R语言绘制热图

最新推荐文章于 2024-10-13 20:00:00 发布

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最新推荐文章于 2024-10-13 20:00:00 发布 · 9.1k 阅读

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本文介绍如何利用R语言的pheatmap包绘制两组变量相关性的热图，包括安装包、读取数据、绘制及调整图形和聚类形式的步骤。

嘿嘿，前面小编给大家介绍了如何用R绘制韦恩图、花瓣图、饼图、圆环图等等，有木有发现R画起图来十分好用，基本很多统计图它都能够画出来，功能实在是太强大啦！

今天小编要给大家分享的是用pheatmap包来绘制两组变量相关关系的简单热图，赶快使用起来吧！

数据长这样：在这里插入图片描述
**

热图绘制

**
1.安装和加载pheatmap包；

install.packages(“pheatmap”) #安装pheatmap包
install.packages(“(ggplot2”) #安装ggplot2包
library(pheatmap) #加载pheatmap包
library((ggplot2) #加载g

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R语言绘图—热图绘制

Mrrunsen的博客

09-07

1831

热图使用颜色来表示二维图中第三个变量的变化和大小。热图能清楚直观的看到数据的变化。今天就简单介绍下R语言中热图的绘制。我结合一份传染病的日常数据作一个展示。这里使用的是geom_text函数。这里我推荐viridis包。2.2改变块与块之间的间隙。

使用R语言绘制热图（heatmap）

ScriptCharm的博客

08-19

2176

本文介绍了如何使用R语言绘制热图。我们首先准备了一个二维数据矩阵作为输入数据，然后使用基本的R图形库和专门的热图绘制包分别展示了绘制热图的示例代码。通过设置不同的参数，我们可以自定义热图的外观，如颜色映射、标签等。无论是基本的R图形库还是专门的热图绘制包，它们都提供了丰富的选项和功能，可以根据具体需求绘制出符合要求的热图。通过使用这些方法，我们可以更好地展示和分析二维数据矩阵，从而更好地理解数据的模式和关系。希望本文对你在R语言中绘制热图有所帮助！如果你有任。

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使用R语言绘制热图（heatmap）是一种常见的数据可视化方法，可以帮助我们直观地展示数据的模式和关联性

CyberLynxX的博客

08-19

1137

使用R语言绘制热图（heatmap）是一种常见的数据可视化方法，可以帮助我们直观地展示数据的模式和关联性。在本文中，我将为您介绍如何使用R语言中的pheatmap包绘制热图，并提供相应的源代码示例。使用pheatmap函数，您可以通过调整各种参数来自定义热图的外观和行为。通过使用pheatmap包，您可以定制热图的颜色映射、聚类方法、距离度量等，以便更好地展示和分析您的数据。热图的行表示基因，列表示样本。在上面的代码中，我们使用gene_expr作为输入数据，然后指定了一些参数来定制热图的外观和行为。

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07-23

该脚本“R语言绘制热图的Complexheatmap脚本”是一个具体的实践案例，它不仅详细说明了如何使用Complexheatmap包来绘制热图，还展示了从数据准备到热图最终展示的整个流程。对于初学者而言，脚本中会涵盖到如何安装...

使用R语言绘制热图

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08-26

826

假设我们有一个矩阵，其中包含了一些数值，表示不同变量之间的相关性。热图是一种常见的可视化工具，用于显示数据的热度或相关性。在R语言中，我们可以使用多种包来绘制热图，其中最常用的是。下面我将介绍如何使用R语言来绘制热图，并提供相应的源代码示例。以上就是使用R语言绘制热图的基本方法。运行以上代码，将会在R绘图设备中显示生成的热图。运行以上代码，将会在R绘图设备中显示生成的热图。函数来创建更具定制化的热图。函数来创建热图，并根据需要进行自定义设置。除了基本的热图外，我们还可以使用。接下来，我们可以使用。

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zegeai的博客

10-13

2499

聚类热图是一种直观的数据可视化工具。它以矩形彩色图表的形式呈现数据矩阵，每个单元格颜色对应特定数值，通常从低值的冷色调到高值的暖色调渐变。常应用于多个领域，如生物学中分析基因表达、蛋白质相互作用和生物群落；金融领域用于股票价格变化分析和风险评估；地理信息领域展示人口密度、气候数据等。还可用于网页设计分析用户行为及物流供应链管理。热图常结合层次聚类，以树状图展示行和列的聚类结果，便于发现相似模式。它能快速呈现复杂数据的结构和模式，帮助人们发现潜在规律和关系。

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R语言绘制热图实践（一）pheatmap前言pheatmap包pheatmap简介常用参数介绍使用安装绘制样本间相关系数图（简单使用）差异表达基因热图（进阶使用）pheatmap总结corrplot包参考资料前言在生信分析中，我们常常需要计算一个样本的几次实验结果或者不同样本实验结果的相关系数（样本间相关系数）以判断几个数据集之间相关的程度。在本篇中及之后的内容中，为了用R得到相关系数热图...

