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制作PPT渐变,最“骚气”的方法

制作PPT渐变,最“骚气”的方法

家晚上好呀,我是利兄~


PPT圈有一句话,就是PPT要想做的骚,渐变色嘛少不了。


要想做好PPT,就必须要学会使用渐变色


我们来看几个案例哈,都是渐变色的使用案例。


  • 背景的色块使用渐变效果




  • 文字使用渐变,看起来更有质感。



  • 还有渐变蒙版的使用



骚不骚气,那么这个渐变色到底该如何使用呢?


我们在做一份PPT的时候,首先就是确定风格和配色。


我们的主色通常比较好确定,基本上是logo色或者VI色。


如果logo是单色系的,我们还需要调配出一个渐变色,作为备用。


举个非常简单的例子


比如领英公司的PPT介绍,通常用的是领英的蓝色。


我们确定主色之后,还可以在主色的基础上,延伸出渐变色。



直接用主色做出来的蒙版是这样的,还不错吧。



我们用渐变蒙版做一个呢,效果可能会更加潮。


下面这两个案例都是用渐变蒙版做得PPT。



内页也是一样的,我们通常是用色块,可以得到这样一页PPT。


如果用渐变色,视觉效果会更加丰富。



那么这个渐变色是如何来设置的,我教大家一种非常好用的方法。


一定要记好了,尤其是还不太会配色的朋友。


渐变色的调节只要是通过渐变填充来实现的。


主要是通过渐变类型,渐变方向,渐变光圈,还有透明度这四个参数来控制。


其中最重要的是渐变的光圈设置。


很多人不会使用渐变,不是软件操作不会,而是渐变色的颜色选取不会。


我们在设置渐变光圈的时候,如何通过一种颜色,延伸出它的渐变色呢?


非常简单。


1、首先,我们将渐变光圈的两端都设置为主色,颜色相同。


渐变光圈是下图这样的。



PPT展示的下图这样的。



2、我们选中其中一个渐变光圈,然后打开颜色工具,将里面的颜色模式由RGB调整为HSL。



3、我们在HSL模式里面,我们接下来就可以选择与主色相搭配的颜色。


第一种,是我们调整它的亮度,那么我们就可以得到同色系渐变



下图这一页PPT,用的就是这种配色方法,同色系配色。



第二种,我们在HSL模式里面,我们调整它的色调,饱和度和亮度不变,我们可以得到相近色的渐变或者邻近色



我们来看一下,这一页PPT,我们就是用的这个配色方法。



操作起来是不是非常简单,这是色块的渐变。


字体的渐变,还有所不同,同样以主色为主的一个渐变色,在浅色背景下和深色背景下,他的感觉是不一样的。


比如这样一页PPT,白色文字,感觉有点惨白。



我们可以用B站的粉色。


调整之后得到这样一页PPT,是不是显得有点暗,因为B站LOGO主色,看起来是有点暗的。



如果是浅色背景,那么这个亮度就刚刚好了。



所以,我们调整渐变色也是一样的,如果是深色背景,我们的亮度就要调高一点。


比如这个案例,我们就是先调节亮度,再通过相近色配色的方法得到的。



对了,最后的最后,我再给大家推荐一个超牛逼的渐变色网站。


Gradient

网址:https://cssgradient.io/gradient-backgrounds/


里面包含了设计圈最常用的渐变样式,大家可以看看,学习学习。



以上就是今天的主要内容,希望大家喜欢。

是不是还不错,赶快用起来吧。

制作不易,喜欢的话帮忙“点赞”“分享”一下呗。

查看下面图片,获取福利

<script src="https://lf6-cdn-tos.bytescm.com/obj/cdn-static-resource/tt_player/tt.player.js?v=20160723"></script>


自从踏上工作后,时间过的很快,转眼间到了二月份,昨天下班前收集的一套欧美的PPT模板,今天推荐给大家,希望能够在日常工作中帮到你。

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遗憾的是效果预览中的人物及其他图片均不包含在内,没有图片的地方使用了带有“place your image here”字样的图片为代替,替换起来非常方便,只需右击-填充-图片-选择自己的图片即可。

