R语言 热图-组学分组数据+归一化

R语言 热图-组学分组数据+归一化

Windows 10

R-404

R Studio: Version 121335

输入下列指令，从CSV文件导入数据，出去表头，为（6+6+6）85矩阵数据，赋给test1变量

test1 <-readcsv("C:/Users/Administrator/Desktop/YsJ/sz/zzwkP1csv",header=TRUE)

输入 test1 显示下列

输入如下指令,归一化矩阵数据，并赋值回来

test1 <- scale(test1)

结果如下图

输入如下指令

pheatmap(test1)

R语言帮助的使用

想要学好一门语言，灵活利用帮助也是高效学习的一种方法，R语言的帮助获取有哪些呢？

8个PDF文档

首先在RGui标签项“帮助”里面有8个文档，可以直接打开，不过是英文的，下面提到的R文档都是英文的哈哈，呵呵！

输入helpstart(),点击回车键，打开网页获取帮助

如果没有反应，就把给出的网址复制下来在浏览器中打开。其实，这与右边区域帮助是一样的，直接看右面的就行了。

使用help(函数名、包名)

这里查看一下求和函数sum()的用法帮助。

对于特殊字符和保留关键字必须用引号（单双都行）括起来。

help('<')或者help('for')

当然了，如果输入错误，会有提示，学习语言时，要养成 学会看错误提示 的好习惯。

>help(package = datatable)

点击包名就会跳转到这个包的详细介绍页面。

使用？函数名，获得关于函数的解释

用？sum与上面一样的效果。对于特殊字符和保留关键字必须用引号（单双都行）括起来

？'<'或者？'for'，就会有相应的帮助。

使用？？函数名，获得包含该函数名的其它函数

比如sum就会获得包含该函数名sum()的其它函数。

使用example(函数名）获取函数的案例并且自动运行。

“persp”是R语言三维图像绘制函数，执行

> example("persp")

只需根据向导按“Enter”键，会画出几个漂亮的图像

有没有觉得画的图很漂亮，R语言作为优秀的数据可视化工具，能画的图远不止这些，丰富的第三方包为R语言提供了强大的画图功能，后面会慢慢看到。

参照http://yanglnet/2016/08/09/axis_text_x/这个博客

data=c(451,1069,933,734,509,1168,447,853,1399,522,422,923,786)

labs=c(“Species1″,”Species2″,”Species3”, “Species4”, “Species5”, “Species6”, “Species7”, “Species8”, “Species9”, “Species10”, “Species11”, “Species12”, “Species13”)

barplot(data,col=c(“steelblue”,”steelblue”,”steelblue”,”mediumturquoise”,”mediumturquoise”,”mediumturquoise”,”mediumturquoise”,”mediumturquoise”,”mediumturquoise”,”sandybrown”,”hotpink”,”hotpink”,”hotpink”),ylim=c(0,14),width=1,space=1,ylab=”%(……)”,las=1)

text(x=seq(15,255,by=2),y=-015, srt = 45, adj = 1, labels = labs,xpd = TRUE)

说白了就是自己用text设置标签，注意SRT=45

本文是个人笔记，请谨慎付费[星球用户可免费看]。

我们在分析了差异表达数据之后，经常要进行热图的可视化展示。

热图（Heat map） 是一个以 颜色 变化来显示数据的 矩阵 。虽然“热图”是一个新兴的词汇，但是用明暗的矩阵来标示元素的方法已经有超过一世纪的历史了。

热图源自于展示数据的平面图像，较大的数字以小的深灰色、黑色方格呈现，而较小的数字则以较亮的方格标示。如Toussaint Loua在1873年就曾使用这样的手法来绘制对 巴黎 各区的社会学统计。 [1] 彼得·斯伊斯在1957年时进行 群集分析 时也透过置换矩阵的行和列的方法将更相似的值标示在一起。雅克·贝尔坦也曾用过类似的方法标示出 累积量表 的资料。而将 阶层式分群法 加入到矩阵中的概念则是由罗伯特·F·林于1973年创造，他利用多次印刷堆叠出的字符来表示不同程度的灰色，将每个字符大小则视为一像素。利兰·威尔金森则是于1994年开发出了第一个能生成高分辨率的矩阵的计算机程序—SYSTAT。

软件设计师科尔马克·金尼则在1991年时注册了热图这个商标用以形容一种描绘金融市场信息的平面图形， [2] 但是取得了金尼发明的公司在2003年时不小心使得这个商标失效了 [3]

https://wwwrdocumentationorg/packages/customLayout/versions/020

https://mpweixinqqcom/s/zbp8pOQcNB4XBBF5SCg5GA

customLayout用于拼图特别方便，尤其是仪表盘布局

支持R内置的base绘图对象，ggplot2对象（与grid结合 ）

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”library(ggplot2)library(customLayout)

通过设置简单的数字矩阵以及对应的宽高比，可以非常方便的设置出来数字拼图

关键函数：

mat数字矩阵必须从1开始，且必须连续

其它拼图包没有的功能，非常好用

跟合并矩阵类似。分为行合并和列合并

这个功能也是其它包没有的，非常有用

关键函数：

参数lay表示大画布，参数newlay表示要嵌套进去的小画布，field表示指定要嵌套的区域编号

关键函数：

cowplot是一个ggplot2包的简单补充，意味着其可以为ggplot2提供出版物级的主题等。

更重要的是，这个包可以组合多个”ggplot2”绘制的图为一个图，并且为每个图加上例如A,B,C等标签，

这在具体的出版物上通常是要求的。 语法结构与ggplot类似，将ggplot2图作为一个对象置于 ggdraw() 中

表达式：

draw_plot(plot, x = 0, y = 0, width = 1, height = 1, scale = 1)

draw_text(text, x = 05, y = 05, size = 14, hjust = 05, vjust = 05,)

draw_plot_label(label, x = 0, y = 1, hjust = -05, vjust = 15, size = 16, fontface = "bold", family = NULL, colour = NULL, )

参数解释：

grid中文翻译为网格，可将其解释为画布分割，通过设定相应的参数，从而可以任意的摆放图形

常用函数：

语法：

参数解释：

layout参数

综合例子

子母图，主要是形成局部放大的效果，既可以从整体上对比，又兼顾特别小的数据组，或特别密的数据点可以查看，而没有必要单独做2张图

<pre style="box-sizing: border-box; font-family: Monaco, Menlo, Consolas, "Courier New", monospace; font-size: 13px; white-space: pre-wrap; display: block; padding: 95px; margin: 0px 0px 10px; line-height: 142857; color: rgb(51, 51, 51); word-break: break-all; overflow-wrap: break-word !important; background-color: white; border: 1px solid rgb(204, 204, 204); border-radius: 4px; max-width: 100%; font-variant-numeric: normal; font-variant-east-asian: normal; letter-spacing: 0544px; text-align: justify; widows: 1; overflow: auto;">## png

蝴蝶图

主要函数：

语法：

参数解释：

把绘图对象添加到列表总，并把该列表传递给 gridarrange() 函数中的grobs参数

子母图

grid包可以画字母图

安装gridExtra包后，ggplot2中多了一个 ggplotGrob( )函数，可以创建grob对象参数