R語言怎樣繪制熱圖

發(fā)布時間：2021-11-22 09:36:35 來源：億速云閱讀：378 作者：柒染欄目：大數(shù)據(jù)

本篇文章為大家展示了R語言怎樣繪制熱圖，內(nèi)容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細介紹希望你能有所收獲。

各位小可愛大家好啊，雖然是周末但小編還是馬不停蹄的給大家分享知識點。我們平時看文獻的時候會看到各種好看的熱圖，瞬間覺得逼格就上來了，官方解釋：熱圖可以簡單地聚合大量數(shù)據(jù)，，并使用一種漸進的色帶來優(yōu)雅地表現(xiàn)出來，可以很直觀地展現(xiàn)空間數(shù)據(jù)的相對大小。其實熱圖的繪制并不難，你也可以畫出好看的熱圖。準備好了嗎，是時候展現(xiàn)真正的技術了。

第一步安裝：

install.packages("pheatmap") #安裝pheatmap包install.packages("RColorBrewer") #安裝RColorBrewer包library(pheatmap) #加載pheatmap包library(RColorBrewer) #加載RColorBrewer包

這里稍微給大家介紹一下RColorBrewer包：RColorBrewer is an R package that allows users to create colourful graphs with pre-made color palettes.為什么要使用它，是因為他艷麗及豐富的配色深深的把小編吸引住了，這么好的東西一定要分享給大家。他有三個配色。大家可以根據(jù)情況使用。

R語言怎樣繪制熱圖

第二步讀取數(shù)據(jù)：

首先我們來看一下數(shù)據(jù)的格式，第一行為樣品名稱，第一列為基因名稱。

R語言怎樣繪制熱圖

fitness <- read.delim("C:/Users/dell/Desktop/fitness.txt", row.names = 1) #讀取數(shù)據(jù)id <- read.delim("C:/Users/dell/Desktop/id.tmp") #讀取需要畫圖的基因fit.sel <- fitness[which(rownames(fitness) %in% id$ID), ] #提取需要畫圖的數(shù)據(jù)并保存

第三步查看數(shù)據(jù)分布：

summary(fit.sel)  #查看數(shù)據(jù)最大值最小值設置scale范圍

第四步畫圖：

bk = unique(c(seq(-5, 0, length=100), seq(0, 2, length=100))) #scale范圍col = c(colorRampPalette(rev(brewer.pal(11, "RdYlBu")))(200)) #顏色選取RdYlBupheatmap(fit.sel, color = col, breaks = bk, show_rownames = T, clustering_method = "ward.D2")

最后查看結(jié)果：

R語言怎樣繪制熱圖

最后總結(jié)一下常用參數(shù)的設置：

treeheight_row 設置row方向的聚類樹高
treeheight_col 設置col方向的聚類樹高

cellheight 表示每個單元格的高度
cellwidth 表示每個單元格的寬度

display_numbers 表示是否將數(shù)值顯示在熱圖的格子中（T/F）。

fontsize 表示熱圖中字體顯示的大小

number_color 設置顯示內(nèi)容的顏色

pheatmap(fit.sel, cellheight=9, cellwidth=18, treeheight_row=100, treeheight_col=18, color = col, breaks = bk, show_rownames = T, display_numbers=T, number_color="black", fontsize=6, clustering_method = "ward.D2")

這樣運行的結(jié)果如下：

R語言怎樣繪制熱圖

上述內(nèi)容就是R語言怎樣繪制熱圖，你們學到知識或技能了嗎？如果還想學到更多技能或者豐富自己的知識儲備，歡迎關注億速云行業(yè)資訊頻道。

向AI問一下細節(jié)

R語言怎樣繪制熱圖

猜你喜歡

最新資訊

相關推薦

相關標簽