热图heatmap的多种做图方法及代码汇总

在我们看paper的时候,heatmap毫无疑问是我们经常能看到的图之一,那如何做出heatmap呢?小编今天给大家介绍几种heatmap的方法。

  1. R自带函数heatmap

require(graphics); require(grDevices)
x  <- as.matrix(mtcars)
rc <- rainbow(nrow(x), start = 0, end = .3)
cc <- rainbow(ncol(x), start = 0, end = .3)
hv <- heatmap(x, col = cm.colors(256), scale = "column",
              RowSideColors = rc, ColSideColors = cc, margins = c(5,10),
              xlab = "specification variables", ylab =  "Car Models",
              main = "heatmap")
image

2.heatmap中,样品分组只能有一种,如果样品分组有多次,可以使用heatmap.plus包

require(graphics); require(grDevices)
x  <- as.matrix(mtcars)
rc <- rainbow(nrow(x), start = 0, end = .3)
cc <- rainbow(ncol(x), start = 0, end = .3)
hv <- heatmap(x, col = cm.colors(256), scale = "column",
              RowSideColors = rc, ColSideColors = cc, margins = c(5,10),
              xlab = "specification variables", ylab =  "Car Models",
              main = "heatmap")
image

3.gplots中的heatmap.2为可以选择展示热图key值

library(heatmap.plus)
z = matrix(rnorm(30),nrow=5,ncol=6);
  rlab = matrix(as.character(c(1:5,2:6,3:7,4:8)),nrow=5,ncol=4);
  clab = matrix(as.character(c(1:6,6:1)),nrow=6,ncol=2);
  colnames(rlab) = LETTERS[1:dim(rlab)[2]];
  colnames(clab) = 1:dim(clab)[2];
  heatmap.plus(z,ColSideColors=clab,RowSideColors=rlab);
image

4.pheatmap包的pheatmap函数

library(pheatmap)
test = matrix(rnorm(200), 20, 10)
test[1:10, seq(1, 10, 2)] = test[1:10, seq(1, 10, 2)] + 3
test[11:20, seq(2, 10, 2)] = test[11:20, seq(2, 10, 2)] + 2
test[15:20, seq(2, 10, 2)] = test[15:20, seq(2, 10, 2)] + 4
colnames(test) = paste("Test", 1:10, sep = "")
rownames(test) = paste("Gene", 1:20, sep = "")

# Draw heatmaps
pheatmap(test)
image

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