pheatmap annotation_colors未使用指定的调色板_Jquery动画未使用指定为%的宽度_如果in_array未使用指定的模板 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

R海拾遗---热图绘制-pheatmap

# 数字的格式 pheatmap(test, display_numbers = TRUE, number_format = "\ %.1e") # 对于大于5的cells加星号 pheatmap(test...(test, annotation_col = annotation_col, annotation_colors = ann_colors, main = "Title") pheatmap(test..., annotation_col = annotation_col, annotation_row = annotation_row,annotation_colors = ann_colors) pheatmap...(test, annotation_col = annotation_col, annotation_colors = ann_colors[2]) # 增加一个gap pheatmap(test,...(test, annotation_col = annotation_col, labels_row = labels_row) # 指定聚类的方法 drows = dist(test, method

1.5K2 0

热图绘制-pheatmap

热图绘制-pheatmap 概述新买的蓝牙耳机到了，试了试感觉还不错，低音也非常出色，窗外的颜色变得丰富了起来，看着街角那家咖啡店，仿佛回到了昨天，血色染红的天空在斑斓的世界之上，我匆匆茫茫的写下“...(test, annotation_col = annotation_col, annotation_colors = ann_colors, main = "Title") pheatmap(test..., annotation_col = annotation_col, annotation_row = annotation_row,annotation_colors = ann_colors) pheatmap...(test, annotation_col = annotation_col, annotation_colors = ann_colors[2]) # 增加一个gap pheatmap(test,...(test, annotation_col = annotation_col, labels_row = labels_row) # 指定聚类的方法 drows = dist(test, method

1.6K0 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

从 pheatmap 无缝迁移至 ComplexHeatmap

在 ComplexHeatmap 中，row_km和column_km参数可能是一个更好的选择。 filename：如果这个参数被设定，热图直接保存至指定的文件中。...我认为这只是画蛇添足（没有贬低 pheatmap 的意思，只是最近在给小孩讲成语故事，然后想在这里使用一下）的一步，ComplexHeatmap::pheatmap()不支持此参数。...换句话说，你可以使用炫酷的+或者%v%对多个 pheatmap 水平连接或者垂直连接。...同时我也使用了 ComplexHeatmap 中提供的一个简单的帮助函数ComplexHeatmap::compare_pheatmap()。...= annotation_row, annotation_colors = ann_colors) 只提供部分 annotation 的颜色，未提供颜色的 annotation 使用随机颜色

9252 0

重现5.6分文章的免疫分型图

其中有一张免疫分型的热图，非常的重要，通过该图（下图）可以发现，乳腺癌可以很好的分成3个免疫亚型。今天就教大家采用pheatmap 重现这张图。...使用方法 ?...StromalScore',], Immnue_score = ph.data['ImmuneScore',] ) rownames(annotation_col) <- colnames(pdata) # 指定注释信息的颜色表示...= ann_colors, cutree_cols=3, filename = 'pheatmap.pdf') 想要掌握这热图的画法，需要先了解一下pheatmap的使用方法。...列注释信息的数据框 annotation_colors 行和列注释信息映射的颜色列表 annotation_legend 是否显示注释信息的图例 annotation_names_row 是否显示行注释信息的名称

9414 1

生信代码：“热图”来袭（pheatmap）

热图可以聚合大量的数据，并可以用一种渐进色来优雅地表现，可以很直观地展现数据的疏密程度或频率高低。本文利用R语言 pheatmap 包从头开始绘制各种漂亮的热图。...#表示行聚类使用皮尔森相关系数聚类，默认为欧氏距离"euclidean" pheatmap(test, scale = "row", clustering_distance_rows = "correlation...设定 text 热图中展示数值 # display_numbers = TRUE参数设定在每个热图格子中显示相应的数值，#number_color参数设置数值字体的颜色 pheatmap(test,...热图汇总 pheatmap(test, annotation_col = annotation_col, annotation_row = annotation_row, annotation_colors...输出结果 A = pheatmap(test, annotation_col = annotation_col, annotation_row = annotation_row, annotation_colors