到这里基本介绍完了,本套PPT模板下载地址:

https://www.gfxaa.com/6521.html


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特点

  1. 可以用命令将交互式R图或ggplot2Latticebase R图保存到Microsoft Word、Powerpoint或其他各种位图或矢量格式。
  2. 完全可编辑的Powerpoint矢量格式输出,支持手动整理绘图布局。
  3. 统计分析的输出保存为Excel、Word、PowerPoint、Latex或HTML文档的表格形式。
  4. 自定义R输出格式。

安装

export包可以在Windows、Ubuntu和Mac上跨平台运行。不过有些Mac发行版默认情况下没有安装cairo设备,需要自行安装。如果Mac用户已安装XQuartz,这个问题就解决了,它可以从https://www.xquartz.org/免费获得。

官方CRAN发布 (以不能用)

install.packages("export")

从 Github 安装 (推荐


install.packages("officer")
install.packages("rvg")
install.packages("openxlsx")
install.packages("ggplot2")
install.packages("flextable")
install.packages("xtable")
install.packages("rgl")
install.packages("stargazer")
install.packages("tikzDevice")
install.packages("xml2")
install.packages("broom")
install.packages("devtools")
devtools::install_github("tomwenseleers/export")


该包主要包括以下几种转换

  • graph2bitmap
  • graph2office
  • graph2vector
  • rgl2bitmap 转换3D图
  • table2office
  • table2spreadsheet
  • table2tex
  • graph2bitmap: 将当前R图保存到bmp文件中
  • graph2png: 将当前R图保存到png文件中
  • graph2tif: 将当前R图保存到TIF文件中
  • graph2jpg: 将当前R图保存为JPEG文件

使用帮助信息如下

graph2bitmap(x=NULL, file="Rplot", fun=NULL, type=c("PNG","JPG", "TIF"),
        aspectr=NULL, width=NULL, height=NULL, dpi=300,scaling=100,
        font=ifelse(Sys.info()["sysname"]=="Windows", "Arial",
        "Helvetica")[[1]], bg="white", cairo=TRUE,
        tiffcompression=c("lzw", "rle", "jpeg", "zip", "lzw+p", "zip+p"),
        jpegquality=99, ...)
  • aspectr: 期望纵横比。如果设置为空,则使用图形设备的纵横比。
  • width: 所需宽度(英寸);可以与期望的纵横比aspectr组合。
  • height: 所需高度(英寸);可以与期望的纵横比aspectr组合。
  • scaling: 按一定比例缩放宽度和高度。
  • font: PNG和TIFF输出中标签所需的字体; Windows系统默认为Arial,其他系统默认为Helvetica。
  • bg: 所需的背景颜色,例如“白色”或“透明”。
  • cairo: 逻辑,指定是否使用Cairographics导出。
  • tiffcompression: 用于TIF文件的压缩。
  • jpegquality: JPEG压缩的质量。

准备开始

安装完 export包后,先调用该包

library(export)

用ggplot2绘图

library(ggplot2)
library(datasets)
x=qplot(Sepal.Length, Petal.Length, data=iris,
        color=Species, size=Petal.Width, alpha=I(0.7))

qplot()的意思是快速作图,利用它可以很方便的创建各种复杂的图形,其他系统需要好几行代码才能解决的问题,用qplot只需要一行就能完成。

使用半透明的颜色可以有效减少图形元素重叠的现象,要创建半透明的颜色,可以使用alpha图形属性,其值从0(完全透明)到1(完全不透明)。更多ggplot2绘图见ggplot2高效实用指南 (可视化脚本、工具、套路、配色) (往期教程更有很多生物信息相关的例子)。

鸢尾花(iris)是数据挖掘常用到的一个数据集,包含150个鸢尾花的信息,每50个取自三个鸢尾花种之一(setosa,versicolourvirginica)。每个花的特征用下面的5种属性描述萼片长度(Sepal.Length)、萼片宽度(Sepal.Width)、花瓣长度(Petal.Length)、花瓣宽度(Petal.Width)、类(Species)。

在console里展示数据图 (长宽比自己调节):

导出图形对象

# 需运行上面的ggplot2绘图
# Create a file name
# 程序会自动加后缀
filen <- "output_filename" # or
# filen <- paste("YOUR_DIR/ggplot")
# There are 3 ways to use graph2bitmap():
### 1. Pass the plot as an object
graph2png(x=x, file=filen, dpi=400, height=5, aspectr=4)
graph2tif(x=x, file=filen, dpi=400, height=5, aspectr=4)
graph2jpg(x=x, file=filen, dpi=400, height=5, aspectr=4)

