掌握数据可视化利器：热图绘制方法详解

在数据分析和可视化中，热图是一种用于展示数据集中的相对密度或频率的图形。它通过颜色来代表数字，让数据呈现更直观，对比更明显。

示例数据（data1.csv）

数据为丰度/表达量矩阵，表格需要带表头和列名，每一列为样本名，每一行为各种指标数据名，如OTU，基因ID，代谢物名称等。

热图绘制示例

#读取本地数据并查看

df <- read.csv("data1.csv", header = T, row.names = 1, check.names = F)

head(dat)

#加载R包

# install.packages("pheatmap")

library(pheatmap)

#默认绘图（使用函数默认参数绘图）

pheatmap(df)

#热图美化

# scale = "row"参数对数据进行归一化，将数据统一量度，提高数据间的可比性，可选："row"（行）, "column"（列）， "none"（不进行归一化）

#按行进行归一化

pheatmap(df, scale = "row")

#按列进行归一化

pheatmap(df, scale = "column")

#聚类设置，行名列名设置

pheatmap(df, scale = "row",

cluster_row = T, #是否对行进行聚类，可选：T，F

cluster_col = F, #是否对列进行聚类，可选：T，F

treeheight_row = 40, #行聚类树高度（仅在添加行聚类树情况下生效）

treeheight_col = 20, #列聚类树高度（仅在添加列聚类树情况下生效）

show_rownames= T, #是否展示行名

show_colnames= T, #是否展示列名

fontsize_row = 8, #行名字号

fontsize_col = 12 #列名字号

)

# color参数自定义颜色

#通过colorRampPalette()函数生成一个从"navy"到"white"再到"firebrick3"的颜色渐变，并指定了100个颜色值

pheatmap(df, scale = "row",

color = colorRampPalette(c("navy", "white", "brown"))(100))

#添加行列注释信息

#读取注释信息（需提前准备）

anno_row <- read.csv("anno.csv", row.names = 1, header = T,check.names = F)

head(anno_row)

anno_col <- read.csv("group.csv", row.names = 1, header = T,check.names = F)

head(anno_col)

#添加注释

pheatmap(df, scale = "row",

annotation_row = anno_row, #添加行注释

annotation_col = anno_col, #添加列注释

annotation_names_row = T, #是否绘制行注释名称

annotation_names_col = T #是否绘制列注释名称

)

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