[add]コースのテーマカラーに従って作図のカラーテーマも変更

intro.qmd

@@ -88,9 +88,10 @@ p +
 #| fig-cap: ペンギンの体の大きさの関係を種名別に比較する
 #| warning: false
 #| dev: ragg_png
+source("scripts/color_palette.R")
 p + 
   geom_point(aes(color = species)) +
-  scale_color_discrete(name = "種名",
+  scale_colour_tokupon(name = "種名",
                        labels = c("アデリーペンギン", "ヒゲペンギン", "ジェンツーペンギン"))
 ```
 

scripts/color_palette.R

@@ -1 +1,20 @@
-scales::show_col(colours = c("#030A10", "#FF9400", "#0072B2", "#43b284", "#dd5129", "#8C8984"))
+course_colors <- c("#FF9400", "#0072B2", "#43b284", "#dd5129", "#030A10", "#8C8984", "gray80")
+
+theme_tokupon_course <- function() {
+  course_theme <- ggplot2::theme()
+  course_theme <- 
+    list(course_theme, scale_color_manual(values = course_colors))
+  course_theme <-
+    list(course_theme, scale_fill_manual(values = course_colors))
+  course_theme
+  }
+
+tokupon_course_pal <- function() {
+  scales::manual_pal(course_colors)
+}
+
+scale_colour_tokupon <- function(...) ggplot2::discrete_scale("colour", "tokuopon", tokupon_course_pal(), ...)
+
+scale_fill_tokupon <- function(...) ggplot2::discrete_scale("fill", "tokuopon", tokupon_course_pal(), ...)
+
+# scales::show_col(colours = course_colors)

summary_statistics.qmd

@@ -41,6 +41,11 @@ library(palmerpenguins)
 library(patchwork)
 ```
 
+```{r}
+# 作図のための関数
+source("scripts/color_palette.R")
+```
+
 ## データの位置を示す代表値: 平均値、中央値、最頻値
 
 数値の傾向を捉えるには、その値が分布する位置を考えることが重要になります。
@@ -509,18 +514,23 @@ p
 #| dev: ragg_png
 #| code-fold: true
 p +
-  geom_vline(xintercept = mean(penguins$body_mass_g, na.rm = TRUE)) +
+  geom_vline(xintercept = mean(penguins$body_mass_g, na.rm = TRUE),
+             color = course_colors[3]) +
   geom_vline(xintercept = median(penguins$body_mass_g, na.rm = TRUE),
-             color = "red") +
-  geom_vline(xintercept = as.numeric(names(which.max(table(penguins$body_mass_g))))) +
+             color = course_colors[2]) +
+  geom_vline(xintercept = as.numeric(names(which.max(table(penguins$body_mass_g)))),
+             color = course_colors[1]) +
   geom_label(aes(4400, 20), 
              label = "平均値", 
+             color = course_colors[3],
              show.legend = FALSE) +
   geom_label(aes(4050, 50), 
              label = "中央値", 
+             color = course_colors[2],
              show.legend = FALSE) +
   geom_label(aes(3600, 80), 
              label = "最頻値", 
+             color = course_colors[1],
              show.legend = FALSE)
 ```
 
@@ -541,14 +551,14 @@ p +
 p1 <-
   penguins |> 
   ggplot(aes(body_mass_g)) +
-  geom_histogram(bins = 2) +
+  geom_histogram(bins = 2, fill = course_colors[1]) +
   ylab("Frequency") +
   xlab("Body mass (g)") +
   labs(title = "ペンギンの体重のヒストグラム。階級数2")
 p2 <-
   penguins |> 
   ggplot(aes(body_mass_g)) +
-  geom_histogram(bins = 30) +
+  geom_histogram(bins = 30, fill = course_colors[2]) +
   ylab("Frequency") +
   xlab("Body mass (g)") +
   labs(title = "ペンギンの体重のヒストグラム。階級数30")
@@ -633,9 +643,11 @@ df_zoo |>
   mutate(body_length_median = median(body_length_cm)) |> 
   ungroup() |> 
   mutate(taxon = forcats::fct_reorder(taxon, body_length_median)) |> 
-  ggplot(aes(taxon, body_length_cm)) +
+  ggplot(aes(taxon, body_length_cm, color = taxon)) +
   geom_boxplot() +
   coord_flip() +
+  scale_colour_tokupon() +
+  guides(color = "none") +
   labs(title = "動物データの分類群ごとの体長の箱ヒゲ図")
 ```
 

