相关性点图和热图高颜值低难度版

今天介绍两个新的画图函数，刚写的

library(tinyarray)
packageVersion("tinyarray")

## [1] '2.3.3'

因为是刚写的所以还没有那么快同步到cran，刚通过了审核，上架可能要明天吧（4月10号）

就先用install.packages("tinyarray")来装，如果版本低于2.3.3那就说明他们还没审核完，等等再装或者用github的方法装：devtools::install_github("xjsun1221/tinyarray")

1.带有侧边密度图的相关性点图呀

没错就是上次刚自己搓的代码，太长了，有点常用，写成函数方便用呀(ggstatplot最新版本报错，旧版本又各种套娃)

corscatterplot(iris,"Sepal.Length","Sepal.Width")

可以看帮助文档自行指定密度图的颜色，趋势线的颜色，支持ggscatter函数的所有参数，虽然没写上，比如调点的大小。

corscatterplot(iris,"Sepal.Length","Sepal.Width",size = 0.5)

image.png

侧边栏也可变成条形图

corscatterplot(iris,"Sepal.Length","Sepal.Width",type = "histogram")

image.png

2.相关性热图

同样是因为出镜率高，代码太长。。。

可以是一组基因与另一组基因的相关性，或者是一组基因与与免疫细胞（那就把他们rbind成为一个矩阵再画），不论什么只要能放到一个矩阵里就可以的，一行是一个基因或免疫细胞，一列是一个样本的格式。

这里使用了包里的内置数据，里面一共就8个基因

x = rownames(exprSet_hub1)[1:3]
y = rownames(exprSet_hub1)[4:7]
corheatmap(exprSet_hub1,x,y)

同样是颜色可调的，也支持更多的行列。

受示例数据限制，没有太多的发挥空间，放两个用它搞成的图：

横坐标斜着是横坐标数量多时自动的O(∩_∩)O