ggplot2散点图呈现热图效果

2024-09-04

gplots heatmap.2和ggplot2 geom_tile实现数据聚类和热图plot

主要步骤 ggplot2 数据处理成矩阵形式,给行名列名 hclust聚类,改变矩阵行列顺序为聚类后的顺序 melt数据,处理成ggplot2能够直接处理的数据结构,并加上列名 ggplot_tile进行画图 gplots 数据处理成矩阵形式,给行名列名调制颜色并用heatmap.2画热图(heatmap.2函数内部用hclustfun 进行聚类) R语言代码 library(ggplot2) library(data.table) CN_DT <- fread("/home/ywlia

R语言与医学统计图形-【17】ggplot2几何对象之热图

ggplot2绘图系统--heatmap.geom_rect 这里不介绍更常见的pheatmap包. 1.heatmap函数基础包. data=as.matrix(mtcars) #接受矩阵 heatmap(data) heatmap(data,scale = 'column') heatmap(data,scale = 'column', col=terrain.colors(256), Colv = NA, Rowv = NA) 2.geom_tile ggplot2 中,热图可看作若干个

pheatmap, gplots heatmap.2和ggplot2 geom_tile实现数据聚类和热图plot

主要步骤 pheatmap 数据处理成矩阵形式,给行名列名用pheatmap画热图(pheatmap函数内部用hclustfun 进行聚类) ggplot2 数据处理成矩阵形式,给行名列名 hclust聚类,改变矩阵行列顺序为聚类后的顺序 melt数据,处理成ggplot2能够直接处理的数据结构,并加上列名 ggplot_tile进行画图 gplots 数据处理成矩阵形式,给行名列名调制颜色并用heatmap.2画热图(heatmap.2函数内部用hclustfun 进行聚类) R语言代码

基于HTML5实现3D热图Heatmap应用

Heatmap热图通过众多数据点信息,汇聚成直观可视化颜色效果,热图已广泛被应用于气象预报.医疗成像.机房温度监控等行业,甚至应用于竞技体育领域的数据分析. http://www.hightopo.com/guide/guide/plugin/forcelayout/examples/example_heatmap2d.html http://www.hightopo.com/guide/guide/plugin/forcelayout/examples/example_heatmap3d.ht

Heatmap.js v2.0 – 最强大的 Web 动态热图

Heatmap 是用来呈现一定区域内的统计度量,最常见的网站访问热力图就是以特殊高亮的形式显示访客热衷的页面区域和访客所在的地理区域的图示.Heatmap.js 这个 JavaScript 库可以实现各种动态热力图的网页,帮助您研究和可视化用户的行为. Heatmap.js V2.0 是目前网络上最先进的热图可视化库.新的2.0版本 Heatmap.js 更快,拥有更强的渲染模块,使用更方便,因此您可以快速掌握和扩展自定义功能. 插件下载效果演示下面是一个简单的调用示例: // mi

基于HTML5实现的Heatmap热图3D应用

Heatmap热图通过众多数据点信息,汇聚成直观可视化颜色效果,热图已广泛被应用于气象预报.医疗成像.机房温度监控等行业,甚至应用于竞技体育领域的数据分析. 已有众多文章分享了生成Heatmap热图原理,可参考<How to make heat maps>和<How to make heat maps in Flex>,本文将介绍基于HTML5技术的实现方式,主要基于Cavans和WebGL这两种HTML5的2D和3D技术的应用,先上最终例子实现的界面效果和操作视频: 实现Heat

用R包中heatmap画热图

一:导入R包及需要画热图的数据 library(pheatmap) data<- read.table("F:/R练习/R测试数据/heatmapdata.txt",head = T,row.names=1,sep="\t") 二:画图 1)pheatmap(data)#默认参数 2)pheatmap(data,clustering_distance_rows = "correlation")#聚类线长度优化 3)pheatmap(data

R语言学习 - 热图美化

实际应用中,异常值的出现会毁掉一张热图.这通常不是我们想要的.为了更好的可视化效果,需要对数据做些预处理,主要有对数转换,Z-score转换,抹去异常值,非线性颜色等方式. 对数转换为了方便描述,假设下面的数据是基因表达数据,4个基因 (a, b, c, d)和5个样品 (Grp_1, Grp_2, Grp_3, Grp_4),矩阵中的值代表基因表达FPKM值. data <- c(rnorm(5,mean=5), rnorm(5,mean=20), rnorm(5, mean=100), c

R绘图(2): 离散/分类变量如何画热图/方块图

相信很多人都看到过上面这种方块图,有点像"华夫饼图"的升级版,也有点像"热图"的离散版.我在一些临床多组学的文章里面看到过好几次这种图,用它来展示病人的临床信息非常合适,我自己也用R包或者AI画过类似的图.今天给大家演示一下,如何用ggplot2里面的geom_tile函数画这种图. 先构造一个练习数据集,假设有15个病人,每个病人有年龄.性别.症状.是否有RNA-seq和WES测序等信息. library(ggplot2) library(tidyverse) l

