Pheatmap是一个用于绘制热图的R语言包。它可以根据输入的数据生成具有颜色编码的矩阵,用于可视化数据集中的模式和关联性。 display_numbers参数是Pheatmap中的一个可选参数,用...
dev.off() 不仅如此,通过设置display_numbers为维度与绘制热图的数据data相同的矩阵,可以在色块上个性化显示各种信息。比如当某个基因在某个样本中表达量的fpkm值大于10的时候,在色块上显示“+”,否则什么都不显示,就可以通过如下代码创建一个矩阵(如图8)。 1 然后再传递给display_numbers参数来实现(如图9)。 # ...
pheatmap(df, scale = "row", cellwidth = 15, cellheight = 15) 如果我们想在单元格中显示对于的数值,可以设置display_numbers = TRUE pheatmap(df, scale = "row", display_numbers = TRUE) 对显示的数值进行格式化 pheatmap( df, scale = "row", display_numbers = TRUE, # 显示为科学计数法number_...
display_numbers=TRUE:使用默认矩阵数据 pheatmap(data_norm,display_numbers=TRUE,cellheight=15,cellwidth=20,color=colorRampPalette(colors=c("purple","white","green"))(10)) 4. 在cell中添加mark display_numbers=matrix:使用自定义矩阵数据 fontsize_number=18:mark大小 filename="name.png/pdf": 保存 ...
display_numbers = TRUE, #是否显示每个色块对应的数值(经归一化后的数值) number_format = "%.2f", #数值格式,%.2f表示保留小数点后两位, #%.1e表示使用科学计数法并保留小数点后一位 number_color = "black", #设置数值颜色 fontsize_number = 6 #设置数值的字体大小 ) pdf("热图3.pdf",width = ...
利用display_numbers参数可以在热图中的每个cell中填入想要的信息,例如相对丰度信息。利用cutree_rows和cutree_cols参数可以根据聚类产生的tree信息对热图进行分割。利用annotation_col和annotation_row参数可以给横或列添加分组信息。本文将先模拟输入矩阵数据,然后再展示这些参数的具体使用方法。 一、模拟输入矩阵 set.seed(...
number_format 可以格式输出display_number 或者干脆自定义一个matrix通过display_numbers参数进行display # legend(图例)的设置选项pheatmap(test)# p1pheatmap(test, legend_breaks = -1:7)# p2pheatmap(test, legend_breaks = 1:6, legend_labels = c("6","6","6","6","6","6"))# p3pheatmap(test...
pheatmap(test,display_numbers=TRUE,number_color="blue") # 设定数值的显示格式 代码语言:javascript 复制 pheatmap(test,display_numbers=TRUE,number_format="%.1e") #设定条件式展示 代码语言:javascript 复制 pheatmap(test,display_numbers=matrix(ifelse(test>5,"*",""),nrow(test))) ...
number_format:小格子中数字显示形式,但仅有在display_numbers=T时才能使用 na_col:设置小格子为缺失值时的颜色 cellwidth:表示每个小格子的宽度 cellheight:表示每个小格子的高度 输出文件参数设置 一般可以直接将画好的热图以png格式或者pdf格式进行写出。
display_numbers = TRUE:设定在每个热图格子中显示相应的数值, number_color:设置数值字体的颜色 cellwidth和cellheight:设定每个热图格子的宽度和高度 main:添加主标题 fontsize_row 和fontsize_row:设置行名列名文字大小 未 完 待 续 下课铃响 今天的教学就到这咯 ...