R语言可视化之美

Get三种动态交互热图技能 一分钟妥妥滴~

2020-06-20  本文已影响0人  数据可视化艺术

曾经的我一听说要绘制热图,其实内心里是拒绝的,为啥?

方法工具很多,真的难以选择!

配色试了N种, 还是不忍直视!

色块堆叠密集,数据无法查看!

图形样式调整,终被逼成了“设计狮”!

  您是否有和我一样的经历呢?AI时代,画个热图怎么能这般痛苦呐,今天给大家安利几个亲测专业又好用的动态交互热图小工具,帮助大家轻轻松松拿下完美的热图!

1 云图汇—交互热图

  首先墙裂给大家推荐一款"派森诺基因云"(www.genescloud.cn)的交互热图"小神器"。它有以下主要功能:

 操作简单:只需三步出图快;

 无需编程:图形参数任意调;

 配色精美:期刊配色自由选;

 结果查看:实时保存随时看。

Step1 选择"交互热图"

  进入【云图汇】模块,搜索“热图”或者点击左侧导航栏,点击进入“交互热图”。

    进入 “交互热图” 模块后,上传好"数据文件"和"分组文件",点击"提交绘图"即可生成图片!这个平台提供示例数据,可以直接查看示例数据格式,用示例数据运行。不过数据格式有些要求,要不然出不了结果。

数据格式要求:

列名不要包含逗号,空格或者其它特殊符号;

数据中不能包含重复行名;

数据要求都是数值型。

Step3 调整参数,更新绘图

  进入"图表调整"页面,可以进行各种显示内容和样式的调整,这个里面的配色很专业,效果都还不错。且调整后结果实时保存,可随时随地查看。感觉这一点挺好的,之前用过很多云平台作图,大都是一次性的。

2 R语言绘制动态交互热图

  当然对会coding的的人来说,有时候总会习惯自己解决问题,所以我也尝试了下业界公认的作图最常用的R语言,里面有两个包作交互热图也挺方便的,分享给大家。

heatmaply

# 加载需要的包

library("heatmaply")

# 导入数据

# 测试数据可进入【云图汇->交互热图】图表数据部分下载

dat <- read.delim("data_eg_1.txt",row.names=1)

# 生成并保存交互图网页

heatmaply(dat,file = "heatmap.html")

browseURL("heatmap.html")


d3heatmap

# 简单两步,即可生成动态交互图

library(d3heatmap)

3heatmap(dat)

        以上两款交互热图R包,如需要调整出更加个性化、更加精美的图片,还需要反复调整各种参数。项目工作太重,没太多时间研究,体验下来"派森诺基因云"的交互热图无需编写代码,不用care各种参数,快速高效一键绘图省了不少时间。

  工作久了,越来越觉得有一点很重要,有现成的好工具就要充分利用,没必要自己亲历亲为重复造轮子,把数据分析交给平台工具,把时间留给自己做更有意义的事,或者更好的去享受生活!

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