplot(yval~casi, data=mydata, horizontal=FALSE, notch=FALSE, col=mypalette1)  # traccia il boxplot

#

mypalette2 <- c("#AA0DFE80", "#3283FE80", "#85660D80", "#782AB680", "#56565680") # tavolozza di colori con trasparenza al 50% 

boxplot(yval~casi, data=mydata, horizontal=FALSE, notch=FALSE, col=mypalette2)  # traccia il boxplot

#

mypalette3 <- c("#1C8356", "#16FF32", "#F7E1A0", "#E2E2E2", "#1CBE4F") # tavolozza di colori senza trasparenza

boxplot(yval~casi, data=mydata, horizontal=FALSE, notch=FALSE, col=mypalette3) # traccia il boxplot

#

mypalette4 <- c("#C4451C", "#DEA0FD", "#FE00FA", "#325A9B", "#FEAF16") # tavolozza di colori senza trasparenza

boxplot(yval~casi, data=mydata, horizontal=FALSE, notch=FALSE, col=mypalette4)  # traccia il boxplot

#

Come si vede a questo punto diventa semplice predisporre differenti combinazioni di colori e applicarle allo stesso grafico per valutarne preventivamente l'estetica, come nel caso di questi grafici a scatola con i baffi (boxplot).

Ancor più interessante può essere l'applicazione delle stesse combinazioni di colori impiegate qui sopra a un grafico di dispersione (scatterplot) realizzato con ggplot. 

Copiate e incollate nella Console di R questo script e premete ↵ Invio.

# PALETTE (TAVOLOZZE) PERSONALIZZATE con ggplot

# scatterplot differenziati in base a un fattore

#

library(ggplot2) # carica il pacchetto per la grafica

library(gridExtra) # carica il pacchetto per combinare i grafici in una sola figura

#

mydata <- data.frame(xval=1:50, yval=rnorm(50), casi=rep(c("A", "B", "C", "D", "E"), each=10)) # genera i dati di esempio

windows() # apre e inizializza una nuova finestra grafica

#

mypalette1 <- c("#F8A19F80", "#90AD1C80", "#F6222E80", "#1CFFCE80", "#2ED9FF80") # tavolozza di colori con trasparenza al 50% 

plot1 <- ggplot(mydata, aes(x=xval, y=yval, color=casi)) + geom_point(size=4) +   scale_color_manual(values=mypalette1) + theme_minimal()

#

mypalette2 <- c("#AA0DFE80", "#3283FE80", "#85660D80", "#782AB680", "#56565680") # tavolozza di colori con trasparenza al 50% 

plot2 <- ggplot(mydata, aes(x=xval, y=yval, color=casi)) + geom_point(size=4) + scale_color_manual(values=mypalette2) + theme_minimal()

#

mypalette3 <- c("#1C8356", "#16FF32", "#F7E1A0", "#E2E2E2", "#1CBE4F") # tavolozza di colori senza trasparenza

plot3 <- ggplot(mydata, aes(x=xval, y=yval, color=casi)) + geom_point(size=4) +   scale_color_manual(values=mypalette3) + theme_minimal()

#

mypalette4 <- c("#C4451C", "#DEA0FD", "#FE00FA", "#325A9B", "#FEAF16") # tavolozza di colori senza trasparenza

plot4 <- ggplot(mydata, aes(x=xval, y=yval, color=casi)) + geom_point(size=4) +   scale_color_manual(values=mypalette4) + theme_minimal()

#

# combina i grafici in una sola figura

grid.arrange(plot1, plot2, plot3, plot4, nrow=2, ncol=2)

#

Questo è il risultato, nel quale si può apprezzare come l'impiego di colori possa essere più soddisfacente dell'impiego di simboli, soprattutto nel caso di colori per i quali è stato previsto un effetto di trasparenza, che consente una migliore rappresentazione dei singoli dati quando questi sono molto ravvicinati (vedasi ad esempio il secondo grafico in alto a destra).

Ed ecco un ultimo esempio, un grafico a barre (barplot) realizzato con ggplot che mostra come anche nei grafici di questo tipo i colori possono essere impiegati per identificare i sottoinsiemi identificati da specifici fattori, sempre impiegando le palette precedenti. Copiate e incollate nella Console di R questo script e premete ↵ Invio.

