R语言绘制分块区域热力图

最新推荐文章于 2025-01-04 09:20:36 发布

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本文利用R语言的REmap包，通过remapC函数展示了2020年中国31个省市自治区的GDP总量分布，创建了一张分块区域热力图，帮助读者理解不同地区的经济规模差异。

REmap包绘制2020年我国31个省市自治区GDP总量区域热力图

今天用的是REmap包中的remapC（）函数绘制分块区域热力，下面以2020年我国各省31各省市自治区GDP总量数据（单位是亿元）为例画一个分块区域热力图，展现不同省市GDP总量分布效果。

library(REmap)
options(remap.js.web=T)

##创建数据框
city<-c("广东","江苏","山东","浙江","河南","四川","福建","湖北","湖南","上海","安徽",

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使用R语言绘制热力图

DevScribe的博客

08-27

2550

热力图通常使用矩阵数据进行绘制，其中行表示样本或观测值，列表示特征或变量。通过适当的数据准备和自定义参数设置，我们可以创建出具有丰富信息的热力图，用于展示数据的热度分布情况。热力图是一种常用的数据可视化方法，可以直观地展示数据的热度分布情况。函数还提供了许多可选参数，用于自定义热力图的外观和行为。包还提供了许多其他参数和选项，可以根据需要进行进一步探索和调整。通过上述示例，我们可以根据实际需求对热力图进行自定义。执行上述代码后，将会生成一个简单的热力图，其中数据集。包来创建热力图，并提供相应的源代码示例。

使用R语言绘制热力图的方法

2301_79366106的博客

08-19

1024

R语言提供了许多功能强大的包来创建热力图，其中之一是pheatmap包。使用pheatmap包，您可以轻松地创建具有聚类行和列的热力图，并自定义其外观和行为。通过调整参数和选项，您可以根据数据的特点和需求来定制您的热力图。除了上述的基本参数外，pheatmap包还提供了更多的选项来自定义热力图的外观。在上述示例中，我们添加了一个标题，设置了热力图的宽度和高度，调整了字体大小，并指定了每个单元格的宽度和高度。运行上述代码将生成一个带有聚类行和列的热力图，行和列名称显示在图像中，并使用蓝色到红色的颜色方案。

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R语言绘制热力图

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7578

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04-21

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R语言画热力图 install.packages(“pheatmap”) library(pheatmap) #将目录D:/test/day.csv的数据导入，并放入day变量 day<-read.csv(“D:/test/day.csv”,header=T,row.names=1) #利用day变量中的数据画热力图 pheatmap(day) ...

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本文为我在学习过程中的笔记，如果侵权请联系作者删除文章；如果大家有问题可以在评论区交流~~

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data中是一个写着元组形式为（省份，数据）的列表，也可以用文件导入，但是文件导入的时候，省份名字不能写成河北、陕西、广西这种形式，要写成河北省、陕西省，广西壮族自治区这种形式，不然在生成热力图的时候数据不会被识别。在网上搜到的其他代码多多少少有着各种各样的小bug，其一是pyecharts库的版本，有代码写的是from pyecharts import Map，但是至少现在，Map是封装在pyecharts.charts中的。

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