导出当前绘图窗口展示的图

### 2. Get the plot from current screen device
# 注意这个x,是运行命令,展示图像
x
graph2png(file=filen, dpi=400, height=5, aspectr=4)
graph2tif(file=filen, dpi=400, height=5, aspectr=4)
graph2jpg(file=filen, dpi=400, height=5, aspectr=4)

导出自定义函数输出的一组图

### 3. Pass the plot as a functio
plot.fun <- function(){
  print(qplot(Sepal.Length, Petal.Length, data=iris,
              color=Species, size=Petal.Width, alpha=0.7))
}
graph2png(file=filen, fun=plot.fun, dpi=400, height=5, aspectr=4)
graph2tif(file=filen, fun=plot.fun, dpi=400, height=5, aspectr=4)
graph2jpg(file=filen, fun=plot.fun, dpi=400, height=5, aspectr=4)

转换后的图形:

与Office系列的交互

大部分图的细节修改都是用代码完成的,不需要后续的修饰;但如果某一些修改比较特异,不具有程序的通用性特征,或实现起来比较困难,就可以考虑后期修改。比如用AI文章用图的修改和排版。熟悉PPT的,也可以用PPT,这时R的图导出PPT,就要用到graph2office系列函数了。

graph2ppt: 将当前R图保存到Microsoft Office PowerPoint/LibreOffice Impress演示文稿中。

graph2doc:将当前的R图保存到Microsoft Office Word/LibreOffice Writer文档中。

函数参数展示和解释

graph2office(x=NULL, file="Rplot", fun=NULL, type=c("PPT", "DOC"),
        append=FALSE, aspectr=NULL, width=NULL, height=NULL,scaling=100,
        paper="auto", orient=ifelse(type[1]=="PPT","landscape", "auto"),
        margins=c(top=0.5, right=0.5, bottom=0.5, left=0.5),
        center=TRUE, offx=1, offy=1, upscale=FALSE, vector.graphic=TRUE, ...)
  • margins: 预设留白边距向量。
  • paper: 纸张尺寸——“A5”至“A1”用于Powerpoint导出,或“A5”至“A3”用于Word输出;默认“auto”自动选择适合您的图形的纸张大小。如果图太大,无法在给定的纸张大小上显示,则按比例缩小。
  • orient: 所需的纸张方向-“自动”,“纵向”或“横向”; Word输出默认为“自动”,Powerpoint默认为“横向”。
  • vector.graphic: 指定是否以可编辑的向量DrawingML格式输出。默认值为TRUE,在这种情况下,编辑Powerpoint或Word中的图形时,可以先对图形元素进行分组。如果设置为FALSE,则将该图以300 dpi的分辨率栅格化为PNG位图格式。(栅(shān)格化,是PS中的一个专业术语,栅格即像素,栅格化即将矢量图形转化为位图。)

同样有3种导出方式

# 需运行上面的ggplot2绘图
# Create a file name
filen <- "output_filename" # or
# filen <- paste("YOUR_DIR/ggplot")
# There are 3 ways to use graph2office():
### 1. Pass the plot as an object
# 导出图形对象
graph2ppt(x=x, file=filen)
graph2doc(x=x, file=filen, aspectr=0.5)
### 2. Get the plot from current screen device
# 导出当前预览窗口呈现的图
x
graph2ppt(file=filen, width=9, aspectr=2, append=TRUE)
graph2doc(file=filen, aspectr=1.7, append=TRUE)
### 3. Pass the plot as a function
# 导出自定义函数输出的一系列图
graph2ppt(fun=plot.fun, file=filen, aspectr=0.5, append=TRUE)
graph2doc(fun=plot.fun, file=filen, aspectr=0.5, append=TRUE)

导出到office(ppt和word)中的图形,是可编辑的:

其它导出到ppt的例子(设置长宽比)

graph2ppt(file="ggplot2_plot.pptx", aspectr=1.7)

