热图和注释的图例可以分别在Heatmap()函数的heatmap_legend_param参数和HeatmapAnnotation()函数的annotation_legend_param参数中进行设置 1. 连续型图例 连续型图例需要传递一个颜色映射函数,类似于热图及注释函数中的col参数,但是图例中的颜色映射函数中的break与显式的并不完全一样 例如 col_fun <- colorRamp2( ...
top_annotation = HeatmapAnnotation(foo = 1:10) ) 当然也可以使用参数手动指定,改变样式等: Heatmap(matrix(rnorm(100), 10), heatmap_legend_param = list( title = "rnorm", at = c(-2, 0, 2), labels = c("neg_two", "zero", "pos_two") ), top_annotation = HeatmapAnnotation( foo ...
complexheatmap系列第5篇:超详细的R语言热图之complexheatmap系列5 第五章 图例 简单图例会自动绘出,复杂图例需要手动修改。所有的图例都可以通过Legend()函数画出,都属于Legend类。热图主体的图例可以通过heatmap_legend_param参数(Heatmap()中)调整,注释条的图例可以通过annatation_legend_param参数(HeatmapAnnotation...
所有的图例都可以通过Legend()函数画出,都属于Legend类。热图主体的图例可以通过heatmap_legend_param参数(Heatmap()中)调整,注释条的图例可以通过annatation_legend_param参数(HeatmapAnnotation()中)调整。 5.1 连续性变量的图例 library(ComplexHeatmap) 1. ## 载入需要的程辑包:grid 1. ## === ## ComplexH...
column_title = column_title, heatmap_legend_param = heatmap_legend_param) %v% Heatmap(matrix(rnorm(ncol(mat)*10), nrow = 10), name = "expr", height = unit(4, "cm")) ## All mutation types: MUT, AMP, HOMDEL. ## `alter_fun` is assumed vectorizable. If it does not generate...
heatmap_legend_param = list(grid_height = unit(10,'mm')), #图例高度设置 show_row_names = FALSE, #不展示基因名称 #cluster_columns= FALSE, #不作列聚类 show_column_names=FALSE, #不展示列名 top_annotation = HeatmapAnnotation(Group = samples, ...
Heatmap(mat, name = "foo") 热图图例的标题可以通过参数heatmap_legend_param进行更改。 Heatmap(mat,heatmap_legend_param=list(title="legend")) 你可以设定热图的行与列标题,行与列图形参数分别通过row_title_gp和column_title_gp选项指定,使用gpar()函数进行具体的设置。
Heatmap(mat,name="ht1",heatmap_legend_param=list(legend_height=unit(5,"cm"))) image.png 如果要更改所有热图/注释的默认设置,可以通过ht_global_opt()全局设置它. ht_global_opt(heatmap_legend_title_gp=gpar(fontsize=16),annotation_legend_labels_gp=gpar(fontface="italic"))ha=HeatmapAnnotation...
heatmap_legend_param = list(title = "Alternations", at =c("AMP", "HOMDEL", "MUT"), labels = c("Amplification", "Deep deletion","Mutation"))) draw() 主要是对HeatmapAnnotation()形成的项目进行图像的绘制,一般主要是颜色bar的形成靠这个函数。并且图像可以叠加。
(as.matrix(MyData))),row_split=rep(c("A","B","C","D"),6),column_split=rep(c("A","B","C","D"),6),cluster_row_slices=FALSE,cluster_column_slices=FALSE,heatmap_legend_param=list(title="Legend",col=my_palette,at=(c(0.05,0.03,0.01,0.000001)),legend_height=unit(6,"cm")...