geom_tile热图,具有基于因子的不同高填充颜色 - 腾讯云开发者社区

Chapter 8 R语言ggplot2热图今天下午7点到9点直播讲解如下代码，腾讯会议，感兴趣的参加，给推文打赏10元获取腾讯会议直播链接 8.1 pheatmap热图 R语言里做热图最快捷的方式是用...ggplot2也有直接做热图的函数 geom_tile(),ggplot2做热图可能代码稍微繁琐，但是优点是细节调整方便，基本上所有的细节都可以用代码来调整 ggplot2做热图还需要掌握的一个知识点是...=expr_value),color=NA) 热图经常遇到的操作是调整坐标轴的顺序，这个可以通过赋予因子水平来实现 library(readxl)dat01<-read_excel("example_data...(aes(fill=expr_value),color="red") 更改热图色块填充的颜色更改热图填充颜色有很多种方式，这里我介绍我自己最常用的一种方式参考链接 https://r-charts.com...如果x 和 y都是离散的，把热图函数geom_tile()换成geom_point()函数，然后用表达量的值映射点的大小同时映射颜色也可以归为热图的一种比如 library(readxl)dat01

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R语言ggplot2画带有空白格的热图简单小例子

之前有人在公众号留言问文章开头这幅图如何实现，下面的B图是折线图加柱形图，相对比较容易实现，上面的A图稍微有点复杂，我想到的办法是拼图，图A可以看成三个热图，然后加一个堆积柱形图，最后将四个图组合到一起...首先画热图这个热图和常规的还稍微有点不太一样，可以简单的理解为带有缺失值的热图，缺失值是空白格，其他值分别填充颜色。...df1<-reshape2::melt(df) ggplot2画热图 library(ggplot2) ggplot(df1,aes(x=variable,y=A))+ geom_tile(aes...(fill=value),color="black")+ theme(panel.background = element_blank()) 这个地方遇到一个问题是缺失值如何给他填充为白色，我想到的办法是给缺失值赋值为...，下一期推文介绍利用堆积柱形图给热图添加分组信息。

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R语言学习 - 热图美化（数值标准化和调整坐标轴顺序）

温故知新 R语言 - 入门环境Rstudio R语言 - 热图绘制 (heatmap) R语言 - 基础概念和矩阵操作 R语言 - 热图简化热图美化上一期的绘图命令中，最后一行的操作抹去了之前设定的横轴标记的旋转...上图的测试数据，数值的分布比较均一，相差不是太大，但是Gene_4和Gene_5由于整体的值低于其它的基因，从颜色上看，不仔细看，看不出差别。...实际应用中，异常值的出现会毁掉一张热图，如下是一个例子。...FPKM也不代表基因之间是完全可比的)。...，这样就可以对不同的因子赋予不同的颜色了 > is.numeric(data_m$value) [1] FALSE > is.factor(data_m$value) [1] TRUE break_v

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R语言ggplot2画右三角方块热图的简单小例子

还是这幅图 ? image.png 本来以为今天的推文可以重复出来的，但还是高估自己了，实现过程遇到了问题，暂时还不知道如何解决，后面想到办法再来介绍吧！...今天的推文先介绍右上角的方块热图实现办法吧! 首先是方块四周的灰色边框这里使用到的是geom_tile()函数。...把填充设置为白色，然后把边框线设置为灰色就可以达成这种效果下面是一个简单小例子示例数据 ?...image.png 如果是画三角热图示例数据如下 ?...，通过改变因子水平来实现 dftmp$x<-factor(dftmp$x, levels = paste0("X",1:13)) dftmp$y<-factor(dftmp

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R语言学习 - 热图美化

热图美化上一期的绘图命令中，最后一行的操作抹去了之前设定的横轴标记的旋转，最后出来的图比较难看。...上图的测试数据，数值的分布比较均一，相差不是太大，但是Gene_4和Gene_5由于整体的值低于其它的基因，从颜色上看，不仔细看，看不出差别。...实际应用中，异常值的出现会毁掉一张热图，如下是一个例子。...FPKM也不代表基因之间是完全可比的)。...，这样就可以对不同的因子赋予不同的颜色了 > is.numeric(data_m$value) [1] FALSE > is.factor(data_m$value) [1] TRUE break_v

