干货 | 教你如何绘制简单又好看的热图

迈维代谢

发布于 2021-01-27 · 浏览 2152 · IP 湖北湖北

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聚类热图作为目前最常见的一种可视化手段，热图因其丰富的色彩变化和生动饱满的信息表达被广泛应用于各种数据分析场景。因此，绘制热图成了相关从业者的一项必备技能。本文将用 R 语言和 Excel 尽可能简单的教你画一张好看的热图。

一、常规热图

第一步：安装和加载 R 包

install.packages("pheatmap")#安装R包

library(pheatmap)#绘制热图的包

library(RColorBrewer)#定义颜色的包

第二步：读取数据

inDF <- read.table("D:/metware/test/data_rstudio.txt", header=T, sep="\t", stringsAsFactors=F, check.names=F, quote="",na="N/A",row.names=1)

第三步：画图

file=pheatmap(inDF[,-1])#因为此时第一列为类别，不是数字，所以此时将这一列去掉

此时你就得到了一张简单的热图，是不是觉得很丑？是的，我也这么觉得。下面我们简单优化一下。

上面的颜色是不是看着完全分不清差异？因为我们最大值和最小值相差太大，我们需要对数据进行归一化处理，这里我们按行对数据归一化， scale = "row" 。

上面是不是有一块灰色的和其他的格格不入？因为那是缺失值，没有合适的颜色给他，既然如此，我们手动给他指定一个颜色， na_col = "black"。当然您也可以在原始数据中为他填充一个值（缺失值的填充您可以点击这里了解更多）。

file=pheatmap(inDF[,-1],na_col = "black",scale = "row")

现在你就得到了一张比刚刚好看得多的热图

有人说这个颜色我看着不习惯，我想自定义一下。可以，简单。color=colorRampPalette(strsplit("green,white,red",split = ",")[[1]])(round(100)) ，自己定义虽然可以个性化但是去思考用什么颜色是一件很麻烦的事，所以我们直接使用别人定义好的。

color = colorRampPalette(rev(brewer.pal(n=11, name='RdYlGn')))(round(100))

还有人说我只想对横坐标进行聚类，不想对纵坐标进行聚类，可以。cluster_rows=T,cluster_cols=F。

file=pheatmap(inDF[,-1],color = colorRampPalette(rev(brewer.pal(n=11, name='RdYlGn')))(round(100)),cluster_rows=T,cluster_cols=F,na_col = "black",scale = "row")