1. ggplot2包ggplot函数绘制相关性热图

### 1. ggplot2包ggplot函数绘制相关性热图
rm(list = ls())
head(mtcars[,1:6]) #查看前六行六列cormtcars <- round(cor(mtcars), 3) #round()函数自定义小数点后位数
head(cormtcars[,1:6])library(ggplot2)
library(tidyverse)
library(reshape2)
m_data <- as.data.frame(cormtcars) %>% #将矩阵转换成数据框mutate(x=rownames(cormtcars)) %>%  #新建一列x,是11种属性变量melt(id='x') %>%                   #将宽数据转换成长数据,更适合ggplot2绘图dplyr::rename('y'='variable','Corr'='value')  #将variable列名改成y
#先确定好绘图时x轴、y轴的因子顺序:
list <- rownames(cormtcars)
list <- factor(list,levels = list)ggplot(data=m_data,aes(factor(x,levels = list),factor(y,levels = list), #定义x,y轴顺序,防止被默认改变fill=Corr))+  #根据相关性值填充颜色geom_tile()+  #色块函数scale_fill_gradient2(low = 'blue',mid = 'white',high ='red',limits=c(-1,1),breaks=c(-1,-0.5,0,0.5,1))+ # 颜色范围labs(x=NULL,y=NULL)+  # 去掉x,y轴labeltheme_bw(base_size = 15)  #边框颜色,坐标轴文字大小

2. ggcorrplot包ggcorrplot 函数绘制相关性热图

ggcorrplot(corr, method = c("square", "circle"), type = c("full","lower", "upper"), ggtheme = ggplot2::theme_minimal, title = "",show.legend = TRUE, legend.title = "Corr", show.diag = FALSE,colors = c("blue", "white", "red"), outline.color = "gray",hc.order = FALSE, hc.method = "complete", lab = FALSE,lab_col = "black", lab_size = 4, p.mat = NULL, sig.level = 0.05,insig = c("pch", "blank"), pch = 4, pch.col = "black",pch.cex = 5, tl.cex = 12, tl.col = "black", tl.srt = 45,digits = 2)
### 2. ggcorrplot包ggcorrplot 函数绘制相关性热图#install.packages('ggcorrplot')
library(ggcorrplot)
ggcorrplot(cormtcars)  # 一个函数搞定,不需要转化为长数据格式#默认是方形,修改为圆形显示,并标上相关系数
ggcorrplot(cormtcars,method = "circle",lab=T)#使用ggcorrplot包的cor_pmat()函数计算p值:
pmtcars <- cor_pmat(mtcars)head(pmtcars[,1:3])ggcorrplot(cormtcars,hc.order = T,  #分等级聚类重排矩阵ggtheme = ggplot2::theme_void(base_size = 15), #主题修改colors = c("CornflowerBlue","white","Salmon"), #自定义颜色lab = T,lab_size = 5,#相关系数文本字体大小tl.cex = 15,         #坐标轴字体大小p.mat = pmtcars,     #添加显著性信息sig.level = 0.01,    #显著性水平pch = 4,             #不够显著的色块标记形状,4:Xpch.cex = 10)        #不显著标记的大小,使用insig = "blank"将不显著的空白处理

3.corrplot包corrplot函数绘制相关性热图

Usage

corrplot(corr,method = c("circle", "square", "ellipse", "number", "shade", "color", "pie"),type = c("full", "lower", "upper"),col = NULL,col.lim = NULL,bg = "white",title = "",is.corr = TRUE,add = FALSE,diag = TRUE,outline = FALSE,mar = c(0, 0, 0, 0),addgrid.col = NULL,addCoef.col = NULL,addCoefasPercent = FALSE,order = c("original", "AOE", "FPC", "hclust", "alphabet"),hclust.method = c("complete", "ward", "ward.D", "ward.D2", "single", "average","mcquitty", "median", "centroid"),addrect = NULL,rect.col = "black",rect.lwd = 2,tl.pos = NULL,tl.cex = 1,tl.col = "red",tl.offset = 0.4,tl.srt = 90,cl.pos = NULL,cl.length = NULL,cl.cex = 0.8,cl.ratio = 0.15,cl.align.text = "c",cl.offset = 0.5,number.cex = 1,number.font = 2,number.digits = NULL,addshade = c("negative", "positive", "all"),shade.lwd = 1,shade.col = "white",p.mat = NULL,sig.level = 0.05,insig = c("pch", "p-value", "blank", "n", "label_sig"),pch = 4,pch.col = "black",pch.cex = 3,plotCI = c("n", "square", "circle", "rect"),lowCI.mat = NULL,uppCI.mat = NULL,na.label = "?",na.label.col = "black",win.asp = 1,...
)
#### 3.corrplot包corrplot函数绘制相关性热图
library(corrplot)
my_color <- colorRampPalette(c("red", "orange", "blue"),space = "rgb")(10)
M = cor(mtcars)
testRes = cor.mtest(mtcars, conf.level = 0.95)
corrplot(M, order = 'AOE', method = "circle", type = 'upper', tl.pos = 'td', p.mat = testRes$p, insig = "label_sig", pch.cex = .9, tl.col="black", #col = my_colorcol = c("CornflowerBlue","white","Salmon"))# tl.pos:    Character or logical, position of text labels.
# If character, it must be one of 'lt', 'ld', 'td', 'd' or 'n'.
# 'lt'(default if type=='full') means left and top,
# 'ld'(default if type=='lower') means left and diagonal,
# 'td'(default if type=='upper') means top and diagonal(near),
# 'l' means left, 'd' means diagonal, 'n' means don't add text-label.# method = c("circle", "square", "ellipse", "number", "shade", "color", "pie")# type:'full' (default), 'upper' or 'lower',
# display full matrix, lower triangular or upper triangular matrix.# p.mat:Matrix of p-value, if NULL,
# parameter sig.level, insig, pch, pch.col, pch.cex are invalid.corrplot(M, col = my_color, add = TRUE, type = 'lower', method = 'number', order = 'AOE', diag = FALSE, tl.pos = 'n', cl.pos = 'n')