5.6K3 1

Pheatmap绘制热图（二）

colorRampPalette参数的使用： > colors <- colorRampPalette(c("blue", "red"))(5)#颜色从蓝色到红色渐变色，5表示长度为5的颜色梯度 >...scale参数的使用： scale是指对数值进行均一化处理，在基因表达量的数据中，有些基因表达量极低，有些基因表达量极高，因此把每个基因在不同处理和重复中的数据转换为平均值为0，方差为1的数据，可以看出每个基因在某个处理和重复中表达量是高还是低...参数：cluster_rows／cluster_cols和cellwidth／cellheight 对基因的顺序进行聚类，因此可使用cluster_rows／cluster_col来修改；同时可以使用cellwidth...参数：legend／legend_breaks／legend_labels 使用legend阈值逻辑值来对色度条进行隐藏，以及对色度条上对应位置的字符进行修改: >pheatmap(data,border_color...，其中有三个选项，TRUE、FALSE以所对应的数据，如果设置display_numbers=T，这显示做了均一化的数据（如果之前使用过scale参数），设置display_numbers=data，则表示为直接显示原始数据

2.3K2 0

pheatmap|暴雨暂歇，“热图”来袭！！！

热图可以聚合大量的数据，并可以用一种渐进色来优雅地表现，可以很直观地展现数据的疏密程度或频率高低。本文利用R语言 pheatmap 包从头开始绘制各种漂亮的热图。...#表示行聚类使用皮尔森相关系数聚类，默认为欧氏距离"euclidean" pheatmap(test, scale = "row", clustering_distance_rows = "correlation...(test, annotation_col = annotation_col,annotation_row=annotation_row, annotation_colors = ann_colors,...热图汇总 pheatmap(test, annotation_col = annotation_col, annotation_row = annotation_row, annotation_colors...输出结果 A = pheatmap(test, annotation_col = annotation_col, annotation_row = annotation_row, annotation_colors

1.2K1 0

R 数据可视化 01 | 聚类热图

文件说明示例数据，其中数据均为虚拟数据，与实际生物学过程无关文件名：dataset_heatmap.txt 列分别为基因，cell1的5个重复样本，cell2的5个重复样本行代表每个基因在所有样本的...'Immunology',20)) annotation_r <- data.frame(gene_type) rownames(annotation_r) <- rownames(exp_ds) annotation_colors...= annotation_colors, annotation_legend=TRUE, # 显示样本分类 show_rownames = T,# 显示行名...详细参数设置说明设置工作目录 setwd("E:/R/WorkSpace/baimoc/visualization") 在R的执行过程中，为了方便，需要指定一个获取文件和输出文件所在的目录，这样就不需要每次设置全路径...，只需要指定相对目录 setwd("E:/R/WorkSpace/baimoc/visualization")的意思就是设置工作目录为E:/R/WorkSpace/baimoc/visualization

1K2 0

留言整理~ggplot2实现一幅自己叫不上来名字的图

第一位留言说：在pheatmap中可以画的，通过先赋值ann_colors=list(group=c('Control'="#ff0000",'Treatment'="#0000FF"))，这实现的自己之前只用过...pheatmap这个包做简单的热图，没有用到过ann_colors这个参数。...那么通过查看一下帮助文档来看一下这个参数的用法查看帮助文档用到的是help(package="pheatmap") 首先构造一份数据集，画一个最基本的热图 test = matrix(rnorm(200...border_color = NA,cellheight = 0, annotation_legend = F, labels_row = c(""), annotation_colors...border_color = NA,cellheight = 0, annotation_legend = T, labels_row = c(""), annotation_colors

7261 0

【画图】如何用画热图？

热图就是很热的图，会冒火的那种~~~ 直接上代码 library(pheatmap) library(RColorBrewer) library(ggsci) library(DESeq2) vsd.T...= ann_colors,color = mypal) pheatmap(mat, annotation_col = anno.1,cluster_cols = F,cluster_rows = F..., show_colnames=F,show_rownames = F, annotation_colors = ann_colors,color = mypal)...就是DESeq2准备的coldata中那个列名，这个名字错了会错pheatmap(mat.1, annotation_col = anno.1,cluster_cols = F,cluster_rows...= F,show_colnames=F,show_rownames = F, annotation_colors = ann_colors,color = mypal) 这句中所有的F都可以改成T，F

