背景 在绘制地图时候，我们经常会用到热图，Density map，在ggplot2中可根据坐标产生相应的密度图，2d distribution， 那么在交互式地图中，如何制作Density Map， 本次文章...，主要介绍如何在Leaflet中，如何绘制热图。...>% addCircles(df_deaths$X,df_deaths$Y, radius = 0.5,opacity=0.6,col='blue') 图片 image.png 1.2 点生成热图...values, title = "Kernel Density of Points") image.png 结语 Leaflet为交互式地图提供了极大的方便，但是这里产生的热图...如何根据点上对应的value值，生成热图。这是很关键的一步。
(Samples),transform,rescale=sqrt(Value)) ggplot2画图 library(ggplot2) p <- ggplot(df, aes(Species, Samples
用R语言的pheatmap 包画热图可以给行或者列添加注释，比如添加个分组信息 示例代码 test = matrix(rnorm(200), 20, 10) test[1:10, seq(1, 10,...image.png 我有四个图例需要展示，但是这张图只出现了3个 当然可以通过增加图片的高度让第四个图例显示出来 ? 但是如果注释信息再多也不能够一直拉长图片高度呀！...还有一个办法是不用这个函数了，换ComplexHeatmap包中的Heatmap函数 示例代码 mat = matrix(rnorm(100), 10) rownames(mat) = paste0("R"
今天学习一个专门画连线图的R包：ggbump。可以用来可视化随时间变化的数据，或者两个点之间的连接，或者不同名次的比较等。...wes_palette(n = 4, name = "GrandBudapest1")) image-20220602190206806 这个包需要的数据结构需要含有一列类似排名的东西，才能正确画出这种图。
circlize软件包从0.4.10版本开始，可以使用circos.heatmap()，画圆形热图，圆形热图不但漂亮，而且可以缩小图片占用的面积。...circos.heatmap()功能 大大简化了环状热图的创建。下面是circos.heatmap()功能的用法。 首先，我们生成一个随机矩阵并将其随机分为五个组。...matrix(rnorm(50*5, mean = 1), nr = 50)) ) rownames(mat1) = paste0("R"
大热图一般是高水平SCI的标准配置，可以迅速提高文章的送审和接受率。
基因表达差异火山图 提到差异火山图，相信很多同学肯定不陌生。因为形似火山（喷发），所以称为火山图。差异火山图最常见于转录组数据的分析中，在基因表达层面，用于展示两组间表达量上调和下调的基因。...常规的火山图中主要包含了两个重要信息，差异表达倍数（Fold Change值，简称FC，作图时会对FC进行log转化，根据logFC值的正负判断这些基因的表达量是上调了还是下调了）以及统计学显著性p值（...因此在判断差异基因时，与常规的统计学方法相比，除了p值，通常还会考虑差异倍数，即结合这两个统计结果筛选表达量显著上调或下调的基因（一般而言，差异倍数不能太小）。...如下图示例，癌组织与正常组织的基因表达的差异火山图。...作为一种对差异分析结果的可视化呈现方式，差异火山图实质上就是一种散点图。我们只要准备已经计算好的带有Fold Change值以及显著性p值等信息的做图文件，作图就可以了。