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R语言ggplot2作图配色相关R包备选

推文开头提到的链接中的颜色如果在ggplot2作图的时候想要使用的话需要安装R包paletteer，需要用到的函数是scale_color_paletteer_d()或者scale_fill_paletteer_c...() 以下用一个热图做示例参考链接 https://www.r-graph-gallery.com/79-levelplot-with-ggplot2.html library(ggplot2)...expand.grid(X=x, Y=y) data$Z <- runif(400, 0, 5) # Heatmap ggplot(data, aes(X, Y, fill= Z)) + geom_tile...() image.png 这里用到的fill填充颜色，连续型数值映射颜色，所以自定义的配色是用函数scale_fill_paletteer_c() library(ggplot2) library(...expand.grid(X=x, Y=y) data$Z <- runif(400, 0, 5) # Heatmap ggplot(data, aes(X, Y, fill= Z)) + geom_tile

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ggplot2实现一幅自己叫不上来名字的图

在论文里看到了一张图如下： ? 最近可能会用到，就琢磨了一下如何实现。不知道这种图叫什么名字，没办法搜索。但是感觉R语言里应该有现成的包来做这幅图。这幅图和ggplot2做的热图有点像。...通常用ggplot2做热图会用geom_tile()函数首先是geom_tile()函数的一个例子参考 https://www.r-bloggers.com/how-to-make-a-simple-heatmap-in-ggplot2...image.png 这里遇到的问题是：如何实现Metric4，3，2，1添加不同的颜色，比如Metric4是红蓝渐变色，Metric3我想填充黄绿渐变色。...想到一个解决办法是将Metric4，3，2，1 分成四份数据集，分别使用geom_tile()函数作图，然后在将图拼接起来。...接下来调整图片的一些细节：去掉x轴的文字标签；去掉x轴和y轴的小短线；去掉边框 p1<-ggplot(df1,aes(x=A,y=B))+ geom_tile(aes(fill=D))+ scale_y_discrete

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R tips：ggplot2进行多维原位图绘制

R中可以使用ggplot2的geom_tile图层绘制热图，可是有的时候我们想要每一个热图格子里面可以展示多维的信息：多个基因表达量、多个组别数据等等，而不是一个热图仅展示了一个表达量信息。...ggplot绘制热图 ggplot可以使用geom_tile绘制热图，比如dat1的热图可以绘制如下： dat_1_tidy <- dat_1 %>% as.data.frame() %>...：使用position_nudge绘制多维信息的热图如果需要将两个热图合并到一起，那么可以将热图的格子高度减为以前的一半，然后将其中一个数据上移，另一个数据下移，那么就可以将两组数据刚好在原来的位置堆叠摆放...另可以将每个热图格子的边框加上： p_heat_combined2 <- p_heat_combined + geom_tile( data = dat_1_tidy,...：上面的是dat1，下面的是dat2，热图格子加灰色边框，如下图所示：这个思路是可以推广的，不限于只展示两组数据，而且也不限于是geom_tile图层，geom_point图层也是可以的。

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R语言ggplot2画热图添加分组信息的颜色条

之前有人在公众号留言问文章开头这幅图如何实现，下面的B图是折线图加柱形图，相对比较容易实现，上面的A图稍微有点复杂，我想到的办法是拼图，图A可以看成三个热图，然后加一个堆积柱形图，最后将四个图组合到一起...最初的想法是左侧的颜色条用堆积柱形图来实现，又看了一遍Y叔公众号关于aplot这个包的推文，发现他是用geom_tile()函数实现的，仔细想想还是geom_tile()函数实现起来比较方便。...首先解决昨天的遗留问题：ggplot2画图添加文字内容的时候如何添加下划线非常感谢下面这位的留言文本添加下划线的小例子 df<-data.frame(A=1:10, B...首先是准备热图的数据如何画这个热图昨天的推文已经介绍过了，点击下方蓝色字可以直达昨天的推文 R语言ggplot2画带有空白格的热图简单小例子接下来是准备分组颜色条的数据下面是画这个颜色条...legend.title = element_blank())+ scale_fill_manual(values = c("green","blue","red")) 将分组颜色条和热图拼接到一起

