R - heatmap.2（gplots）：改变颜色休息
R - heatmap.2 (gplots): change colors for breaks
我使用 gplots 包的 heatmap.2 生成了一个热图：
library(gplots)
abc <-read.csv(file="abc.txt", header=T, sep="\t", dec=".")
abcm<-as.matrix(abc)
def <-read.csv(file="def.txt", header=T, sep="\t", dec=".")
defm<-as.matrix(def)
mean <-read.csv(file="mean.txt", header=T, sep="\t", dec=".")
meanm<-as.matrix(mean)
distance.row = dist(as.matrix(def), method = "euclidean")
cluster.row = hclust(distance.row, method = "average")
distance.col = dist(t(as.matrix(abc)), method = "euclidean")
cluster.col = hclust(distance.col, method = "average")
my_palette <- colorRampPalette(c("red", "yellow", "green"))(n = 299)
heatmap.2(meanm, trace="none", dendrogram="both", Rowv=as.dendrogram(cluster.row), Colv=as.dendrogram(cluster.col), margins = c(7,7), col=my_palette, main="mean(def+abc)", xlab="def clustering", ylab="abc clustering", na.color="white")
breaks = seq(0,max(meanm),length.out=100)
gradient1 = colorpanel( sum( breaks[-1]<=95 ), "black", "red" )
gradient2 = colorpanel( sum( breaks[-1]>95 ), "red", "green" )
hm.colors = c(gradient1,gradient2)
hm.colors = c(gradient1,gradient2)
heatmap.2(meanm, trace="none", dendrogram="both", Rowv=as.dendrogram(cluster.row), Colv=as.dendrogram(cluster.col), margins = c(7,7), breaks=breaks,col=hm.colors, na.color="white")
我从这里稍微修改了从breaks开始的部分：How to assign your color scale on raw data in heatmap.2()
现在我想为以下范围制作不同的颜色：
- 100-95
- 95-65
- 65-45
- 45-0
link 中的代码只提供了 3 个类别的解决方案，但我如何实现 4 个类别的解决方案？
这里是我的示例输入（这是分号分隔的。真实示例是制表符分隔的）
sp1;sp2;sp3;sp4;sp5;sp6;sp7;Sp8;sp9;sp10
sp1;100.00;67.98;66.04;71.01;67.71;67.25;66.96;65.48;67.60;68.11
sp2;67.98;100.00;65.60;67.63;81.63;78.10;78.11;65.03;78.11;85.50
sp3;66.04;65.60;100.00;65.32;64.98;64.59;64.55;75.32;65.21;65.36
sp4;71.01;67.63;65.32;100.00;67.20;66.90;66.69;65.17;67.48;67.86
sp5;67.71;81.63;64.98;67.20;100.00;78.28;78.38;64.41;77.36;82.27
sp6;67.25;78.10;64.59;66.90;78.28;100.00;83.61;64.47;75.74;77.96
sp7;66.96;78.11;64.55;66.69;78.38;83.61;100.00;63.80;75.66;77.72
Sp8;65.48;65.03;75.32;65.17;64.41;64.47;63.80;100.00;65.63;64.59
sp9;67.60;78.11;65.21;67.48;77.36;75.74;75.66;65.63;100.00;77.78
sp10;68.11;85.50;65.36;67.86;82.27;77.96;77.72;64.59;77.78;100.00
你没有提供可重现的例子，所以我不得不猜测一些部分。
### your data
mean <- read.table(header = TRUE, sep = ';', text = "
sp1;sp2;sp3;sp4;sp5;sp6;sp7;Sp8;sp9;sp10
sp1;100.00;67.98;66.04;71.01;67.71;67.25;66.96;65.48;67.60;68.11
sp2;67.98;100.00;65.60;67.63;81.63;78.10;78.11;65.03;78.11;85.50
sp3;66.04;65.60;100.00;65.32;64.98;64.59;64.55;75.32;65.21;65.36
