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    利用ComplexHeatmap绘制热图(一)

    之前热图三部曲介绍了使用ggplot2和pheatmp绘制热图 R语言学习 - 热图绘制 (heatmap) R语言学习 - 热图美化 R语言学习 - 热图简化 后来2017年最后学习1010个热图绘制方法简略介绍了...简介 Complexheatmap是由DKFZ的顾祖光博士创建的绘制热图的R包,基于绘图系统grid,因此如果有相应grid的知识,学习起来应该更顺手。...定制化 ComplexHeatmap十分灵活,可以自定义多种参数绘制热图。...颜色 大多数情况下,绘制热图的矩阵都是连续性变量,通过提供颜色映射函数,我们可以自定义颜色,颜色选择和搭配见史上最全的图表色彩运用原理。...标题 一个热图的标题有:图标题、图例标题、行列标题等, Heatmap里提供的name参数默认的是图例的标题 Heatmap(mat, name = "legend") ?

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    ComplexHeatmap |理解绘图逻辑绘制热图

    之前热图三部曲介绍了使用ggplot2和pheatmp绘制热图 R语言学习 - 热图绘制 (heatmap) R语言学习 - 热图美化 R语言学习 - 热图简化 后来2017年最后学习1010个热图绘制方法简略介绍了...简介 Complexheatmap是由DKFZ的顾祖光博士创建的绘制热图的R包,基于绘图系统grid,因此如果有相应grid的知识,学习起来应该更顺手。...定制化 ComplexHeatmap十分灵活,可以自定义多种参数绘制热图。...颜色 大多数情况下,绘制热图的矩阵都是连续性变量,通过提供颜色映射函数,我们可以自定义颜色,颜色选择和搭配见史上最全的图表色彩运用原理。...标题 一个热图的标题有:图标题、图例标题、行列标题等, Heatmap里提供的name参数默认的是图例的标题 Heatmap(mat, name = "legend") ?

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    CAD出图比例

    CAD出图比例 《道德经》39.jpg (一) “关于出图比例 1.你知道你用CAD画出的图打印出来会是多大吗? 2.你知道你图中标注文字打印出来字高是多少mm吗?...无论图纸大小,比例大小,我们要保证打印出来的文字是确定的大小。(例如标注文字高度是3mm) 2. 如果要按照比例出图,那出图的比例是准确的。...首先举个例子来证明三个比例之间的关系。 例:一张建筑标准层平面图,图纸比例1:100,建筑物大约45m长×15m宽。...根本不用管你图纸比例和画图比例。 关于第一个问题我们解决的似乎不太理想,如果不是1:1画图呢?比例怎么确定。我们现在来解决这个问题。...这就在于A全局比例和B测量比例的设置。(注意B测量比例是你将图放大的倍数的倒数)。 这两个参数是非常重要和有用的,A全局比例可以理解成打印比例,B测量比例可以理解成缩放倍数(的倒数)。

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    关系(二)利用python绘制热图

    关系(二)利用python绘制热图 热图 (Heatmap)简介 1 热图适用于显示多个变量之间的差异,通过颜色判断彼此之间是否存在相关性。...5,5)), columns=["a","b","c","d","e"]) # 利用seaborn的heatmap函数创建 sns.heatmap(df) plt.show() 2 定制多样化的热图...seaborn主要利用heatmap绘制热图,可以通过seaborn.heatmap[1]了解更多用法 不同输入格式的热图 import matplotlib.pyplot as plt import...), colspan=1) sns.heatmap(df_wide) ax.set_title('长型') fig.tight_layout() # 自动调整间距 plt.show() 3 自定热图...g = sns.clustermap(df, standard_scale=1) # 标准化处理 plt.show() 5 总结 以上通过seaborn的heatmap快速绘制热图,并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样的热图来适应相关使用场景

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    Matplotlib 绘2D图

    示例中包含了一个[1,2,3,4,2,1,5,6,1]列表,该列表的值默认为y值,而 x 值会从 0 到 n-1,这也就是为什么你会发现3反而对应的是4。...matplotlib import pyplot as plt #载入 pyplot 绘图模块 Z = [1, 2, 3, 4, 5] # 绘图 plt.pie(Z) plt.show() 但是Matplotlib 默认的样式的确算不上美观...marker= 设置标记点的样式 颜色参数 color =参数值 颜色 b 蓝色 g 绿色 r 红色 w 白色 m 洋红色 y 黄色 k 黑色 颜色参数 linestyle =参数值 线型 '-' 默认实线...实际上,我们往往会遇到将几种类型的一样的图放在一张图内显示,也就是组合图的绘制。其实很简单,你只需要将需要或者的组合图样式放在一起就好了,比如柱形图和折线图。...子图,就是将几张独立的图放在一张大图中呈现。

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    Matplotlib 绘3D图

    ax.scatter(x, y, z) plt.show() 三维线型图 线形图和散点图相似,需要传入 x, y, z 三个坐标的数值。详细的代码如下。...ax.plot(x, y, z) # 显示图 plt.show() 三维柱状图 绘制完线型图,我们继续尝试绘制三维柱状图,其实它的绘制步骤和上面同样非常相似。...接下来需要绘制的三维曲面图要麻烦一些,我们需要对数据进行矩阵处理。...混合图绘制 混合图就是将两种不同类型的图绘制在一张图里。绘制混合图一般有前提条件,那就是两种不同类型图的范围大致相同,否则将会出现严重的比例不协调,而使得混合图失去意义。...然后通过.add_subplot()添加子图,子图序号和二维绘图相似,只是注意 3D 绘图时要添加projection='3d'参数。

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    Python生物信息学⑥绘制热图及火山图

    本篇目的是得到满足差异倍数和差异P值的基因,同时进行可视化(包括差异分析常见的火山图和热图)。...绘制火山图 (1)第一步制作差异分析结果数据框 genearray = np.asarray(pvalue) result = pd.DataFrame({'pvalue':genearray,'FoldChange...':fold}) result['log(pvalue)'] = -np.log10(result['pvalue']) (2)第二步制作火山图的准备工作 选定的差异基因标准是 I.差异倍数的绝对值大于...绘制热图 热图(heatmap)是生物学文章里(尤其是RNA-seq相关论文)经常出现的图片。热图的用途一般有两个。...以RNA-seq为例,热图可以:1)直观呈现多样本多个基因的全局表达量变化;2)呈现多样本或多基因表达量的聚类关系。热图一般使用颜色(例如红绿的深浅)来展示多个样本多个基因的表达量高低,既直观又美观。

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    R语言绘图 | 使用pheatmap快速绘制热图

    热图是我们展示数据时常用的图形,今天小编教大家使用"pheatmap" 快速绘制热图。 首先,我们需要准备输入文件。比如,我想绘制热图来比较30个基因在6个组织里的表达情况。 ?...如图所示,第一列为基因名,第一行为不同组织的名称,整理好后保存为制表符分隔的txt格式,准备好输入文件后我们就可以开始绘制热图啦。...加载R包 library("pheatmap") ## 输入文件 exp <- read.table("input.txt",sep="\t",header=T,row.names = 1) ## 绘制热图...cellwidth:热图每格的宽度。 cellheight:热图每格的高度。 cluster_cols:对列进行聚类。 cluster_rows:对行进行聚类。 执行完代码后,热图就绘制好啦! ?...## 对表达量取对数绘制热图 pheatmap(log((exp+1),2),cellwidth=20, cellheight=10,cluster_cols=F,cluster_rows=T) ?

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