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跟着Forest Ecol Mang学作图：R语言ggplot2作图展示相关性分析结果

influencing climate factor varied along a moisture gradient 期刊 Forest Ecology and Management 农林科学二区top 影响因子...3.55 image.png 论文里的figure4，展示相关性分析的结果，圆形点的大小用来展示相关系数的大小，颜色用来表示相关系数的正负，再单独添加一个正方形的色块用来表示相关性检验的p值。...今天的推文我们来试着模仿一下这个图首先是相关性分析这里用到的数据集是来自于B站up主嘿-老晴-的视频两个矩阵之间的相关性热图这么容易画的吗？...rowname) %>% mutate(abs_cor=abs(value)) -> new_df2 library(paletteer) ggplot()+ geom_tile(data=...ggplot()+ geom_tile(data=new_df1, aes(x=rowname,y=name,fill=p_value,alpha=p_value))+

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ggplot2优雅绘制热图添加双箭头注释

❝本节来介绍如何使用「ggplot2」来绘制热图并添加双向箭头添加注释，下面小编通过一个案例来进行展示，图形仅供展示用，希望各位观众老爷能够喜欢。。...参数 geom_tile()+ # 使用geom_tile()添加瓦片 coord_cartesian(clip = "off") + # 关闭坐标轴裁剪 labs(x=NULL,y=NULL...scale_x_discrete(expand=c(0,0))+ # 设置x轴 scale_fill_gradient2(mid="#FBFEF9",low="#0C6291",high="#A63446") + # 设置填充颜色...plot.margin = ggplot2::margin(10,60,10,60)) # 设置图的边距添加注释 # 使用cowplot的ggdraw和draw_plot函数来组合图形和其他元素...ggdraw(xlim = c(0, 1.1), ylim = c(0,1))+ # 设置绘图区域的界限 draw_plot(p,x = 0, y =0) + # 添加主图（热图） draw_line

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绘图代码|10种绘制热图方法，你想要的全都有！

热图是生信分析中最常见的可视化数据的方法，它具有丰富的色彩变化，并且能生动饱满的进行信息表达。比如可视化基因表达、显著性P值等数据。...R 在可视化方面也提供了一系列功能强大、覆盖全面的函数和工具包，今天小编就总结了一些易操作且美观的热图绘图方法，一起来学习一下吧 ? ? ?...03 gplots包的heatmap.2函数该函数能够产生高度定制的热图。使用heatmap.2绘制的热图看起有一种高级感。...（1）带密度图的热图 mat <- matrix(rnorm(1200), ncol=6) heatmap.2(x=mat) ?...05 ComplexHeatmap包 ComplexHeatmap包擅长绘制复杂的热图，有很多功能，大家在实操的时候可以多多尝试。

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10种绘制热图方法，你想要的全都有！

导语 GUIDE ╲ 热图是生信分析中最常见的可视化数据的方法，它具有丰富的色彩变化，并且能生动饱满的进行信息表达。比如可视化基因表达、显著性P值等数据。...R 在可视化方面也提供了一系列功能强大、覆盖全面的函数和工具包，今天小编就总结了一些易操作且美观的热图绘图方法，一起来学习一下吧静态热图 01 ggplot2包的ggplot函数 library....2函数该函数能够产生高度定制的热图。...使用heatmap.2绘制的热图看起有一种高级感。...#at，数值向量，指定颜色的变化位置 ) 交互式热图 01 highcharter包 library(highcharter) ###创建数据 nyears

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答读者问：R语言ggplot2绘制热图展示GO富集分析结果的简单小例子

昨天有读者在公众号留言问下面这个热图如何画 image.png 这个图的实现办法有很多，今天的推文介绍一下使用R语言的ggplot2实现上图的代码。...首先是构造示例数据构造两份数据一份是最左侧的分组颜色条一份是右侧展示数值的热图构造数据用到的代码 x<-seq(0,1,by=0.001) set.seed(1234) x1<-sample(x...class.csv",quote=F,row.names = F) 大家可以自己运行代码得到示例数据，或者直接在文末留言数据部分截图如下 image.png image.png 首先是画右侧的如图最基本的热图代码...(angle = 90,hjust=1,vjust = 0.5))+ scale_fill_gradient(low="red",high="green") image.png 说实话这个红绿配色的热图我真欣赏不来...接下来是左侧的分组颜色条 df2<-read.csv("class.csv",header = T) head(df2) df2$y<-factor(df2$y, levels