1.4K3 0

R 热图绘制heatmap②

使用pheatmap包绘制热图一般而言，pheatmap较heatmap.2等更为简洁以及易于理解，对于初学者而言是一款不错的热图绘制软件。...，较常用的有".2f"（保留小数点后两位），".1e"（科学计数法显示，保留小数点后一位），number_color设置显示内容的颜色： pheatmap(test, display_numbers...= TRUE, number_format = "%.2f", number_color="purple") #"%.2f"表示保留小数点后两位 #pheatmap还可以显示行或列的分组信息，支持多种分组...#pheatmap还能够根据特定的条件将热图分隔开； # cutree_rows, cutree_cols：根据行列的聚类数将热图分隔开； pheatmap(test,cutree_rows=2,cutree_cols...= annotation_col, annotation_row = annotation_row, annotation_colors = ann_colors) ?

1.3K5 1

R语言学习笔记-Day09

(test, annotation_col = annotation_col, annotation_colors = ann_colors, main = "Title")pheatmap(test,...)pheatmap(test, annotation_col = annotation_col, annotation_colors = ann_colors2) #Gaps in heatmapspheatmap...GO数据库Gene Ontology是一个在生物信息学领域中广泛使用的本体，提供了一个可具代表性的规范化的基因和基因产物特性的属于描绘或词义解释的工作平台细胞组分（cellular component）...2* 不适用默认的padj（富集的），而是使用原始p值，在文章中写清即可3* 更换富集方法，GSEA也可以作KEGG富集4* 调整参数maxGSSize = 500，为默认参数，表示500个基因以上的通路不考虑...，可以调高该值#若基因symbol中多了空格，尝试使用trimws(deg$symbol)对空格进行去除引用自生信技能树

901 0

热图pheatmap()函数

先看一眼这个函数的参数，这么多！而且最后还有省略号！那么我们应该怎么合理使用这些参数让你的热图看起来更加高大上呢？...数据准备：此次例子，我们选择了一套GEO数据库的肺癌数据，数据编号为GSE19804，120个样本，其中包含60个癌症样本和60个癌旁正常样本，前面我们使用t检验，并对p值进行BH校正，筛选fdr小于...数据格式如下：默认参数画图： #绘图 pheatmap(heatmap_data) 是不是很不好看？...legend 逻辑值，是否显示色度条，默认为T legend_breaks 显示多少个颜色数值段 legend_labels 对色度条上对应位置的字符进行修改 #注释条 annotation_colors...是否显示列名 fontsize_col 列名的字体大小 labels_col y轴坐标名设置经过小编一系列参数更改，修改如下： #加载包 library(pheatmap) library(RColorBrewer

3.3K3 0

——有关pheatmap包的一般用法及代码解读

热图就是很热的图，会冒火的那种图~~~数据挖掘文章必备少废话，直接上代码软件平台：R（3.4.3）library(pheatmap)library(RColorBrewer)library(ggsci...1 & padj < 0.01)mat.1 <- assay(vsd.T.1[rownames(resSig_P), ])mat.1 <- mat.1 - rowMeans(mat.1) 选取区分明显的基因做热图...，倍数和padj参数自己看心情调整吧2topVarGenes <- head(order(rowVars(assay(vsd.T)), decreasing = TRUE),1000)这句选择变化明显的基因...就是DESeq2准备的coldata中那个列名，这个名字错了会错5pheatmap(mat.1, annotation_col = anno.1,cluster_cols = F,cluster_rows...=F,show_colnames=F,show_rownames = F, annotation_colors = ann_colors,color = mypal) 这句中所有的F都可以改成T，F就是关闭

4942 0

R语言之heatmap绘制

今天我们介绍关于R语言绘制热图的一种方法，那就是利用pheatmap包进行热图的绘制。...1 安装pheatmap包有两种方式： a.install.packages(“pheatmap”) b....library(pheatmap)。...3 热图的绘制函数就是pheatmap函数，对其参数做以下介绍：官方的参数初始情况如下图： ? 我们看到它的参数设置和其他的heatmap绘制函数基本一致。...8. annotation_colors = NA 此参数的功能是设置行列每个因子对应的颜色设置，默认也会提供颜色，只是可能不是自己所要，举例其设置形式： ann_colors = list(