# PALETTE (TAVOLOZZE) PERSONALIZZATE con ggplot

# barplot differenziati in base a un fattore

#

library(ggplot2) # carica il pacchetto per la grafica

library(gridExtra) # carica il pacchetto per combinare i grafici in una sola figura

#

mydata <- data.frame(xval=1:15, yval=rnorm(15), casi=rep(c("A", "B", "C", "D", "E"), each=3)) # genera i dati di esempio

windows() # apre e inizializza una nuova finestra grafica

#

mypalette1 <- c("#F8A19F80", "#90AD1C80", "#F6222E80", "#1CFFCE80", "#2ED9FF80") # tavolozza di colori con trasparenza al 50% 

plot1 <- ggplot(mydata, aes(x=xval, y=yval, color=casi, fill=casi)) + geom_bar(stat="identity") + scale_color_manual(values=mypalette1) + scale_fill_manual(values=mypalette1) + theme_minimal()

#

mypalette2 <- c("#AA0DFE80", "#3283FE80", "#85660D80", "#782AB680", "#56565680") # tavolozza di colori con trasparenza al 50% 

plot2 <- ggplot(mydata, aes(x=xval, y=yval, color=casi, fill=casi)) + geom_bar(stat="identity") + scale_color_manual(values=mypalette2) + scale_fill_manual(values=mypalette2) + theme_minimal()

#

mypalette3 <- c("#1C8356", "#16FF32", "#F7E1A0", "#E2E2E2", "#1CBE4F") # tavolozza di colori senza trasparenza

plot3 <- ggplot(mydata, aes(x=xval, y=yval, color=casi, fill=casi)) + geom_bar(stat="identity") + scale_color_manual(values=mypalette3) + scale_fill_manual(values=mypalette3) + theme_minimal()

#

mypalette4 <- c("#C4451C", "#DEA0FD", "#FE00FA", "#325A9B", "#FEAF16") # tavolozza di colori senza trasparenza

plot4 <- ggplot(mydata, aes(x=xval, y=yval, color=casi, fill=casi)) + geom_bar(stat="identity") + scale_color_manual(values=mypalette4) + scale_fill_manual(values=mypalette4) + theme_minimal()

#

# combina i grafici in una sola figura

grid.arrange(plot1, plot2, plot3, plot4, nrow=2, ncol=2)

#

Questo è il risultato.

Conclusione: la realizzazione di colori personalizzati con le funzioni rgb(), hsv() e hcl() può rappresentare il punto di partenza per la loro combinazione in palette che possono essere salvate e riutilizzate al bisogno per dare un'impronta personale ai propri grafici.

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[1] Vedere il post Come realizzare colori personalizzati [1]

[2] Vedere il post Nomi e codici dei colori di R

Come realizzare colori personalizzati [1]

Nell'installazione base di R sono disponibili 657 colori [1] che, all'interno delle funzioni che prevedono l'argomento grafico col, possono essere richiamati in alternativa con:

→ col="nome del colore";

→ col="codice esadecimale del colore".

Quindi possiamo, ad esempio, impiegare:

→ per indicare il rosso sia col="red" sia col="#FF0000";

→ per indicare il verde sia col="green" sia col="#00FF00";

→ per indicare il blu sia col="blue" sia col="#0000FF".

Ma in R è anche possibile realizzare colori personalizzati. 

Su uno schermo nero la sintesi additiva dei colori – secondo il modello RGB descritto nello standard IEC 61966 – avviene regolando i rapporti di emissione di luce dei tre fosfòri con i colori fondamentali rosso, verde e blu, la cui somma in parti uguali dà il bianco.

La sintesi RGB dei colori viene effettuata impiegando per ciascuno dei tre colori fondamentali 8 bit ovvero 2⁸=256 livelli di intensità. Il risultato è la disponibilità teorica di 256x256x256=16 777 216 colori che come vediamo ora possono essere specificati in termini di intensità e di trasparenza del colore all'interno della funzione rgb().

Il livello di intensità del colore può essere stabilito separatamente per rosso, verde e blu (in questo ordine) nella funzione rgb() in una delle due scale disponibili, specificate con l'argomento maxColorValue (valore di default maxColorValue=1):

→ con maxColorValue=1 si va da 0 a 1 per passi di 1/256=0.00390625 – non è quindi pensabile di calcolare uno per uno i valori intermedi per cui in genere si riporta una frazione del colore, come 0.25 o 0.5 o 0.75 o altro, riducendo in pratica da 256 a 100 i livelli di intensità, ma esprimendoli in una scala che rende l'immediatezza numerica dei quantitativi di ciascun colore;

→ con maxColorValue=255 si va da 0 a 255 per passi di 1 – con questa scala si sfrutta in toto la graduazione della quantità desiderata di ciascun colore, ma si perde l'immediatezza numerica dei rapporti in cui sono stati miscelati.

