A1

> pie(rep(1,20), col=gray(seq(0,1,0.05)))
> pie(rep(1,5),col=rainbow(5))
> pie(rep(1,15),col=sample(colors(), 15)) #random select 15 colors
>pie(1:5,col=rgb(0.5,0.5,0.4,0.5,))

rgb()：红、绿、蓝三原色混合，用法rgb(red, green, blue, alpha, names= NULL, maxColorValue = 1)，其中前四个参数都取值于区间[0,maxColorValue]，names参数用来指定生成颜色向量的名称。这里前三个参数不用过多解释，值越大就说明那种颜色的成分越高；可能alpha我们不太熟悉，它指的是颜色的透明度，取0表示完全透明，取最大值表示完全不透明（默认），透明度在统计图形中有着重要地位，因为它具有一个非常有用的性质—透明度可以叠加，即：两个或多个带有透明色的图形元素重叠在一起时，重叠部分的透明度会变小；这在某些统计图形中可以找到很好的应用，例如当散点图中点的数目过多而导致大量的点相互重叠时，我们可以使用透明色来看清图中的深层规律，其中一个直接的规律就是二维密度，点重叠越密集，则颜色越深（由于透明度的的叠加），该处的密度值也越大。

>hsv()

hsv() 用色调（Hue）、饱和度（Saturation）和纯度（Value）来构造颜色，用法hsv(h = 1, s = 1, v = 1, gamma = 1, alpha)，前三个参数分别对应色调、饱和度和纯度，取值于区间[0, 1]，参数gamma表示伽玛校正3（Gamma Correction）；alpha意思同上，但取值在区间[0,1]上。

>gray() # [0,1]

只有一个参数level，表示灰度水平，取值在0到1之间，其中0表示纯黑色，而1表示纯白色；level取一个向量则可以生成一系列灰色值。

>pie(rep(1, 50), col = heat.colors(50),border=heat.colors(50))

heat.colors() #从红色渐变到黄色再变到白色（以体现“高温”、“白热化”)

> pie(rep(1, 50), col = terrain.colors(50),border=terrain.colors(50),main="col = terr.colors(50),border=heat.colors(50)")

> pie(rep(1, 50), col = topo.colors(50),border=topo.colors(50),main="col = topo.colors(50),border=topo.colors(50)”)

terrain.colors() 从绿色渐变到黄色再到棕色最后到白色（这些颜色适合表示地理地形.
cm.colors() 从青色渐变到白色再到粉红色
topo.colors() 从蓝色渐变到青色再到黄色最后到棕色。

在绘图时，有如下颜色参数：

col    绘图使用的颜色，许多函数接受一组颜色，并对不同的数据依次使用颜色。

col.axis     坐标轴字符颜色

col.lab      x,y坐标标记颜色

col.main   标题颜色

col.sub     副标题颜色

fg      绘图前景色，包括坐标轴，各类boxes

bg     绘图背景色

A2

> plot(mytable$X1,mytable$X11,type = "s",col = "red",xlab = "KEYANGOU",ylab = "K",bty = "l")
> points(seq(1,50,0.1),5*sin(seq(1,50,0.1))+20,type = "l",col = "green")
> points(rnorm(50,mean = 30,sd = 20),rnorm(50,mean = 30,sd = 2),col = "blue")
> legend("topleft",legend = c("point1","line2","point3"),col = c(4,3,2),lty = c(0,1,1),pch = c(1,NA,NA),cex = 0.6)