R语言ggplot2漂亮的热图和配色 简单小例子

偶然间在github 上发现的这个链接,示例数据和代码都有,很好的R语言学习素材 链接是 https://github.com/blmoore/blogR ,主要内容有

image.png

光看这个可能有些枯燥,我们来看结果图

image.png
image.png
image.png
image.png
image.png
image.png

这些看起来是不是还挺酷炫的,接下来的推文争取把这些图片对应的代码全部重复一遍,今天重复这个热图

这个图具体的数据是什么意思暂时还没太看明白,最终用于作图的数据格式如下

image.png

前半部分准备数据的代码这里就不介绍了

image.png

准备数据的过程可能稍微有点枯燥,大家感兴趣的话可以自己研究研究

我们直接运行画图代码

加载ggplot2
library(ggplot2)
最基本的热图
ggplot(mdf, aes(y=state, x=year, fill=c)) + 
  geom_tile()
image.png
调整热图方块的一些内容
ggplot(mdf, aes(y=state, x=year, fill=c)) + 
  geom_tile(colour="white", 
            #linewidth=2, 
            width=.9, 
            height=.9)
image.png

这里原来热图对应的小单元格高和宽是都可以调整的

调整热图的颜色和图例
ggplot(mdf, aes(y=state, x=year, fill=c)) + 
  geom_tile(colour="white", 
            #linewidth=2, 
            width=.9, 
            height=.9)+
  theme_minimal()+
  scale_fill_gradientn(colours=cols, limits=c(0, 4000),
                       breaks=seq(0, 4e3, by=1e3), 
                       na.value=rgb(246, 246, 246, max=255),
                       labels=c("0k", "1k", "2k", "3k", "4k"),
                       guide=guide_colourbar(ticks=T, 
                                             nbin=50,
                                             barheight=.5, 
                                             label=T,
                                             barwidth=10))+
  theme(legend.position = "top")
image.png

最终的结果

ggplot(mdf, aes(y=state, x=year, fill=c)) + 
  geom_tile(colour="white", 
            #linewidth=2, 
            width=.9, 
            height=.9)+
  theme_minimal()+
  scale_fill_gradientn(colours=cols, limits=c(0, 4000),
                       breaks=seq(0, 4e3, by=1e3), 
                       na.value=rgb(246, 246, 246, max=255),
                       labels=c("0k", "1k", "2k", "3k", "4k"),
                       guide=guide_colourbar(ticks=T, 
                                             nbin=50,
                                             barheight=.5, 
                                             label=T,
                                             barwidth=10))+
  #theme(legend.position = "top")+
  scale_x_continuous(expand=c(0,0), 
                     breaks=seq(1930, 2010, by=10)) +
  geom_segment(x=1963, xend=1963, y=0, yend=51.5, size=.9, lineend = "round") +
  labs(x="", y="", fill="") +
  ggtitle("Measles") +
  theme(legend.position=c(.5, -.13),
        legend.direction="horizontal",
        legend.text=element_text(colour="grey20"),
        plot.margin=grid::unit(c(.5,.5,1.5,.5), "cm"),
        axis.text.y=element_text(size=6, 
                                 #family="Helvetica", 
                                 hjust=1),
        axis.text.x=element_text(size=8),
        axis.line.x=element_line(colour="grey20", 
                                 size=0.5),
        #axis.ticks.y=element_blank(),
        #axis.ticks.x=element_blank(),
        #axis.ticks.length=grid::unit(1, "cm"),
        panel.grid=element_blank(),
        title=element_text(hjust=-.07, 
                           face="bold", 
                           vjust=1)) +
  annotate("text", label="Vaccine introduced",
           x=1963, y=53, vjust=1, hjust=0,
           size=I(3))
image.png

这个热图最终还挺漂亮的

欢迎大家关注我的公众号

小明的数据分析笔记本

小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享:1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子;2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记;3、生物信息学入门学习资料及自己的学习笔记!

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 205,236评论 6 478
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 87,867评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 151,715评论 0 340
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,899评论 1 278
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,895评论 5 368
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,733评论 1 283
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,085评论 3 399
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,722评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 43,025评论 1 300
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,696评论 2 323
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,816评论 1 333
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,447评论 4 322
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,057评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,009评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,254评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,204评论 2 352
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,561评论 2 343

推荐阅读更多精彩内容

  • 今天感恩节哎,感谢一直在我身边的亲朋好友。感恩相遇!感恩不离不弃。 中午开了第一次的党会,身份的转变要...
    迷月闪星情阅读 10,551评论 0 11
  • 彩排完,天已黑
    刘凯书法阅读 4,186评论 1 3
  • 表情是什么,我认为表情就是表现出来的情绪。表情可以传达很多信息。高兴了当然就笑了,难过就哭了。两者是相互影响密不可...
    Persistenc_6aea阅读 124,104评论 2 7