La funzione rgb() prevede la possibilità di impostare anche un livello di trasparenza del colore (default = nessuna trasparenza), espresso nella stessa scala definita con maxColorValue.

La struttura della funzione è semplice, con gli argomenti relativi a colore e trasparenza che sono specificati come:

rgb(rosso, verde, blu, trasparenza, maxColorValue).

Questo esempio chiarisce quanto sopra più di qualsiasi cosa, copiate e incollate nella Console di R questo script e premete ↵ Invio.

# PERSONALIZZAZIONE DEI COLORI 

# regolando il livello di intensità di rosso, verde e blu e la trasparenza

#

mydata <- rnorm(5000, mean=0, sd=1) # genera cinquemila valori con media=0, ds=1

#

windows() # apre e inizializza una nuova finestra grafica

par(mfrow=c(4,4)) # suddivisione la finestra grafica in 4 righe per 4 colonne (16 quadranti)

#

# colore al 100% senza trasparenza colore, scala da 0 a 255

#

hist(mydata, col=rgb(255, 0, 0, 255, maxColorValue=255)) # rosso

hist(mydata, col=rgb(0, 255, 0, 255, maxColorValue=255)) # verde

hist(mydata, col=rgb(0, 0, 255, 255, maxColorValue=255)) # blu

hist(mydata, col=rgb(255, 255, 0, 255, maxColorValue=255)) # rosso + verde

hist(mydata, col=rgb(255, 0, 255, 255, maxColorValue=255)) # rosso + blu

hist(mydata, col=rgb(0, 255, 255, 255, maxColorValue=255)) # verde + blu

hist(mydata, col=rgb(255, 255, 255, 255, maxColorValue=255)) # rosso + verde + blu = bianco

hist(mydata, col=rgb(0, 0, 0, 255, maxColorValue=255)) # nessun colore = nero

#

# colore al 100% con trasparenza del colore al 50%, scala da 0 a 1

#

hist(mydata, col=rgb(1, 0, 0, 0.5, maxColorValue=1)) # rosso

hist(mydata, col=rgb(0, 1, 0, 0.5, maxColorValue=1)) # verde

hist(mydata, col=rgb(0, 0, 1, 0.5, maxColorValue=1)) # blu

hist(mydata, col=rgb(1, 1, 0, 0.5, maxColorValue=1)) # rosso + verde

hist(mydata, col=rgb(1, 0, 1, 0.5, maxColorValue=1)) # rosso + blu

hist(mydata, col=rgb(0, 1, 1, 0.5, maxColorValue=1)) # verde + blu

hist(mydata, col=rgb(1, 1, 1, 0.5, maxColorValue=1)) # rosso + verde + blu + trasparenza = bianco

hist(mydata, col=rgb(0, 0, 0, 0.5, maxColorValue=1)) # nessun colore + trasparenza = grigio

#

Questi sono i colori risultanti.

Ed ecco un secondo esempio, copiate e incollate nella Console di R questo script e premete ↵ Invio.

# PERSONALIZZAZIONE DEI COLORI

# regolando il livello di intensità di rosso, verde e blu e la trasparenza 

#

mydata <- rnorm(5000, mean=0, sd=1) # genera cinquemila valori con media=0, ds=1

#

windows() # apre e inizializza una nuova finestra grafica

par(mfrow=c(4,4)) # suddivisione la finestra grafica in 4 righe per 4 colonne (16 quadranti)

#

# colore al 75% e trasparenza al 50%, scala da 0 a 255

#

hist(mydata, col=rgb(191, 0, 0, 127, maxColorValue=255)) # rosso

hist(mydata, col=rgb(0, 191, 0, 127, maxColorValue=255)) # verde

hist(mydata, col=rgb(0, 0, 191, 127, maxColorValue=255)) # blu

hist(mydata, col=rgb(191, 191, 0, 127, maxColorValue=255)) # rosso + verde

hist(mydata, col=rgb(191, 0, 191, 127, maxColorValue=255)) # rosso + blu

hist(mydata, col=rgb(0, 191, 191, 127, maxColorValue=255)) # verde + blu

hist(mydata, col=rgb(191, 191, 191, 127, maxColorValue=255)) # rosso + verde + blu + trasparenza = grigio

hist(mydata, col=rgb(0, 0, 0, 127, maxColorValue=255)) # nessun colore + trasparenza = grigio