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热图绘制热图是做分析时常用的展示方式，简单、直观、清晰。可以用来显示基因在不同样品中表达的高低、表观修饰水平的高低等。任何一个数值矩阵都可以通过合适的方式用热图展示。本篇使用R的ggplot2包实现从原始数据读入到热图输出的过程，并在教程结束后提供一份封装好的命令行绘图工具，只需要提供矩阵，即可一键绘图。上一篇讲述了Rstudio的使用作为R写作和编译环境的入门，后面的命令都可以拷贝到Rstudi...

R语言之热图

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04-21

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什么叫热图？简单来说，热图是一种3维数据的可视化图，将数值映射到两个因子型变量中，可以让你在一个矩阵数据中，一眼找到最大的值和最小的值。示例：在这样的一个矩阵中，如此多的数据，相信你无法在短时间内获知这个数据的大小情况，接下里让我们将这个数据用热图展示出来，看看可视化之后的结果。怎么画热图？ pheatmap包本文采用R语言进行绘制 1.环境设置 rm(list=ls())#环境设置，清理环境中的变量 install.packages('pheatmap')#安装热图所需的R包 require

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08-07

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每次想要绘制热图都需要重新翻找网络的资源，也怪我自己比较菜了。于是，从重视经验的储存的角度来看，是时候要好好的整理一下了。 1。首先准备数据。这个数据也很简单，就是一个方方正正的data.frame。如下图所示。其实，热图说白了，就是把数值的大小给通过颜色的深浅，更加直观的“表达”出来。因此，这也是图像的价值。 2。加载pheatmap包。使用pheatmap画热图是我这么多年来，一直用的。之前也用过ggplot2，好像太麻烦，就没有继续用了。 library(pheatmap) pheatm.

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ScriptCharm的博客

08-21

502

在R语言中，我们可以使用多个包来创建热图，包括ggplot2、heatmap等。无论是使用ggplot2还是heatmap包，你都可以根据自己的数据和需求进行定制和调整。这些示例代码可以帮助你入门绘制热图的过程，你可以根据自己的数据和需求进行进一步的修改和定制。heatmap包提供了更多的定制选项，可以根据需要调整热图的外观和样式。接下来，我们将演示如何使用ggplot2包创建一个基本的热图。然后，我们使用与之前相同的示例数据创建了一个温度数据矩阵。函数来绘制热图，并使用颜色来表示温度的不同值。

r语言绘制热图

07-15

### 使用R语言绘制热图的方法在R语言中，有多种包可以用来绘制热图。以下是几种常用方法： #### 1. 使用`pheatmap`包 `pheatmap`包提供了简单而美观的方式来生成热图，并且支持自动聚类和注释功能。 ```r # 安装并加载pheatmap包 install.packages("pheatmap") library(pheatmap) # 创建一个示例矩阵数据 matrix_data <- matrix(rnorm(100), nrow = 10) rownames(matrix_data) <- paste0("Row", 1:10) colnames(matrix_data) <- paste0("Col", 1:10) # 使用pheatmap绘制热图 pheatmap(matrix_data) ``` #### 2. 使用`gplots`包中的`heatmap.2`函数 `gplots`包中的`heatmap.2`函数也是一个常用的工具，它提供了更多的自定义选项。 ```r # 安装并加载gplots包 install.packages("gplots") library(gplots) # 使用heatmap.2函数创建热图 heatmap.2(matrix_data) ``` #### 3. 使用`ggplot2`包 `ggplot2`是一个强大的绘图包，可以通过`geom_tile()`函数来创建热图。 ```r # 安装并加载ggplot2包 install.packages("ggplot2") library(ggplot2) # 将矩阵数据转换为数据框格式 df_data <- reshape2::melt(matrix_data) # 使用ggplot2绘制热图 ggplot(data = df_data, aes(x = Var2, y = Var1, fill = value)) + geom_tile() + scale_fill_gradient(low = "white", high = "steelblue") + theme_minimal() ``` #### 4. 使用基础`heatmap`函数 R语言的基础安装也提供了一个简单的`heatmap`函数来生成热图。 ```r # 使用基础heatmap函数创建热图 heatmap(matrix_data) ``` 这些方法都可以根据具体需求进行调整，以生成符合要求的热图[^1]。