1.8K1 0

「Workshop」第十五期：热图

，大于5的标记上 *****，如果是使用相关系数做的热图，可以采用这种方式添加显著性标记。...annotation_colors = ann_colors) 把热图分块 > pheatmap(test, annotation_col = annotation_col, cluster_rows...这个包使用的数据形式是矩阵，在变量内部进行相关分析时，有一半数据冗余，但是矩阵形式只能通过test[upper.tri(test)] <- NA将冗余信息变成0，并不能够直接去除，似乎参数里也没有可以直接画上下三角热图的参数...【若使用ggplot2进行热图绘制，由于其输入数据为长数据，可以通过reshape包中的melt()将数据转化，进行绘制】 > r_value[upper.tri(r_value)] <- 0 >.../ 使用corrplot包去做相关性热图也是一个很好的选择编辑：吴盼成

1.6K0 0

巧用热图展示基因分布的总体趋势

可用的R包当然很多，我最常用的是pheatmap这个R包，在作图之前，先准备好数据，即表达量数据和样本的注释信息 # 1.基因表达量数据 # 纯文本文件，每一行为基因，每一列为样本 > data <-...我推荐的做法是做加法，首先只使用最少的参数，画出基本图形，然后再添加必要的参数，美化输出，这样可以更好的掌握每个选项的作用，基本用法如下 pheatmap(data) 通过观察输出，我们来确定优化的方向...> pheatmap(data, + color = color, # 图例颜色 + cluster_col = FALSE, # 不显示样本聚类 + show_colnames...搞定了表达量之后，再来添加样本的注释信息，代码如下 > pheatmap(data, + color = color, + cluster_col = FALSE, + show_colnames...color, + cluster_col = FALSE, + show_colnames = FALSE, + annotation_col = group, + annotation_colors

1.3K1 0

表达芯片数据分析3——基因差异分析绘制火山图及差异基因热图

；g = names(tail(sort(apply(exp,1,sd)),1000)) #day7-apply的思考题n = exp[g,]library(pheatmap)annotation_col...show_colnames =F, show_rownames = F, annotation_col=annotation_col, annotation_colors...pheatmap# 关于scale的进一步学习：zz.scale.R芯片分析后的数据整理：图片二分组差异分析rm(list = ls()) load(file = "step2output.Rdata"...topTable(fit,coef = 2,number = Inf)#提取结果}deg2=analy(exp,Group)identical(deg,deg2)多个探针对应一个基因随机去重、保留平均值最大的探针或者取多个探针的平均值...) = colnames(n) pheatmap(n,show_colnames =F, show_rownames = F, scale = "row",

4951 0

检测iOS项目中未使用的方法检测iOS项目中未使用的方法

1、检查ObjectiveC项目中未使用的方法准备工作已自己的项目为例，将工程进行build,后show in finder ? 显示包内容 ?...工具地址 https://github.com/nst/objc_cover 此脚本方法只能检测 OC 可能未使用的方法，不适用其他场景开始检测 ? 输出 ?...所有的未使用方法都会被列出，包含pod三方库中的方法；原理原理利用 Mach-O 文件的结构和展示内容: __TEXT:__objc_methname: 中包含了代码中的所有方法; __DATA...+\s(.+)\])") 2、检查Swift项目中未使用的方法、属性、类工具地址 https://github.com/zColdWater/swift-scripts 此脚本方法只能检测 swift...可能未使用的方法、属性、类开始检测 1. cd 2.

3.6K2 0

指定分类id使用指定的文章模版的方法

折腾生命在于折腾，越是折腾学得越是多，于是在看论坛的时候，发现了论坛有人建议这个，emlog 指定的分类文章使用指定的文章详情模版的方法。 ...，否则为空白页) }else if($sort == "$log"){ require_once View::getView('log');//除上面指定的分类id外，其他文章模板调用log.php }...else if($sort == "$log"){ require_once View::getView('log');//除上面指定的分类id外，其他文章模板调用log.php } ?...>的前面，加入以下代码 if($sortid==1){include View::getView('log_id');exit;} 其中sortid==1，是要设以下那个模板文件的分类ID，多个分类使用...||，例：sortid==1 || getView('log_id')中的log_id就是以上该类要使用的模板文件名，注意模板文件名不要加.php ---- 不同作者也可以使用此方法，只需要把其中的

8861 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