pheatmap参数：
网上有针对热图绘制的粗略讲解，但是都是参数不完整，可能不能满足所有人需求，于是手动整理了热图的全参数介绍。
mat
- 数组矩阵（要绘制热图的数据源，保证数据是numeric类型）
color
- 热图的颜色选择
- 默认：
colorRampPalette(rev(brewer.pal(n = 7, name ="RdYlBu")))(100)
break
- 用来定义数值和颜色的对应关系。可以将特定颜色和特定数值关联，如果NA则自动进行计算。如果颜色超过值的范围，超过阈值的会使用和阈值一样的颜色。
- 默认：NA
border_color
- 热图的单位元素的描边颜色，NA表示不描边
- 默认：“gray60”
cellwidth
- 热图单位元素（cell）的宽度，NA表示依据窗口自动调整
- 默认：NA
- cellheight同
scale
- 数值标准（scale）化，可以是
“row“,”column“,”none“ - 默认：“none”
cluster_rows
- 用布尔值来判定行元素是不是应该被clustered or clust object。
- 默认：TRUE
- 同理，cluster_cols决定是否应该把列clust
clustering_distance_rows
- 计算类间距的方式，
- 默认：“euclidean”（欧式距离）
- clustering_distance_cols同理
clustering_method
- cluster的途径方法（method）
- 默认：“complete”
clustering_callback
- 默认：identity2
cutree_rows
- 如果使用了对行的集群，则可以指定集群个数（基于hclust），如果未使用对行集群则忽略
- 默认：NA
- cutree_col同理
treeheight_row
- 行集群树的高度
- 默认：(50point)
legend
- 图例是否显示
- 默认：TRUE
legend_breaks
- 图例是否断点标注
- 默认：NA
legend_labels
- 图例的标题
- 默认：NA
annotation_row
- 是否对行进行分类注释
- 默认：NA
- annotation_col同理
annotation
- deprecated parameter that currently sets the annotation_col if it is missing
- 默认：NA
annotation_colors
- 指定注释条的颜色。
- 默认：NA
annotation_legend
- 布尔值表示是否显示注释条的图例
- 默认：TRUE
annotation_names_row
- 布尔值表示是否在图例上显示注释名称
- 默认：TRUE
- annotation_names_col同理
drop_levels
- 是否在图例显示unused levels
- 默认：TRUE
shown_rownames
- 是否显示行名
- 默认：T
shown_colnames
- 是否显示列名
- 默认：T
main
- 图表主标题
- 默认：NA
fondsize
- 图表字体大小
- 默认：10
fontsize_row
- 行标题的字号
- 默认：fondsize
- fontsize_col同上
angle_col
- 列标签的角度，可以选择0，45，270，315
display_numbers
- 是否在单位元素（cell）内显示数字
- 默认：F
number_format
- 显示在cell内的数字格式，例如
%.2代表两位小数%.1e表示指数形式...参见C语言printf函数格式 - 默认：
%.2f
fontsize_number
- 限制在Cell内的数字大小
- 默认：0.8*fontsize
gaps_row
- 当行未进行集群分析时，指示再哪里查处gap空隙
- 默认：NULL
- gaps_col同理
labels_row
- 使用行标签代替行名
- 默认：NULL
- labels_col同理
filename
- 保存的路径和文件名。支持png、pdf、tiff、bmp、jpeg
- NA
height
- 输出的图片都高度，单位：inches
- 默认：NA
- width同理
silent
- 不要画出图像（在gtable导出适用）
- FALSE
na_col
- 对NA值对应的cell填充特定颜色
- 默认："#DDDDDD",...
例子
pheatmap(log2(FPKM +1),cluster_rows = T,cluster_cols=F,show_rownames = F,main = "Heatmap of FPKM",scale="row")
解读：
- 数据：FPKM数值矩阵的log2转换后的矩阵
- cluster_rows=T:对行进行集群分析
- cluster_cols=F:不对列进行集群分析
- main = "Heatmap of FPKM"：主标题
-
scale="row"：对行进行标准化
图片展示：
example
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