R语言绘制相关性热图相关推荐

  1. R语言绘制heatmap热图

    From:http://bbsunchen.iteye.com/blog/1271580 介绍如何使用 R 绘制 heatmap 的文章. 今天无意间在Flowingdata看到一篇关于如何使用 R ...

  2. R 语言绘制环状热图

    作者:佳名 来源:简书 - R 语言文集 1. 读取并处理基因表达数据 这是我的基因表达量数据: 图 Fig 1 > myfiles <- list.files(pattern = &qu ...

  3. r语言绘制精美pcoa图_R语言绘制交互式热图

    热图 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 ...

  4. 【R语言】——聚类热图行列分组信息注释热图2

    上一期"[R语言]--聚类热图绘制(pheatmap)"介绍了R语言pheatmap包绘制聚类热图的基础代码,本期介绍当需要同时在热图上显示分组情况时,可利用pheatmap包构建 ...

  5. R语言绘制核密度图实战(Kernel Density Plot)

    R语言绘制核密度图实战(Kernel Density Plot) 目录 R语言绘制核密度图实战(Kernel Density Plot) #仿真数据

  6. Seaborn系列| 绘制相关性热图(仅显示下三角相关性)

    目录 seaborn简介 下载安装 实例 1.导入包 2.导入数据 3. 计算相关性 4. 设置颜色 5. 定义一个与相关性矩阵大小相同的矩阵,用于仅显示下三角内容,如需要显示整个矩阵则不需要如此设置 ...

  7. R语言绘制气泡矩阵图

    R语言绘制气泡矩阵图 示例图 之前在一些文章中看到过气泡矩阵的表达方法,该图形表达的意思就是不同样本中不同物种的丰度分布情况,气泡越大则是代表物种的相对丰度(或者说16S得到的绝对丰度)越大,在这个例 ...

  8. chart.Correlation绘制相关性热图

    可以同时显示相关性和显著性的热图 我们最终绘制的是如下图所示 首先配置的文件如下所示 行为样本名,列为基因名的一个表达谱 读取文件 data = read.table("cor.txt&qu ...

  9. r语言绘制精美pcoa图_如何绘制精美的PCoA图形?

    原标题:如何绘制精美的PCoA图形? 今天我们来分享干货--PCoA图形的代码.继PCA.火山图.热图等代码后,基迪奥的程序猿又整理出PCoA代码.具体往期我们分享过的代码贴,可以在文末查看哦. 什么 ...

最新文章

  1. 程序员面试100题之三:不用+、-、×、÷数字运算符做加法
  2. [css] 请说说颜色中#F00的每一位分别表示什么?为什么会有三位和六位的表示呢?
  3. Python中查找包含它的列表元素的索引,index报错!!!
  4. java飞机大战分数累加代码_JAVA 基础编程练习题39 【程序 39 分数累加】
  5. java signal handler_JAVA优雅停机的实现
  6. LeetCode 题 - 28. 实现strStr() python实现
  7. nginx日志查看goaccess安装使用
  8. SQL Server 查询性能优化——覆盖索引(一)
  9. 数据挖掘的办法有哪些
  10. 基于ADS软件的阻抗匹配
  11. xp电脑自动锁定计算机,教你设置windows xp系统电脑自动关机的方法
  12. 微博营销普遍遇到的误区
  13. 腾讯互娱2021年游戏客户端开发工程师暑期实习生面试经历
  14. SQL Server AlwaysOn部署
  15. opta球员大数据预测胜负_数据分析视角下的世界杯冠军预测
  16. 【从零开始学习YOLOv3】3.YOLOv3的数据组织和处理
  17. office 2016 for Mac打开时 出现隐藏模块中出现编译错误: link
  18. git 解决push报错
  19. qt快速读取excel
  20. win7网络本地连接服务器未响应,Win7本地连接未识别无法连接网络如何解决

热门文章

  1. 13分页和shell命令行模式
  2. 详解这场图片分类赛baseline,赢取官方人才认证+奖金
  3. 点云距离度量:完全解析EMD距离(Earth Mover's Distance)
  4. antd Form.Item 中如何获取到Select的label值
  5. pl/sql块的基本语法
  6. Amber16和AmberTools16在CentOS 7下GPU加速版的安装
  7. gpio引脚介绍 树莓派3b_使用微创联合M5S空气检测仪、树莓派3b+、prometheus、grafana实现空气质量持续监控告警WEB可视化...
  8. linux的文本处理(一)
  9. 男女洗澡前后区别,太形象了!
  10. EID:宏基因组测序在新发腹泻病毒鉴定中的应用