sp4;71.01;67.63;65.32;100.00;67.20;66.90;66.69;65.17;67.48;67.86
sp5;67.71;81.63;64.98;67.20;100.00;78.28;78.38;64.41;77.36;82.27
sp6;67.25;78.10;64.59;66.90;78.28;100.00;83.61;64.47;75.74;77.96
sp7;66.96;78.11;64.55;66.69;78.38;83.61;100.00;63.80;75.66;77.72
Sp8;65.48;65.03;75.32;65.17;64.41;64.47;63.80;100.00;65.63;64.59
sp9;67.60;78.11;65.21;67.48;77.36;75.74;75.66;65.63;100.00;77.78
sp10;68.11;85.50;65.36;67.86;82.27;77.96;77.72;64.59;77.78;100.00")
### your code
library(gplots)
meanm <- as.matrix(mean)
### define 4 colors to use for the space between 5 breaks
col = c("green","blue","red","yellow")
breaks <- c(0, 45, 65, 95, 100)
heatmap.2(meanm, breaks = breaks, col = col)
这会产生以下图：
我希望它能使定义中断和颜色的本质变得清晰。
更新渐变
我用颜色渐变填充了由 5 个断点定义的您想要的四个 "zones"。我发明了一些东西：黄绿、绿蓝、蓝深蓝、深蓝黑。
breaks = seq(0, max(meanm), length.out=100)
### define the colors within 4 zones
gradient1 = colorpanel( sum( breaks[-1]<=45 ), "yellow", "green" )
gradient2 = colorpanel( sum( breaks[-1]>45 & breaks[-1]<=65 ), "green", "blue" )
gradient3 = colorpanel( sum( breaks[-1]>65 & breaks[-1]<=95 ), "blue", "darkblue" )
gradient4 = colorpanel( sum( breaks[-1]>95 ), "darkblue", "black" )
hm.colors = c(gradient1, gradient2, gradient3, gradient4)
heatmap.2(meanm, breaks = breaks, col = hm.colors)
这会产生下图：
请告诉我这是否是您想要的。
我使用 gplots 包的 heatmap.2 生成了一个热图：
library(gplots)
abc <-read.csv(file="abc.txt", header=T, sep="\t", dec=".")
abcm<-as.matrix(abc)
def <-read.csv(file="def.txt", header=T, sep="\t", dec=".")
defm<-as.matrix(def)
mean <-read.csv(file="mean.txt", header=T, sep="\t", dec=".")
meanm<-as.matrix(mean)
distance.row = dist(as.matrix(def), method = "euclidean")
cluster.row = hclust(distance.row, method = "average")
distance.col = dist(t(as.matrix(abc)), method = "euclidean")
cluster.col = hclust(distance.col, method = "average")
my_palette <- colorRampPalette(c("red", "yellow", "green"))(n = 299)
heatmap.2(meanm, trace="none", dendrogram="both", Rowv=as.dendrogram(cluster.row), Colv=as.dendrogram(cluster.col), margins = c(7,7), col=my_palette, main="mean(def+abc)", xlab="def clustering", ylab="abc clustering", na.color="white")
breaks = seq(0,max(meanm),length.out=100)
gradient1 = colorpanel( sum( breaks[-1]<=95 ), "black", "red" )
gradient2 = colorpanel( sum( breaks[-1]>95 ), "red", "green" )
hm.colors = c(gradient1,gradient2)
hm.colors = c(gradient1,gradient2)
heatmap.2(meanm, trace="none", dendrogram="both", Rowv=as.dendrogram(cluster.row), Colv=as.dendrogram(cluster.col), margins = c(7,7), breaks=breaks,col=hm.colors, na.color="white")
