数据科学与R语言

pheatmap热图绘制

2021-01-22  本文已影响0人  生信小书生

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Heatmap是以颜色的变化来反映二维矩阵或表格中的数据信息,它可以直观地将数据值的大小以定义的颜色深浅直观的表示出来。今天我们带大家展示一下,如何绘制一幅漂亮的热图。

一、前期准备

首先,需要安装绘制热图所需要的包-packages "pheatmap"

rm(list=ls())#清除环境变量
install.packages("pheatmap")#下载包
library(pheatmap)#加载pheatmap包

二、载入路径

根据个人需要,载入当前存放文件的路径

getwd()#查看当前路径
setwd("D:/生信小书生/R语言绘图/2021-1-20热图")#读入当前路径

三、读入数据

根据文件的相应格式,选择不同的函数,读入即将呈现的数据,由于绘制需要我们这里使用三组数据data1,data2,data3

data1 <- read.table("pheatmap.xlsx",header = T,row.names = 1,stringsAsFactors = F)
data1
image
data2 <- read.delim2("an_row.txt",header = T,row.names = 1,stringsAsFactors = F)
image
data3 <- read.delim2("an_col.txt",header = T,row.names = 1,stringsAsFactors = F)
image

四、绘图

pheatmap(data1)#基本绘图
image
pheatmap(data1,annotation_row = data2,annotation_col = data3)#添加行列注释信息
image
pheatmap(data1,annotation_row = data2,annotation_col = data3,scale ="row" )#按照行聚类
image
#给图例换色an_colors <- list(Virus=c(A="#32CD32",B="#FFA500",C="#FF1493",D="#00BFFF",E="#00FFFF",G="#40E0D0",H="#006400",I="#FF4500",
                   K ="#FF0000",J="#BC8F8F"),#给行添加注释添加颜色 
                   Country=c(USA="#00FA9A",CA="#3CB371"))#给列添加注释添加颜色
pheatmap(data1,annotation_row = data2,annotation_col = data3,scale ="row",annotation_colors = an_colors )#按照列聚类
image
pheatmap(data1,annotation_row = data2,annotation_col = data3,#添加行列注释信息         
                 cutree_rows = 2,cutree_cols =10, #将行分为两类,列分为10类         
                 annotation_colors = an_colors,#给分类添加注释         
                 cellwidth =12,cellheight = 10 ,#调整细胞(小格子)大小        
                 scale ="row" ,#按照列聚类        
                 main="my heatmap",#给图添加标题         
                 angle_col =45)#给横轴字体添加角度
image

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