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本篇文章為大家展示了R語言怎樣繪制熱圖，內容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細介紹希望你能有所收獲。
第一步安裝：
install.packages("pheatmap") #安裝pheatmap包install.packages("RColorBrewer") #安裝RColorBrewer包library(pheatmap) #加載pheatmap包library(RColorBrewer) #加載RColorBrewer包這里稍微給大家介紹一下RColorBrewer包：RColorBrewer is an R package that allows users to create colourful graphs with pre-made color palettes.為什么要使用它，是因為他艷麗及豐富的配色深深的把小編吸引住了，這么好的東西一定要分享給大家。他有三個配色。大家可以根據情況使用。
第二步讀取數據：
首先我們來看一下數據的格式，第一行為樣品名稱，第一列為基因名稱。
fitness <- read.delim("C:/Users/dell/Desktop/fitness.txt", row.names = 1) #讀取數據id <- read.delim("C:/Users/dell/Desktop/id.tmp") #讀取需要畫圖的基因fit.sel <- fitness[which(rownames(fitness) %in% id$ID), ] #提取需要畫圖的數據并保存
第三步查看數據分布：
summary(fit.sel) #查看數據最大值最小值設置scale范圍
第四步畫圖：
bk = unique(c(seq(-5, 0, length=100), seq(0, 2, length=100))) #scale范圍col = c(colorRampPalette(rev(brewer.pal(11, "RdYlBu")))(200)) #顏色選取RdYlBupheatmap(fit.sel, color = col, breaks = bk, show_rownames = T, clustering_method = "ward.D2")
最后查看結果：
最后總結一下常用參數的設置：
treeheight_row 設置row方向的聚類樹高
treeheight_col 設置col方向的聚類樹高
cellheight 表示每個單元格的高度
cellwidth 表示每個單元格的寬度
display_numbers 表示是否將數值顯示在熱圖的格子中（T/F）。
fontsize 表示熱圖中字體顯示的大小
number_color 設置顯示內容的顏色
pheatmap(fit.sel, cellheight=9, cellwidth=18, treeheight_row=100, treeheight_col=18, color = col, breaks = bk, show_rownames = T, display_numbers=T, number_color="black", fontsize=6, clustering_method = "ward.D2")
這樣運行的結果如下：
上述內容就是R語言怎樣繪制熱圖，你們學到知識或技能了嗎？如果還想學到更多技能或者豐富自己的知識儲備，歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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