R语言绘制heatmap热图

介绍如何使用 R 绘制 heatmap 的文章。

今天无意间在Flowingdata看到一篇关于如何使用 R 来做 heatmap 的文章（请移步到这里）。虽然 heatmap 只是 R 中一个很普通的图形函数，但这个例子使用了2008-2009赛季 NBA 50个顶级球员数据做了一个极佳的演示，效果非常不错。对 R 大致了解的童鞋可以直接在 R console 上敲

？heatmap

直接查看帮助即可。

没有接触过 R 的童鞋继续围观，下面会仔细介绍如何使用 R 实现 NBA 50位顶级球员指标表现热图：

关于 heatmap，中文一般翻译为“热图”，其统计意义wiki上解释的很清楚：

 

A heat map is a graphical representation of data where the values taken by a variable in a two-dimensional map are represented as colors.Heat maps originated in 2D displays of the values in a data matrix. Larger values were represented by small dark gray or black squares (pixels) and smaller values by lighter squares.

 

下面这个图即是Flowingdata用一些 R 函数对2008-2009 赛季NBA 50名顶级球员指标做的一个热图（点击参看大图）：

先解释一下数据：

这里共列举了50位球员，估计爱好篮球的童鞋对上图右边的每个名字都会耳熟能详。这些球员每个人会有19个指标，包括打了几场球（G)、上场几分钟（MIN)、得分（PTS)……这样就行成了一个50行×19列的矩阵。但问题是，数据有些多，需要使用一种比较好的办法来展示，So it comes, heatmap!

简单的说明：

比如从上面的热图上观察得分前3名（Wade、James、Bryant）PTS、FGM、FGA比较高，但Bryant的FTM、FTA和前两者就差一些；Wade在这三人中STL是佼佼者；而James的DRB和TRB又比其他两人好一些……

姚明的3PP（3 Points Percentage）这条数据很有意思，非常出色！仔细查了一下这个数值，居然是100%。仔细回想一下，似乎那个赛季姚明好像投过一个3分，并且中了，然后再也没有3p。这样本可真够小的！

最后是如何做这个热图（做了些许修改）：

Step 0. Download R

R 官网：http://www.r-project.org，它是免费的。官网上面提供了Windows,Mac,Linux版本（或源代码）的R程序。

Step 1. Load the data

R 可以支持网络路径，使用读取csv文件的函数read.csv。

读取数据就这么简单：

 

nba<- read.csv("http://datasets.flowingdata.com/ppg2008.csv", sep=",") 

 

Step 2. Sort data

按照球员得分，将球员从小到大排序：

 

nba <- nba[order(nba$PTS),]

 

当然也可以选择MIN,BLK,STL之类指标

Step 3. Prepare data

把行号换成行名（球员名称）：

 

row.names(nba) <- nba$Name

 

去掉第一列行号：

 

nba <- nba[,2:20] # or nba <- nba[,-1]

 

Step 4. Prepare data, again

把 data frame 转化为我们需要的矩阵格式：

 

nba_matrix <- data.matrix(nba)

 

Step 5. Make a heatmap

# R 的默认还会在图的左边和上边绘制 dendrogram，使用Rowv=NA, Colv=NA去掉

 

heatmap(nba_matrix, Rowv=NA, Colv=NA, col=cm.colors(256), revC=FALSE, scale='column')

 

这样就得到了上面的那张热图。

Step 6. Color selection

或者想把热图中的颜色换一下：

 

heatmap(nba_matrix, Rowv=NA, Colv=NA, col=heat.colors(256), revC=FALSE, scale="column", margins=c(5,10))

Bioinformatics and Computational Biology Solutions Using R and Bioconductor 第10章的

例子：

Heatmaps, or false color ima