将数字字符串可视化为矩阵热图

visualize numerical strings as a matrixed heatmap

我正在尝试将数字字符串矩阵可视化为热图 以这个例子为例,36 个元素长度 "History" 数字字符串,假设我有 6 行(我实际上有 500 行)。我想可视化 6x36 "pixels or cells" 矩阵的热图。此外,通过 "Survive" 变量上的 True/False 直观地对它们进行排序或拆分会很棒。

    testdata=                   
       History                                Survive
    1  111111111111111211111111111111111111   FALSE
    2  111111111111111110000000000000000000   TRUE
    3  000111222111111111111111111111110000   FALSE
    4  111111111111111111111111100000000000   TRUE
    5  011231111111111111111111111111111111   FALSE
    6  111111234111111111111111110000000000   TRUE

这是一个想法。我们可以拆分 Histroy 列,然后创建 rowidID 列以将数据绘制为热图。

library(tidyverse)

testdata2 <- testdata %>% mutate(History = str_split(History, pattern = "")) 

testdata3 <- testdata2%>%
  rowid_to_column() %>%
  unnest() %>%
  group_by(rowid) %>%
  mutate(ID =row_number()) 

p <- ggplot(testdata3, aes(x = ID, y = rowid, fill = History)) +
  geom_tile(color = "black") +
  scale_fill_brewer() +
  scale_y_reverse() +
  labs(x = "", y = "") +
  theme_minimal()

print(p)

如果我们想在 Survival 列中按 TRUEFALSE 将数据绘制为分面,我们需要单独创建 rowid 作为 TRUEFALSE 对于 Survival.

testdata4 <- testdata2%>%
  group_by(Survive) %>%
  mutate(rowid = row_number()) %>%
  unnest() %>%
  group_by(Survive, rowid) %>%
  mutate(ID = row_number()) 

p2 <- ggplot(testdata4, aes(x = ID, y = rowid, fill = History)) +
  geom_tile(color = "black") +
  scale_fill_brewer() +
  scale_y_reverse() +
  labs(x = "", y = "") +
  theme_minimal() +
  facet_grid(~ Survive)

print(p2)

数据

testdata <- read.table(text =                    
    "  History                                Survive
    1  111111111111111211111111111111111111   FALSE
    2  111111111111111110000000000000000000   TRUE
    3  000111222111111111111111111111110000   FALSE
    4  111111111111111111111111100000000000   TRUE
    5  011231111111111111111111111111111111   FALSE
    6  111111234111111111111111110000000000   TRUE",
    header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE,
    colClasses = c("numeric", "character", "logical"))