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ggplot2优雅的绘制组合版热图

❝最近在进行绘图实战颇有感触，今天来介绍一下如何使用「ggplot2绘制组合热图」，有时我们如果只想对部分数据进行热图形式的展示可以用到这种类型的图表；绘图过程倒也简单主要是选择好合适的展示场所 library...read_tsv("group.xls"),by="name") %>% arrange(sample) %>% mutate(sample=as.character(sample)) #定义因子...df$sample % unique()) 绘制文本热图 p1 % ggplot(...."black",hjust=0.5,vjust=0.5)+ labs(x = NULL,y = NULL,color=NULL,fill=NULL)+ theme_niwot() 绘制组合热图...ggplot(aes(sample,name,fill=value,color=value))+ geom_tile(color="grey60",fill="white",size=0.2

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R绘图|时间热图

microbiome dynamics 中有这么一张补充图，介绍了本研究中涉及到的处理和取样的时间线。...这种图通常被称为时间热图或时间线图，结合了颜色块、标签和标记，我们按照以下步骤进行绘图：数据准备：整理你的数据，确保每个时间点的数据都在正确的位置。...确定颜色：为不同的部分如Water applied/No water applied和不同Omics选择颜色。绘制基础图形：首先，绘制一个时间线图形，区分“Control”和“Drought”。...添加颜色块：根据数据在相应的时间点添加颜色块。添加标记：如红点和绿点，表示“Metagenome”和“16S rRNA amplicon seq”等。...添加图例：确保图例清晰，与图中使用的颜色和标记一致。优化和调整。

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R绘图

画方块图之前，需要将宽数据转换为长数据，使用到reshape2中的melt函数 clinical.df2=melt(clinical.df,id="patient") # head(clinical.df2...，可以人为定义因子变量，并指定因子的level。...，创建一个命名的字符串向量，表示颜色的字符串都是通过R包RColorBrewer查询的，可以参考我之前的一篇笔记：ColorBrewer配色方案 cols=c( "level1"="#E5F5E0"...(aes(fill=value),color="white",size=1)+ #color和size分别指定方块边线的颜色和粗细 scale_x_discrete("",expand = c(0,0...))+ #不显示横纵轴的label文本；画板不延长 scale_y_discrete("",expand = c(0,0))+ scale_fill_manual(values = cols)+

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R可视乎|等高线图

简介等高线图（contour map）是可视化二维空间标量场的基本方法[1]，可以将三维数据使用二维的方法可视化，同时用颜色视觉特征表示第三维数据，如地图上的等高线、天气预报中的等压线和等温线等。...使用ggplot2包中的geom_tile()或者geom_raster()绘制热力分布图。...这里使用geom_tile()进行演示，将三维数据(x,y,z)中(x,y)表示位置信息，z映射到颜色。这里的scale_fill_gradientn()将颜色填充呈n个梯度。...ggplot(map,aes(x=Var1,y=Var2,z=value))+ geom_tile(aes(fill=value))+#根据高度填充 scale_fill_gradientn(colours...添加等高线的具体数值在上面的图基础上，利用directlabels包的direct.label()添加等高线的具体数值，从而不需要颜色映射的图例，同一轮廓上的数值相同。

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R语言ggplot2漂亮的热图和配色简单小例子

，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

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R语言学习 - 热图绘制 (heatmap)

热图绘制热图是做分析时常用的展示方式，简单、直观、清晰。可以用来显示基因在不同样品中表达的高低、表观修饰水平的高低等。任何一个数值矩阵都可以通过合适的方式用热图展示。...本篇使用R的ggplot2包实现从原始数据读入到热图输出的过程，并在教程结束后提供一份封装好的命令行绘图工具，只需要提供矩阵，即可一键绘图。...# 在最开始读入数据时，一般只指定x和y，其它后续指定 p <- ggplot(data_m, aes(x=variable,y=ID)) # 热图就是一堆方块根据其值赋予不同的颜色，所以这里使用...热图出来了，但有点不对劲，横轴重叠一起了。一个办法是调整图像的宽度，另一个是旋转横轴标记。 # theme: 是处理图美观的一个函数，可以调整横纵轴label的选择、图例的位置等。...# 连续的数字，指定最小数值代表的颜色和最大数值赋予的颜色 # 注意fill和color的区别，fill是填充，color只针对边缘 p <- p + scale_fill_gradient(low =

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R语言ggplot2科研数据数据可视化实用手册~第八章热图（heatmap）

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