visualization.qmd

@@ -2,20 +2,12 @@
 title: "グラフの作成"
 ---
 
-```{r}
-#| include: false
-library(dplyr)
-library(ggplot2)
-library(patchwork)
-library(palmerpenguins)
-```
-
 ```{r}
 #| include: false
 source("data-raw/zoo.R")
+source("data-raw/zoo_conservation.R")
 ```
 
-
 [データをグラフに表現する](data.qmd#データをグラフに表現する)では、ヒストグラムと箱ヒゲ図を紹介しました。
 
 データの可視化が重要
@@ -30,6 +22,26 @@ source("data-raw/zoo.R")
 
 グラフの良し悪しを判断できるようになるためには、数多くのグラフを見ること、審美眼を養うこと、そしてデータ表現について批判できるようになるが重要です。
 
+章の中で利用するパッケージを次のコマンドで読み込みます。
+
+```{r}
+#| message: false
+library(dplyr)
+library(ggplot2)
+library(patchwork)
+library(palmerpenguins)
+library(sf)
+library(rnaturalearth)
+library(rnaturalearthhires)
+```
+
+また次のコマンドの実行は作図の塗り分けを行うための関数を読み込むための処理です。
+
+```{r}
+source("scripts/color_palette.R")
+```
+
+
 
 ## 探索的データ解析
 
@@ -97,8 +109,8 @@ anscombe_long |>
   group_by(set) |> 
   group_map(
     ~ ggplot(.x, aes(x, y)) +
-  geom_point(color = "orange") +
-  geom_smooth(method = lm, se = FALSE)) |> 
+  geom_point(color = course_colors[1]) +
+  geom_smooth(method = lm, se = FALSE, color = course_colors[2])) |> 
   wrap_plots(ncol = 2)
 ```
 
@@ -213,6 +225,7 @@ df_zoo |>
   filter(!is.na(body_length_cm)) |> 
   ggplot(aes(name, body_length_cm, fill = taxon)) +
   geom_bar(stat = "identity") +
+  scale_fill_tokupon() +
   xlab(NULL) +
   ylab("体長 (cm)") +
   labs(title = "とくしま動物園で飼育される動物の標準的な体長")
@@ -230,6 +243,7 @@ df_zoo |>
   filter(!is.na(body_length_cm)) |> 
   ggplot(aes(forcats::fct_reorder(name, body_length_cm), body_length_cm, fill = taxon)) +
   geom_bar(stat = "identity") +
+  scale_fill_tokupon() +
   coord_flip() +
   xlab(NULL) +
   ylab("体長 (cm)") +
@@ -283,6 +297,7 @@ df_zoo |>
   mutate(prop = n / sum(n) * 100) |> 
   ggplot(aes(x = "", y = prop, fill = taxon)) +
   geom_bar(stat = "identity", width = 1) +
+  scale_fill_tokupon() +
   coord_polar("y")
 ```
 
@@ -308,6 +323,7 @@ df_zoo |>
   arrange(taxon) |> 
   ggplot(aes(x = "", y = prop, fill = taxon)) +
   geom_bar(stat = "identity", width = 1) +
+  scale_fill_tokupon() +
   coord_polar("y", start = 0) +
   guides(fill = guide_legend(reverse = TRUE)) +
   theme(axis.text = element_blank())
@@ -321,19 +337,6 @@ df_zoo |>
 
 <!-- スノウのコレラの話 -->
 
-```{r}
-#| include: false
-source("data-raw/zoo_conservation.R")
-```
-
-```{r}
-#| message: false
-library(sf)
-library(rnaturalearth)
-library(rnaturalearthhires)
-library(dplyr)
-```
-
 ```{r}
 df_countries <-
   countrycode::codelist |>