#

# colore al 50% e trasparenza al 50%, scala da 0 a 1

#

hist(mydata, col=rgb(0.5, 0, 0, 0.5, maxColorValue=1)) # rosso

hist(mydata, col=rgb(0, .5, 0, 0.5, maxColorValue=1)) # verde

hist(mydata, col=rgb(0, 0, 0.5, 0.5, maxColorValue=1)) # blu

hist(mydata, col=rgb(0.5, 0.5, 0, 0.5, maxColorValue=1)) # rosso + verde

hist(mydata, col=rgb(0.5, 0, 0.5, 0.5, maxColorValue=1)) # rosso + blu

hist(mydata, col=rgb(0, 0.5, 0.5, 0.5, maxColorValue=1)) # verde + blu

hist(mydata, col=rgb(0.5, 0.5, 0.5, 0.5, maxColorValue=1)) # rosso + verde + blu + trasparenza = grigio

hist(mydata, col=rgb(0, 0, 0, 0.5, maxColorValue=1)) # nessun colore + trasparenza = grigio

#

Questi sono i colori risultanti.

Trovare il codice esadecimale corrispondente ad uno dei 256 valori decimali possibili è semplice, perché la funzione rgb() lo restituisce direttamente, quindi ad esempio se eseguite questo codice

# converte colore al 100% senza trasparenza in esadecimale

#

rgb(255, 0, 0, maxColorValue=255) # rosso

rgb(0, 255, 0, maxColorValue=255) # verde

rgb(0, 0, 255, maxColorValue=255) # blu

#

nella Console di R compaiono i codici esadecimali dei tre colori base espressi al 100% di intensità:

> # converte colore al 100% senza trasparenza in esadecimale

> #

> rgb(255, 0, 0, maxColorValue=255) # rosso

[1] "#FF0000"

> rgb(0, 255, 0, maxColorValue=255) # verde

[1] "#00FF00"

> rgb(0, 0, 255, maxColorValue=255) # blu

[1] "#0000FF"

Quindi in definitiva se in qualche elemento di una funzione grafica volete impiegare il colore rosso potete riportare in alternativa una di queste espressioni:

→ col="red" cioè la denominazione del colore riportata nella tabella dei colori base di R [1];

→ col=rgb(255, 0, 0, maxColorValue=255) cioè il colore realizzato specificando l'intensità di ciascuno dei tre colori fondamentali in decimale con la funzione rgb();

→ col="#FF0000" cioè specificando l'intensità di ciascuno dei tre colori fondamentali con il codice esadecimale generato dalla funzione rgb().

Infine se eseguite questo codice, nel quale le intensità del colore sono state poste al 75% (0.75), 

# converte colore al 75% con trasparenza al 50% in esadecimale
#
rgb(0.75, 0, 0, 0.5, maxColorValue=1) # rosso
rgb(0, 0.75, 0, 0.5, maxColorValue=1) # verde
rgb(0, 0, 0.75, 0.5, maxColorValue=1) # blu
#

vedete che riporta nella Console di R il valore esadecimale generato dalla funzione rgb() aggiungendo una trasparenza del colore uguale al 50% (0.5):

> # converte colore al 75% con trasparenza al 50%, da decimale a esadecimale

> #

> rgb(0.75, 0, 0, 0.5, maxColorValue=1) # rosso

[1] "#BF000080"

> rgb(0, 0.75, 0, 0.5, maxColorValue=1) # verde

[1] "#00BF0080"

> rgb(0, 0, 0.75, 0.5, maxColorValue=1) # blu

[1] "#0000BF80"

Quindi se in qualche elemento di una funzione grafica volete impiegare ad esempio il colore verde ma con un livello di intensità del 75% e con un livello di trasparenza del 50% potete riportare in alternativa:

→ col=rgb(0, 0.75, 0, 0.5, maxColorValue=1) oppure molto più sinteticamente

→ col="#00BF0080"

Conclusione: con la funzione rgb() è possibile al bisogno definire un proprio colore personalizzato miscelando i tre colori fondamentali rosso, verde e blu e scegliendone anche il livello di trasparenza. Trovate il seguito con l'illustrazione delle altre due funzioni che consentono di realizzare colori personalizzati nel post Come realizzare colori personalizzati [2].

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[1] Vedere il post Nomi e codici dei colori di R.