用Excel制作热图(heatmap)的方法

http://jingyan.baidu.com/article/64d05a0240ec75de55f73bd8.html 利用Excel 2010及以上版本的"条件格式"--"色阶"功能可以制作热图(heatmap).可选用Adobe Illustrator软件加工.美化之. 这里以Excel 2010为例介绍具体步骤. 工具/原料 Excel 2010或以上版本 Adobe Illustrator 方法/步骤在Excel中选中要做热图的全部数据

matplotlib热图

1.基础知识点回顾 1.plot(x, y, marker='D')表示绘制折线图,marker设置样式菱形. 2.scatter(x, y, marker='s', color='r')绘制散点图,红色正方形. 3.bar(x, y, 0.5, color='c')绘制柱状图,间距为0.5,原色. 4.hist(data,40,normed=1,histtype='bar',facecolor='yellowgreen',alpha=0.75)直方图. 5.设置x轴和y轴的坐标值: xlim(

HeatMap（热图）的原理和实现

先来看两张图: (1)10年世界杯决赛,冠军西班牙队中门将.后卫.中场及前锋的跑位热图通过热图,我们可以很清楚的看出四个球员在比赛中跑动位置的差异. (2)历史地震震源位置的热图也可以很清楚的看出,哪个地方是地震的高发地区(频率最高). HeatMap简介上面两张就是热图的典型应用,通过热图可以简单地聚合大量数据,并使用一种渐进的色带来优雅地表现,最终效果一般优于离散点的直接显示,可以很直观地展现空间数据的疏密程度或频率高低.但也由于很直观,热图在数据表现的准确性并不能保证. 生成原理热

R语言学习 - 热图简化

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.2等. 相比于ggplot2作heatmap, pheatmap会更为简单一些,一个函数设置不同的参数,可以完成行列聚类.行列注释.Z-score计算.颜色自定义等. data_ori <- "Grp_1;Grp_2;Grp_3;Grp_4;Grp_5 a;6.6;20.9;100.1;600.0;5.2 b;

R语言学习 - 热图绘制heatmap

生成测试数据绘图首先需要数据.通过生成一堆的向量,转换为矩阵,得到想要的数据. data <- c(1:6, 6:1, 6:1, 1:6, (6:1)/10, (1:6)/10, (1:6)/10, (6:1)/10, 1:6, 6:1, 6:1, 1:6, 6:1, 1:6, 1:6, 6:1) [1] 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 6.0 5.0 4.0 3.0 2.0 1.0 6.0 5.0[15] 4.0 3.0 2.0 1.0 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0

扩增子图表解读3热图：差异菌、OTU及功能

热图是使用颜色来展示数值矩阵的图形.通常还会结合行.列的聚类分析,以表达实验数据多方面的结果. 热图在生物学领域应用广泛,尤其在高通量测序的结果展示中很流行,如样品-基因表达,样品-OTU相对丰度矩阵非常适合采用热图呈现. 热图优点因为人读数字需要思考和比较,而对颜色识别能力非常强,采用颜色的深浅代替数据表是非常高效的呈现方式,也便于从中挖掘规律. 热图在非常小的区域展示了大量的基因表达/细菌丰度数据,即可以快速比较组间的变化,同时还可以显示组内每个样品的的丰度,以及组内各样品间的

seaborn线性关系数据可视化：时间线图|热图|结构化图表可视化

一.线性关系数据可视化lmplot( ) 表示对所统计的数据做散点图,并拟合一个一元线性回归关系. lmplot(x, y, data, hue=None, col=None, row=None, palette=None,col_wrap=None, height=5, aspect=1,markers="o", sharex=True,sharey=True, hue_order=None, col_order=None,row_order=None,legend=True

HTML+CSS+Javascript实现轮播图效果

HTML+CSS+Javascript实现轮播图效果注意:根据自己图片大小来更改轮播图大小. <!doctype html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <style> * { margin: 0; padding: 0; } /*去掉ul.ol.li源有的样式*/ ul, ol, li { list-style: none; } /*设置图片样式为*/ img { width:

jQuery 简单滑动轮播图效果

一般页面简单轮播图效果用jQuery制作更加简单.我们来看看以下效果是如何来进行制作的. 其html结构下所示: <div id="box"> <ul> <li><img src="taobao/01.jpg"></li> <li><img src="taobao/02.jpg"></li>

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如何增强ArcGIS插值图出图效果 by 李远祥在一些科研领域,经常会遇到使用插值的方式进行处理,并生成最终的插值图.插值图在ArcGIS里面非常容易生成,只要具备了采用点数据,通过ArcToolBox里面的插值的工具可以直接生成最终的插值数据.插值的方法有很多种,这里就不做介绍了.数据生成后,其地图制作也是相当的简单,只需要在符号系统的标签里面设置一下,并进行重分类,使用色带去渲染就可以完成.下图去掉一些地图的整饰元素,直接使用最原始的栅格渲染方式进行出图. 尽管这个图按照笔者的经验,将研究

js实现轮播图效果(附源码)--原生js的应用

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