Emular a paleta de cores padrão ggplot2

Que função posso usar para emular a paleta de cores padrão do ggplot2 para um número desejado de cores. Por exemplo, uma entrada 3 produziria um vetor de caracteres de cores HEX com estas cores:

São apenas tons igualmente espaçados ao redor da roda de cores, a partir de 15:

gg_color_hue <- function(n) {
  hues = seq(15, 375, length = n + 1)
  hcl(h = hues, l = 65, c = 100)[1:n]
}

Por exemplo:

n = 4
cols = gg_color_hue(n)

dev.new(width = 4, height = 4)
plot(1:n, pch = 16, cex = 2, col = cols)

Este é o resultado de

library(scales)
show_col(hue_pal()(4))

show_col(hue_pal()(3))

Essas respostas são todas muito boas, mas eu queria compartilhar outra coisa que descobri no stackoverflow que é realmente bastante útil, aqui está o link direto

Basicamente, o @DidzisElferts mostra como você pode obter todas as cores, coordenadas etc. que o ggplot usa para criar um gráfico que você criou. Muito agradável!

p <- ggplot(mpg,aes(x=class,fill=class)) + geom_bar()
ggplot_build(p)$data
[[1]]
     fill  y count x ndensity ncount  density PANEL group ymin ymax xmin xmax
1 #F8766D  5     5 1        1      1 1.111111     1     1    0    5 0.55 1.45
2 #C49A00 47    47 2        1      1 1.111111     1     2    0   47 1.55 2.45
3 #53B400 41    41 3        1      1 1.111111     1     3    0   41 2.55 3.45
4 #00C094 11    11 4        1      1 1.111111     1     4    0   11 3.55 4.45
5 #00B6EB 33    33 5        1      1 1.111111     1     5    0   33 4.55 5.45
6 #A58AFF 35    35 6        1      1 1.111111     1     6    0   35 5.55 6.45
7 #FB61D7 62    62 7        1      1 1.111111     1     7    0   62 6.55 7.45

Na página 106 do livro ggplot2 de Hadley Wickham:

O esquema de cores padrão, scale_colour_hue, seleciona tons espaçados uniformemente ao redor da roda de cores hcl.

Com um pouco de engenharia reversa, você pode construir esta função:

ggplotColours <- function(n = 6, h = c(0, 360) + 15){
  if ((diff(h) %% 360) < 1) h[2] <- h[2] - 360/n
  hcl(h = (seq(h[1], h[2], length = n)), c = 100, l = 65)
}

Demonstrando isso no gráfico de barras:

y <- 1:3
barplot(y, col = ggplotColours(n = 3))