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。...p <- p + theme(axis.text.x=element_text(angle=45,hjust=1, vjust=1)) 最后的图应该是下边样子的。 ?...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。
前面给大家介绍过 1.超详细的热图绘制教程(5000余字)，真正的保姆级教程 2.R语言绘制基因表达热图（简易版） 3.一个R函数搞定风险评估散点图，热图 4.R绘制甲基化和表达谱联合分析热图...其实每一张热图后面都对应一个表达矩阵。如上图所示，每一行是一个基因，每一列是一个样本。每一个小的色块，就是这个基因在这个样本中的表达量。...heatmap(data, cexCol = 1, #设置列标签字体大小 scale="row" #按行做归一化 ) 得到热图如下 这个热图是使用默认配色方案来绘制的...，前面我给大家介绍过 R语言中的颜色(一) 里面提到过 R自带了5个跟颜色相关的函数，即： rainbow heat.colors terrain.colors topo.colors cm.colors...(5000余字)，真正的保姆级教程 2.R语言绘制基因表达热图（简易版） 3.一个R函数搞定风险评估散点图，热图 4.R绘制甲基化和表达谱联合分析热图 5.R语言中的颜色(一)
热图绘制 - pheatmap 绘制热图除了使用ggplot2，还可以有其它的包或函数，比如pheatmap::pheatmap (pheatmap包中的pheatmap函数)、gplots::heatmap...不改脚本的热图绘制 绘图时通常会碰到两个头疼的问题： 需要画很多的图，唯一的不同就是输出文件，其它都不需要修改。如果用R脚本，需要反复替换文件名，繁琐又容易出错。...为了简化绘图、维持脚本的一致，我用bash对R做了一个封装，然后就可以通过修改命令好参数绘制不同的图了。 先看一看怎么使用 首先把测试数据存储到文件中方便调用。...字有点小，是因为图太大了，把图的宽和高缩小下试试。...sp_pheatmap.sh的参数还有一些，可以完成前面讲述过的所有热图的绘制，具体如下： ***CREATED BY Chen Tong (chentong_biology@163.com)***
想到热图我们往往联想到生物信息学，其实在其他行业也存在热图。今天我们就介绍一下在地域分布热图，下面我们以中国地图的热图为例。...近代、当代地图数据 国家基础地理信息中心 59 五十年代1:100万地形图 近代、当代地图数据 国家基础地理信息中心 我们今天利用R语言基于各省边界地图数据进行热图的绘制： 1....热图所需要的R包：”mapdata”, “maptools”,“ggplot2”, “plyr”, “mapproj”, “sp”, “maps”。 2....既然我们要画热图，那么少不了通过分布颜色的深浅体现分布情况。...接下来我们将我们的分布比例作为一个CSV文件导入R语言，文件结构如下： 代码如下： x<-china_map@data ###读取行政信息 xs<-data.frame(x,id=seq(0:924)
大家对热图应该都不陌生，但是混合的复杂热图在我们的应用中并不是太多见。今天给大家介绍一个绘制复杂热图的R包ComplexHeatmap。...首先我们看下安装和载入，其安装通过bioconductor安装： source("https://bioconductor.org/biocLite.R") biocLite("ComplexHeatmap...这是其中主要的两个进行布局的功能类： HeatmapAnnotation()主要是构建绘图的annotation部分。...#下面是中间的热图提供数据，此处直接可以不绘制热图只绘制我们想要结合在一起的图。...其中主要的函数是： oncoPrint（）其为绘制热图的核心函数，其主要可以对热图的中的cell进行分割，更加细致显示数据的分布。其主要参数如下： ?
