若已经拿到表达矩阵exprSet 若差异较大,进行log缩小不同样本的差距 1.热图全体 1 ##加载包 2 library(pheatmap) 3 4 ##缩小表达量差距 5 exprSet <- log2(exprSet+1) 6 7 ##取最大标准差前1000个基因名字 8 cg <-names(tail(sort(apply(exprSet,1,sd)),1000)) 9 10 ##标准化,只关注样品间基因差异,不关注基因之间的,将离群点拉平 11 n <-t(scale(t(e

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

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

这里利用Nathan Yau所著的<鲜活的数据:数据可视化指南>一书中的数据,学习画图. 数据地址:http://datasets.flowingdata.com/ppg2008.csv 首先查看一下数据文件的前5行: Name G MIN PTS FGM FGA FGP FTM FTA FTP ... \ 0 Dwyane Wade 79 38.6 30.2 10.8 22.0 0.491 7.5 9.8 0.765 ... 1 LeBron James 81 37.7 28.4 9.7 1

之前写过三篇和CNV相关的帖子,如果你做肿瘤单细胞转录组,大概率看过: 单细胞分析实录(11): inferCNV的基本用法 单细胞分析实录(12): 如何推断肿瘤细胞 单细胞分析实录(13): inferCNV结合UPhyloplot2分析肿瘤进化 其中,第三篇帖子里面有两个注释代码,可以在基因和染色体长短臂两个层面对CNV做注释 这次对tree_anno.R代码做了更新,简单来说就是对原始CNV region的长度做了限制,最后的结果会输出更少更明显的CNV 之前在我这里拿过代码的读者如果需

用途:一般我们画热图是以连续变量作为填充因子,complexHeatmap的oncopoint函数可以以类别变量作为填充因子作热图. 用法:oncoPrint(mat, get_type = function(x) x,alter_fun = alter_fun_list, alter_fun_list = NULL, col,row_order = oncoprint_row_order(),column_order = oncoprint_column_order(),show_column

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

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

今天遇到了这样一个问题,使用matplotlib绘制热图数组中横纵坐标自然是图片的像素排列顺序, 但是这样带来的问题就是画出来的x,y轴中坐标点的数据任然是x,y在数组中的下标, 实际中我们可能期望坐标点是其他的一个范围,如图: 坐标点标出来的是实际数组中的下标,而我希望纵坐标是频率,横坐标是其他的范围 plt.yticks(np.arange(, , ), np.arange(, , )) #第一个参数表示原来的坐标范围,100是每隔100个点标出一次 #第二个参数表示将展示的坐标范围替换为新

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

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;

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

MySQL Workbench 是一款专为MySQL设计的ER/数据库建模工具.你可以用MySQL Workbench设计和创建新的数据库图示,建立数据库文档,以及进行复杂的MySQL 迁移.这里介绍使用MySQL Workbench画E-R图. 方法/步骤 在开始菜单里找到软件,点击打开

用rose画UML图(用例图,活动图) 首先,安装rose2003,电脑从win8升到win10以后,发现win10并不支持rose2003的安装,换了rose2007以后,发现也不可以. 解决途径:在虚拟机中安装(我装的是win xp的系统,安装的是rose2003). 如果需要安装包,可以联系我.此外,还有Visio2013的安装包等.都有用过,不过还是觉得rose最好用了. 然后开始贴图吧!毕设做的电商购物系统的UML设计图.   用例图: 1.用户用例模型 2.系统管理员用例模型 3.订

最近在用python中的matplotlib画折线图,遇到了坐标轴 "数字+刻度" 混合显示.标题中文显示.批量处理等诸多问题.通过学习解决了,来记录下.如有错误或不足之处,望请指正. 一.最简单的基本框架如下:已知x,y,画出折线图并保存.此时x和y均为数字. # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt #引入matplotlib的pyplot子库,用于画简单的2D图 import random x= range(0

相机拍的图,电脑上画的图,word里的文字,电脑屏幕,手机屏幕,相机屏幕显示大小一切的一切都搞明白了! 先说图片X×dpi=点数dotX是图片实际尺寸,简单点,我们只算图片的高吧,比如说拍了张图片144×144 72dpi,那么它的实际高就是144÷72=2吋dpi是每吋点数,在相机拍出一张图片之后它的dpi就确定了(右键属性摘要里就能看),比如最常见的72dpi,还说上面提到的144×144 72dpi的图片,72dpi的意思是说如果也按照72dpi打印图片的话打印出来还是高2吋(X)的可是我

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

虽然最后做成PPT里的图表会被要求用EXCEL画,但当我们只是在分析的过程中,想看看数据的走势,直接在SAS里画会比EXCEL画便捷的多. 修改起来也会更加的简单,,不用不断的修改程序然后刷新EXCEL里的透视表,,甚至有时还是需要重新插入图表等等麻烦的操作. 以下将介绍折线图(PROC GPLOT的用法): 先看代码: AXIS1 ORDER=(1990 TO 2012 BY 5) MINOR=(NUMBER=1);AXIS2 ORDER=(13000 TO 20000 BY 1000) MI

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

想要的效果 如上是silverlight版本.原理是设定一个调色板,为256的渐变色(存在一个png文件中,宽度为256,高度为1),然后针对要处理的距离矩阵图形,取图片中每个像素的Alpha值作为索引,对应到调色板的颜色.每个像素处理之后,则形成上面的热度图.该图主要表达了一个数据分布的密度. 网络上有一个Gildor.HeatmapDemos工程,我主要参考了SL版本.要注意elipseRadius,如果过小,即每个圆彼此不相交,则看不到热度效果,所以代码设置初始值为100.(上图的数值初始

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