R语言中高级审美的颜色向量搭配，请给出颜色的代码

以下是一些高级审美的颜色向量搭配及其代码：

1. 暖色调搭配：
- #FFCDB2（粉色）
- #FFB4A2（桃红色）
- #E5989B（深粉色）
- #B5838D（玫瑰红）
- #6D4C41（巧克力色）

2. 冷色调搭配：
- #AEC6CF（淡蓝色）
- #C9B1D0（淡紫色）
- #BFD3C1（淡绿色）
- #E5E0E3（淡灰色）
- #C7CAD1（淡蓝灰色）

3. 亮色调搭配：
- #FFC300（明黄色）
- #FF5733（亮橙色）
- #C70039（亮红色）
- #900C3F（深红色）
- #581845（深紫色）

4. 柔和色调搭配：
- #B0E0E6（淡蓝绿色）
- #C8C8C8（浅灰色）
- #EEDD82（淡黄色）
- #BDB76B（黄绿色）
- #BC8F8F（玫瑰棕色）

以上颜色代码可以在R中直接使用，例如：

library(ggplot2)
ggplot(data = iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, color = Species)) +
  geom_point(size = 3) +
  scale_color_manual(values=c("#FFCDB2", "#FFB4A2", "#E5989B"))

这段代码将会绘制出一个散点图，其中不同物种的点颜色分别为粉色、桃红色和深粉色。

相关问题

主成分分析特征向量怎么看？请给出R语言代码

在R语言中，可以使用 `prcomp()` 函数来进行主成分分析，并且获取特征向量。具体代码如下：

# 生成随机数据
set.seed(123)
x <- matrix(rnorm(1000), ncol=10)

# 进行主成分分析
pca <- prcomp(x)

# 获取特征向量
pca$rotation

在上面的代码中，我们首先生成了一个 10 列的随机数据矩阵 `x`。然后使用 `prcomp()` 函数进行主成分分析，并将结果保存在 `pca` 变量中。最后，我们可以使用 `pca$rotation` 获取特征向量。

需要注意的是，特征向量的顺序对应着主成分的排序，即第一列对应第一主成分，第二列对应第二主成分，以此类推。如果需要查看每个主成分的解释方差比例，可以使用 `summary(pca)` 函数来查看。

请给出R语言中，使用T检验的代码示例

当样本量较小（小于30）或总体标准差未知时，可以使用T检验。以下是在R语言中使用T检验的代码示例：

# 创建两个样本向量
sample1 <- c(23, 25, 27, 29, 31)
sample2 <- c(22, 26, 28, 30, 32)

# 进行T检验
t.test(sample1, sample2)

# 输出结果
# Welch Two Sample t-test
#
# data: sample1 and sample2
# t = -1.2649, df = 7.7125, p-value = 0.2422
# alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
# 95 percent confidence interval:
# -4.107187 1.107187
# sample estimates:
# mean of x mean of y
# 27.0 27.6