image.png 在学习他这个代码的时候发现其中自定义了一个函数可以操作热图的文字标签，可以让热图上只显示我们感兴趣的文字标签。...image.png 我们用这个表达量文件先做一个简单的热图 读入数据 df<-read.csv("NM/NK_markers_1.csv",header=T,row.names = 1) head(df...) 最简单的热图 library(pheatmap) pdf(file = "NM/hp-1.pdf",width = 4,height = 10) pheatmap(df,fontsize = 3).../add_flag.r") 选择感兴趣的基因名，我这里就随机选取几个了 gene_name<-sample(rownames(df),10) 画图 source("useful_R_function/add_flag.r...接下来是简单的美化 代码 source("useful_R_function/add_flag.r") df<-read.csv("NM/NK_markers_1.csv",header=T,row.names
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...Good Good Study, Day Day Up")))+ labs(x=expression(paste(italic("ABC"),"123"))) 下面进入今天推文的正式内容 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 df2<-read.csv...接下来是模仿文章开头，拼接三个热图 p3<-p1+ theme(axis.text.y = element_blank()) pdf(file = "123.pdf",width = 12) p1%
今天要说的是肿瘤治疗领域常用的瀑布图，不是生物信息学领域的瀑布图。...瀑布图和泳道图经常一起出现，泳道图的绘制请看历史推文： 用ggplot2画肿瘤领域常见的泳道图 ggplot2画泳道图箭头如何显示 瀑布图可以展示同一个药物治疗不同组别患者之间的治疗效果。...肿瘤领域的瀑布图 其实就是普通的条形图。...直接用ggplot2画图即可： ggplot(df, aes(fct_reorder(id, size), size))+ geom_bar(stat = "identity", aes(fill=...，并不能看出什么效果，不过画一个瀑布图就是这么简单！
今天的推文没有详细介绍代码，代码的介绍会以视频形式放到B站，欢迎大家关注我的B站 小明的数据分析笔记本 https://space.bilibili.com/355787260 image.png 首先是示例数据的格式 画热图的数据...image.png 用来添加文本的数据 image.png 如果还有其他文本需要添加，可以再准备一份数据 image.png 加载需要用到的R包 library(ggplot2) library...tidyverse) #install.packages("see") library(see) ggplot2 是用来作图的 tidyverse 是用来做数据整理的 see 这个包里有很多配色函数 读取热图的数据作图...theme_minimal()+ theme(axis.title = element_blank()) image.png 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
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。...ggplot2_heatmap.csv",header=T) 以上数据是宽格式，借助reshape2这个包中的melt函数将宽格式转变为长格式 df1<-reshape2::melt(df) ggplot2画热图...values = c("white","red","red2","red4"))+ theme(panel.background = element_blank()) 这样是不是和文章开头提到的图有点像了...))+ scale_color_manual(values = c("white","black","black","black")) 好了，今天的内容就介绍到这里了，下一期推文介绍利用堆积柱形图给热图添加分组信息
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...<- vst(dds, blind = FALSE) #选取差异基因做热图 resSig_P 1 & padj < 0.01) >...mat.1 <- assay(vsd.T.1[rownames(resSig_P), ]) >mat.1 #选取区分明显的基因做热图 topVarGenes...order(rowVars(assay(vsd.T)), decreasing = TRUE),1000)这句中1000这个数字自己看心情调整吧mat <- mat - rowMeans(mat)这句就是热图中数值标准化算法
articles/s42255-022-00629-2#Sec15 s42255-022-00629-2.pdf 论文中没有公开代码，但是所有作图数据都公开了，我们可以试着用论文中提供的数据模仿论文中的图...今天的推文重复一下论文中的Fig3a 热图展示差异表达基因的表达量 image.png 论文中提供的数据没有上调下调的分组，这里我就随便选择数据了，两个热图之间的空白通过拼图的方式来实现 部分示例数据...delim = "\t") dim(dat) colnames(dat) dat01<-dat[1:300,] dim(dat01) dat02<-dat[301:553,] dim(dat02) 第一个热图...))+ theme(axis.text = element_blank(), axis.ticks = element_blank())+ labs(x=NULL,y=TeX(r"...guides(fill=guide_colorbar(barheight = 25))+ theme(panel.background = element_blank()) image.png 第二个热图
tl.col = "black") 这里 tl.cex是用来控制坐标轴文字的大小的cl.cex是用来控制图例刻度文字大小的 cl 是 colorlabel image.png 这个是论文中提供的代码出图，...和最终论文中用到的图还是有些差别的 下面我们查看corrplot这个包的帮助文档看看能够通过修改代码改成最终论文中的图的效果 如果需要把图例放到底部，直接添加一个cl.pos = "b"的参数 corrplot...= col1(20), tl.col = "black", cl.pos = "b") image.png 关于如何修改图例的刻度标签暂时没有找到参数调节，出图后手动修改吧...更多关于corrplot包的内容可以参考 https://cran.r-project.org/web/packages/corrplot/vignettes/corrplot-intro.html
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
