ggplot(data=dat01,aes(x=gene_name,y=Sample))+ geom_tile(aes(fill=expr_value),color=NA) 热图经常遇到的操作是调整坐标轴的顺序,这个可以通过赋予因子水平来实现 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 library(readxl)dat01<-read_excel("example_data/08-heatmap/03_heatmap_exa...
ggheatmap_plotlist(p) 图片 添加分割线和边框。 library(dplyr)p1<-p%>%ggheatmap_theme(1,theme=list(geom_vline(xintercept=c(11.5,55.5),size=.8)))p2<-p1%>%ggheatmap_theme(2,theme=list(theme(panel.border=element_rect(fill=NA,color="black",size=1,linetype="solid")))p3<-p2%>%gg...
csv("example_data/ggplot2_heatmap_color_bar.csv",header=T) df2$y<-factor(df2$y,levels = rev(df2$y)) ggplot(df2,aes(x=x,y=y))+ geom_tile(aes(fill=group))+ scale_x_continuous(expand = c(0,0))+ theme(panel.background = element_blank(), axis.ticks = element_blank(), axis...
annotation_color = col, legendName="Relative value", text_show_cols = text_columns) p 然后和文章中一样,修饰即可。ggpheatmap提供了一个函数ggheatmap_plotlist,可以查看图的组成部分,然后对对应的部分通过theme主题分别修改。 ggheatmap_plotlist(p) 添加分割线和边框。 library(dplyr) p1 <- p%>%ggh...
annotation_col = data.frame(map$Group) rownames(annotation_col) = row.names(map) g3_1 = pheatmap(data,fontsize=6,cellwidth =20, cellheight =10,cluster_rows =TRUE, color = colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(11,"Spectral"))(60)...
fill: the numeric value that will be translated in a color # Library library(ggplot2) # Dummy data x <- LETTERS[1:20] y <- paste0("var", seq(1,20)) data <- expand.grid(X=x, Y=y) data$Z <- runif(400, 0, 5) # Heatmap ggplot(data, aes(X, Y, fill= Z)) + geom_...
# colormode支持srgb (屏幕)和cmyk (打印,部分杂志需要,看上去有点褪色的感觉)格式 ggsave(p, filename="heatmap.pdf", width=10, height=15,units=c("cm"),colormodel="srgb") 至此,完成了简单的heatmap的绘图。但实际绘制时,经常会碰到由于数值变化很大,导致颜色过于集中,使得图的可读性下降很多。因此需要...
heatmap #基础款,使用默认设置和颜色 ggplot(df, aes(x = x, y = y, fill = value)) + geom_tile() Square tiles # 使用coord_fixed()保证每个方块为正方形 ggplot(df, aes(x = x, y = y, fill = value)) + geom_tile() + coord_fixed() ...
管它什么类型热图,只要是热图,ComplexHeatmap就能搞定。读入数据作图,效果和ggplot2一样。 library(ComplexHeatmap) B <- read.csv("gene_dis.csv", header = T, row.names = 1) Heatmap(B, cluster_rows = F, cluster_columns = F, show_column_names = T, ...
(label=value1,color=value1))+scale_color_manual(values =c("white","black","black","black"))df2<-read.csv("example_data/ggplot2_heatmap_color_bar.csv",header=T)df2$y<-factor(df2$y,levels =rev(df2$y))p2<-ggplot(df2,aes(x=x,y=y))+geom_tile(aes(fill=group))+scale_x_...