增加第二张同样的图,9英寸宽和A4长宽比的幻灯片 (append=T,追加)

graph2ppt(file="ggplot2_plot.pptx", width=9, aspectr=sqrt(2), append=TRUE)

添加相同图形的第三张幻灯片,宽度和高度固定

graph2ppt(file="ggplot2_plot.pptx", width=6, height=5, append=TRUE)

禁用矢量化图像导出

graph2ppt(x=x, file=filen, vector.graphic=FALSE, width=9, aspectr=sqrt(2), append=TRUE)

用图填满幻灯片

graph2ppt(x=x, file=filen, margins=0, upscale=TRUE, append=TRUE)

输出矢量图

  • graph2svg: 将当前的R图保存为SVG格式
  • graph2pdf: 将当前的R图保存为PDF格式
  • graph2eps: 将当前的R图保存为EPS格式

函数参数解释

graph2vector(x=NULL, file="Rplot", fun=NULL, type="SVG",aspectr=NULL,
        width=NULL, height=NULL, scaling=100,
        font=ifelse(Sys.info()["sysname"]=="Windows",
        "Arial","Helvetica")[[1]], bg="white", colormodel="rgb",
        cairo=TRUE,fallback_resolution=600, ...)
  • fallback_resolution: dpi中的分辨率用于栅格化不支持的矢量图形。
#需运行上面的ggplot2绘图
# Create a file name
filen <- "output_filename" # or
# filen <- paste("YOUR_DIR/ggplot")
# There are 3 ways to use graph2vector():
### 1. Pass the plot as an object
# 导出图形对象
graph2svg(x=x, file=filen, aspectr=2, font="Times New Roman",
          height=5, bg="white")
graph2pdf(x=x, file=filen, aspectr=2, font="Arial",
          height=5,  bg="transparent")
graph2eps(x=x, file=filen, aspectr=2, font="Arial",
          height=5, bg="transparent")
# 导出当前预览窗口呈现的图
### 2. Get the plot from current screen device
x
graph2svg(file=filen, aspectr=2, font="Arial",
          height=5, bg="transparent")
graph2pdf(file=filen, aspectr=2, font="Times New Roman",
          height=5, bg="white")
graph2eps(file=filen, aspectr=2, font="Times New Roman",
          height=5, bg="white")
# 导出自定义函数输出的一系列图
### 3. Pass the plot as a function
graph2svg(file=filen, fun=plot.fun, aspectr=2, font="Arial",
          height=5, bg="transparent")
graph2pdf(file=filen, fun=plot.fun, aspectr=2, font="Arial",
          height=5, bg="transparent")
graph2eps(file=filen, fun=plot.fun, aspectr=2, font="Arial",
          height=5, bg="transparent")

转换3D图形

rgl2png: 将当前的rgl 3D图形保存为PNG格式。

rgl2bitmap(file="Rplot", type=c("PNG"))
# Create a file name
filen <- tempfile("rgl") # or
# filen <- paste("YOUR_DIR/rgl")
# Generate a 3D plot using 'rgl'
x=y=seq(-10, 10, length=20)
z=outer(x, y, function(x, y) x^2 + y^2)
rgl::persp3d(x, y, z, col='lightblue')
# Save the plot as a png
rgl2png(file=filen)
# Note that omitting 'file' will save in current directory

生成的3D图形:

将生成的3D图形保存为PNG格式:

输出统计结果到表格 table2spreadsheet

  • table2excel: 导出统计输出到Microsoft Office Excel/ LibreOffice Calc电子表格中的一个表.
  • table2csv:将统计输出以CSV格式导出到表中(“,”表示值分隔,“。”表示小数)
  • table2csv2: 将统计输出以CSV格式导出到表中(“;”表示值分隔,”,”表示小数)
table2spreadsheet(x=NULL, file="Rtable", type=c("XLS", "CSV",
  "CSV2"), append=FALSE, sheetName="new sheet", digits=2,
  digitspvals=2, trim.pval=TRUE, add.rownames=FALSE, ...)
  • sheetName: 一个字符串,给出创建的新工作表的名称(仅针对type==”XLS”)。它必须是惟一的(不区分大小写),不受文件中任何现有工作表名称的影响。
  • digits:除具有p值的列外,要显示所有列的有效位数的数目。
  • digitspvals:具有p值的列要显示的有效位数的数目。
# Create a file name
filen <- "table_aov" # or
# filen <- paste("YOUR_DIR/table_aov")
# Generate ANOVA output
fit=aov(yield ~ block + N * P + K, data=npk) # 'npk' dataset from base 'datasets'
x=summary(fit)
# Save ANOVA table as a CSV
### Option 1: pass output as object
# 输出对象
table2csv(x=x,file=filen, digits=1, digitspvals=3, add.rownames=TRUE)
# 屏幕输出导出到文件
### Option 2: get output from console
summary(fit)
table2csv(file=filen, digits=2, digitspvals=4, add.rownames=TRUE)
# Save ANOVA table as an Excel
# Without formatting of the worksheet
x
table2excel(file=filen, sheetName="aov_noformatting", digits=1, digitspvals=3, add.rownames=TRUE)
# 更多参数
# With formatting of the worksheet
table2excel(x=x,file=filen, sheetName="aov_formated", append=TRUE, add.rownames=TRUE, fontName="Arial", fontSize=14, fontColour=rgb(0.15,0.3,0.75),  border=c("top", "bottom"), fgFill=rgb(0.9,0.9,0.9), halign="center", valign="center", textDecoration="italic")

原始数据的表格:

转换格式之后的,在console中的数据:


文件(csv和excel)中表格数据:

导出为Word中的表,再也不用复制粘贴调格式了 table2office

table2ppt: 导出统计输出到Microsoft Office PowerPoint/ LibreOffice Impress演示文稿中的表

table2doc: 将统计输出导出到Microsoft Office Word/ LibreOffice Writer文档中的表

table2office(x=NULL, file="Rtable", type=c("PPT", "DOC"),
  append=FALSE, digits=2, digitspvals=2, trim.pval=TRUE,
  width=NULL, height=NULL, offx=1, offy=1,
  font=ifelse(Sys.info()["sysname"]=="Windows", "Arial",
  "Helvetica")[[1]], pointsize=12, add.rownames=FALSE)
# Create a file name
filen <- "table_aov"
# filen <- paste("YOUR_DIR/table_aov")
# Generate ANOVA output
fit=aov(yield ~ block + N * P + K, data=npk) # 'npk' dataset from base 'datasets'
# Save ANOVA table as a PPT
### Option 1: pass output as object
x=summary(fit)
table2ppt(x=x,file=filen, digits=1, digitspvals=3, add.rownames=TRUE)
### Option 2: get output from console
summary(fit)
table2ppt(x=x,file=filen, width=5, font="Times New Roman", pointsize=14, digits=4, digitspvals=1, append=TRUE, add.rownames=TRUE) # append table to previous slide
# Save ANOVA table as a DOC file
table2doc(x=x,file=filen, digits=1, digitspvals=3, add.rownames=TRUE)
summary(fit)
table2doc(file=filen, width=3.5, font="Times New Roman", pointsize=14,  digits=4, digitspvals=1, append=TRUE, add.rownames=TRUE) # append table at end of document

将表格数据导出到ppt和word中:

table2tex

table2html: 导出统计输出到HTML表。

table2tex(x=NULL, file="Rtable", type="TEX", digits=2,
  digitspvals=2, trim.pval=TRUE, summary=FALSE, standAlone=TRUE,
  add.rownames=FALSE, ...)

summary:是否汇总数据文件。

standAlone:导出的Latex代码应该是独立可编译的,还是应该粘贴到另一个文档中。

add.rownames:是否应该将行名添加到表中(在第一列之前插入一列)。

# Create a file name
filen <- tempfile(pattern="table_aov") # or
# filen <- paste("YOUR_DIR/table_aov")
# Generate ANOVA output
fit=aov(yield ~ block + N * P + K, data=npk) # 'npk' dataset from base 'datasets'
x=summary(fit)
# Export to Latex in standAlone format
table2tex(x=x,file=filen,add.rownames=TRUE)
# Export to Latex to paste in tex document
summary(fit) # get output from the console
table2tex(file=filen, standAlone=FALSE,add.rownames=TRUE)
# Export to HTML
table2html(x=x,file=filen) # or
summary(fit) # get output from the console
table2html(file=filen,add.rownames=TRUE)

导出到html或tex中的表格数据:


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