我从这里稍微修改了从breaks开始的部分：How to assign your color scale on raw data in heatmap.2()
现在我想为以下范围制作不同的颜色：
- 100-95
- 95-65
- 65-45
- 45-0
link 中的代码只提供了 3 个类别的解决方案，但我如何实现 4 个类别的解决方案？
这里是我的示例输入（这是分号分隔的。真实示例是制表符分隔的）
sp1;sp2;sp3;sp4;sp5;sp6;sp7;Sp8;sp9;sp10
sp1;100.00;67.98;66.04;71.01;67.71;67.25;66.96;65.48;67.60;68.11
sp2;67.98;100.00;65.60;67.63;81.63;78.10;78.11;65.03;78.11;85.50
sp3;66.04;65.60;100.00;65.32;64.98;64.59;64.55;75.32;65.21;65.36
sp4;71.01;67.63;65.32;100.00;67.20;66.90;66.69;65.17;67.48;67.86
sp5;67.71;81.63;64.98;67.20;100.00;78.28;78.38;64.41;77.36;82.27
sp6;67.25;78.10;64.59;66.90;78.28;100.00;83.61;64.47;75.74;77.96
sp7;66.96;78.11;64.55;66.69;78.38;83.61;100.00;63.80;75.66;77.72
Sp8;65.48;65.03;75.32;65.17;64.41;64.47;63.80;100.00;65.63;64.59
sp9;67.60;78.11;65.21;67.48;77.36;75.74;75.66;65.63;100.00;77.78
sp10;68.11;85.50;65.36;67.86;82.27;77.96;77.72;64.59;77.78;100.00
你没有提供可重现的例子，所以我不得不猜测一些部分。
### your data
mean <- read.table(header = TRUE, sep = ';', text = "
sp1;sp2;sp3;sp4;sp5;sp6;sp7;Sp8;sp9;sp10
sp1;100.00;67.98;66.04;71.01;67.71;67.25;66.96;65.48;67.60;68.11
sp2;67.98;100.00;65.60;67.63;81.63;78.10;78.11;65.03;78.11;85.50
sp3;66.04;65.60;100.00;65.32;64.98;64.59;64.55;75.32;65.21;65.36
sp4;71.01;67.63;65.32;100.00;67.20;66.90;66.69;65.17;67.48;67.86
sp5;67.71;81.63;64.98;67.20;100.00;78.28;78.38;64.41;77.36;82.27
sp6;67.25;78.10;64.59;66.90;78.28;100.00;83.61;64.47;75.74;77.96
sp7;66.96;78.11;64.55;66.69;78.38;83.61;100.00;63.80;75.66;77.72
Sp8;65.48;65.03;75.32;65.17;64.41;64.47;63.80;100.00;65.63;64.59
sp9;67.60;78.11;65.21;67.48;77.36;75.74;75.66;65.63;100.00;77.78
sp10;68.11;85.50;65.36;67.86;82.27;77.96;77.72;64.59;77.78;100.00")
### your code
library(gplots)
meanm <- as.matrix(mean)
### define 4 colors to use for the space between 5 breaks
col = c("green","blue","red","yellow")
breaks <- c(0, 45, 65, 95, 100)
heatmap.2(meanm, breaks = breaks, col = col)
这会产生以下图：
我希望它能使定义中断和颜色的本质变得清晰。
更新渐变
我用颜色渐变填充了由 5 个断点定义的您想要的四个 "zones"。我发明了一些东西：黄绿、绿蓝、蓝深蓝、深蓝黑。
breaks = seq(0, max(meanm), length.out=100)
### define the colors within 4 zones
gradient1 = colorpanel( sum( breaks[-1]<=45 ), "yellow", "green" )
gradient2 = colorpanel( sum( breaks[-1]>45 & breaks[-1]<=65 ), "green", "blue" )
gradient3 = colorpanel( sum( breaks[-1]>65 & breaks[-1]<=95 ), "blue", "darkblue" )
gradient4 = colorpanel( sum( breaks[-1]>95 ), "darkblue", "black" )
hm.colors = c(gradient1, gradient2, gradient3, gradient4)
heatmap.2(meanm, breaks = breaks, col = hm.colors)
这会产生下图：
请告诉我这是否是您想要的。