有时候,我们希望的是根据层次聚类的结果来对矩阵进行分割,而不是先分割再聚类,这时,可以为row/column_split设置单个数值 Heatmap( exp, name = "expression", col = col_fun, row_split = 3, column_split = 2 ) 6.4 热图块顺序 当设置了k-means聚类,或row/column_split参数值为分类变量或数据框,默认会...
column_split = 3, # 列分割数 row_dend_width = unit(10, "cm"), # 行聚类树的宽度 ) p2 另外,ComplexHeatmap包的一个主要优点是它支持按行和列拆分热图以更好地对特征进行分组,便于突出显示各组的信息。以下参数控制拆分:row_km, row_split, column_km, column_split。比如上面我们用column_split就...
Heatmap(mat, name = "mat", row_split = rep(c("A", "B"), 9), row_km = 2) 如果对默认的k-means分区不满意,只需将其它分区向量赋值给row_split/column_split。 pa = cluster::pam(mat, k = 3) Heatmap(mat, name = "mat", row_split = paste0("pam", pa$clustering)) 如果设置了r...
Heatmap(matrix=mat,name='mat',column_split=factor(rep(c('A','B'),7),'A'),row_split=factor(rep(c('A','B'),7),'B')) 而基于数据框: Heatmap(matrix=mat,name='mat',column_split=data.frame(c(rep(c('A','B'),7),'A'),c(rep(c('C','D'),each=7),'D'))) 其实也很...
从pheatmap迁移⾄ComplexHeatmap时，你⽆需添加任何额外的步骤，你只需要载 ⼊ComplexHeatmap⽽不是pheatmap包，然后重新运⾏你原始的pheatmap代码。剩下的你只是去见证奇迹的发⽣。注意如下五个pheatmap::pheatmap()的参数在ComplexHeatmap::pheatmap()中被忽视:kmeans_k:在pheatmap::pheatmap()中，如果这个...
字符矩阵只能通过row_split/column_split参数进行分割。 # 通过' discrete_mat '中的第一列进行分割Heatmap(discrete_mat, name = "mat", col = 1:4, row_split = discrete_mat[, 1]) singleheatmap_58 如果设置row_km/column_km或将row_split/column_split设置为向量或数据帧,则首先对每个切片进行分层...
Heatmap(mat, name ="mat", row_km =2, column_km =3) plot of chunk unnamed-chunk-44 2.7.2 通过离散型变量分割 # split by a vector Heatmap(mat, name ="mat", row_split = rep(c("A","B"),9), column_split = rep(c("C","D"),12)) ...
然后画图时,添加参数row_split或者column_split,将上面的分类向量传入参数中。即可完成先分类,再聚类的操作。 添加注释,同样需要第一步的分类向量。 library(ggsci)sci_color<-pal_npg("nrc",alpha=0.7)(5)names(sci_color)<-unique(group$cluster)# 一定要给颜色name到对应的类别ha<-rowAnnotation(cluster=group...
column_split=sample_pdata$group, show_row_names=FALSE,#是否显示行名,默认TRUE row_split=gene_pdata$GO ) 图3 也可以根据基因的分组进行选择展示,比如说提取go2这个功能对应的三个基因位置信息见图3B,代码如下: hm<-Heatmap(exp,name="expression", ...
cluster_columns = dend1,#列方向添加 簇级 树聚类column_split = length(unique(cell.meta$Identity)),#热图列方向按簇拆分#热图主体column_dend_height = unit(2,"cm"),#树的高度clustering_method_columns ="spearson",#树的聚类方法column_title ="_OH_MY_Doheatmap_",#列方向大标题column_title_sid...