想必大家对聚类热图 Heatmap 并不陌生，聚类热图是我们展示基因芯片或测序结果比较常用的方式，可以直观地反映样品间的相似程度。根据基因在各个样本中的表达量绘制的聚类热图，用颜色深浅来代表基因表达量高低。目前绘制热图的工具很多，像MATLAB 、MeV (Multiple ExperimentViewer)、GraphPad Prism、R 语言的 Heatmap 等等。今天介绍两种简单的工具
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2024-09-03 17:41:46
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1.什么是相关性热图？相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。当两个变量之间存在非常强烈的相互依赖关系的时候，我们就可以说两个变量之间存在高度相关性。若两组的值一起增大，我们称之为正相关，若一组的值增大时，另一组的值减小，我们称之为负相关。默认一般使用皮尔逊算法算相关性。皮尔逊相关系
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2023-05-23 21:18:21
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## R语言如何保存热图
### 问题描述
某公司需要对销售数据进行分析和可视化展示，其中包括一个热图，用来展示不同地区的销售额。他们希望能够将生成的热图保存到本地，以便后续使用和分享。
### 解决方案
为了解决这个问题，我们可以使用R语言中的`heatmap`函数来生成热图，并使用`ggsave`函数将热图保存到本地。
首先，我们需要导入必要的R包，包括`ggplot2`和`gplo
原创
2024-02-03 06:12:10
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# 使用R语言实现corrplot
## 介绍
首先，我们需要了解“corrplot”是什么以及它的作用。在数据分析中，我们经常需要分析变量之间的相关性。corrplot是一个R语言包，它提供了一种简单而直观的方式来可视化变量之间的相关性。
在本文中，我将向你介绍如何使用R语言的corrplot包来绘制相关性矩阵的图表。
## 流程
下面是实现“R语言 corrplot”的步骤：
| 步骤
原创
2023-10-08 05:39:54
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R包安装方式一、CRAN安装二、Bioconductor安装三、Github安装四、手动安装 一、CRAN安装对于大多数R包或可以在R官网上查询到的包，都可以直接进行安装。直接利用代码安装install packages("R包的名称")从R—packages界面搜索安装 在第3步中输入R包名称，检索，点击“Install”进行安装，待安装进度走完，会显示安装成功。 图1 R包安装从菜单栏—to
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2023-07-21 18:45:14
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R语言有两大主要功能，绘图和统计，R的绘图功能是很强大的，在R里绘制好图形后常常需要输出图形。图形常见的格式有位图和矢量图，位图又包括TIFF、BMP、JPEG、PNG等；矢量图包括PDF、VMF、SVG等。今天就来学习R中怎么导出常见的位图和矢量图形。1. 导出位图保存图形时，将绘图代码放在开启目标图形设备的语句和关闭目标图形设备的语句之间即可。用法：tiff("mygraph.tiff") #
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2023-12-25 10:22:57
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Corrplot软件包简介介绍所述corrplot包是相关矩阵，置信区间的图形显示。它还包含一些进行矩阵重新排序的算法。另外，corrplot擅长细节，包括选择颜色，文本标签，颜色标签，布局等。可视化方法有七个可视化方法（参数method中）corrplot包，命名"circle"，"square"，"ellipse"，"number"，"shade"，"color"，"pie"。正相关以蓝色显示
获取更多R语言知识，请关注公众号：医学和生信笔记医学和生信笔记，专注R语言在临床医学中的使用，R语言数据分析和可视化。主要分享R语言做医学统计学、meta分析、网络药理学、临床预测模型、机器学习、生物信息学等。 文章目录安装使用添加边际图形拼图拼热图 aplot也是一个拼图包，但是使用场景和普通的拼图R包略有不同，它可以让你的坐标轴完全对齐！这让你在拼不同类型但是又使用同一个数据的图形时，更加具有
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2023-11-01 16:48:26
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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包构建分组信息，从而以不同的颜色等方式来展现分组情况。1 数据准备数据输入格式（csv格式）：2 R包加载及数据导入#下载包#
install.packages("pheatmap")
install.packages("
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2023-08-31 17:16:39
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热图可以聚合大量的数据，并可以用一种渐进色来优雅地表现，可以很直观地展现数据的疏密程度或频率高低。 本文利用R语言 pheatmap 包从头开始绘制各种漂亮的热图。参数像积木，拼凑出你最喜欢的热图即可，如下图： 基因和样本都可以单独聚类，排序，聚类再分组，行列注释，配色调整，
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2023-06-21 14:44:18
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1.什么是热图？在组学研究的相关文章中，我们常常可以看到热图（Heatmap）的展示。这些红绿相间且色彩变化丰富的热图总是能吸引读者的眼球，从而为文章增添不少亮色。当然，作为严谨的科学研究论文，图表的展示当然不可能仅仅是为了好看。热图作为一种对实验数据及其分析结果的直观的表达方式，在很多文章中都有着不可或缺的地位。它是一种将规则化矩阵数据转换成颜色色调的常用的可视化方法，其中每个单元格对应数据的某
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2023-07-27 09:54:27
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前言我们继续介绍 ComplexHeatmap，今天要介绍的内容是热图列表。ComplexHeatmap 包的一个重要的功能是，能够在水平或竖直方向连接多个热图和注释，以图形化的方式展示各信息之间的关联通常水平方向的连接比较常用，我们介绍的重点也是水平连接，竖直的连接原理基本是一致的。在进行水平连接时，热图和注释的行数要相同例如，我们要绘制三个热图列表，数据如下set.seed(123)
mat1
今天分享一个相关分析可视化实战！之前我们分享了关于相关分析的原理，还有ggcorrplot包的使用。相关性分析方法基础：Spearman、Kendall和PearsonR相关矩阵可视化包ggcorrplot今天推出相关分析的第三讲，corrplot实战与绘图。corrplot简介与安装corrplot是一个绘制相关矩阵和置信区间的包，它也包含了一些矩阵排序的算法。安装也非常简单，如果在Rstudi
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2023-09-14 16:22:15
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这里介绍corrplot包中的corrplot()函数进行相关系数的可视化，首先来看看该函数的语法和一些重要参数： corrplot(corr, method = c(“circle”, “square”, “ellipse”, “number”, “shade”, “color”, “pie”), type = c(“full”, “lower”, “upper”), add = FALSE,
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2023-08-27 10:34:18
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作者：李誉辉 四川大学在读研究生前文推送：corrplot包与ggcorrplot相关图（一）1.8cl.pos图例位置1corrplot(mat_cor, method = "ellipse", order = "AOE", col = palette_2,
2 addCoef.col = "gray20", addCoefasPercent = TRU
# 如何下载R语言的Corrplot包
如果你是刚入行的开发者，学习使用R语言进行数据分析是一项很有价值的技能。而其中一个很有用的包就是`Corrplot`，它可以帮助你可视化相关性矩阵。本文将引导你完成Corrplot包的下载和安装。
## 流程概述
我们将以表格的形式展示下载和安装`Corrplot`包的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-
原创
2024-08-07 06:36:08
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示例图像 首先安装需要的包install.packages("Corrplot") #安装Corrplot
install.packages("RColorBrewer ") #安装RColorBrewer
install.packages("showtext")#安装showtext
install.packages("sysfonts")#安装sysfonts
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2024-06-17 20:14:53
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plot() 函数(1) plot(x, y) 其中x和y是向量，生成y关于x的散点图。 (2) plot(x) 其中x是一时间序列，生成时间序列图形。如果x是向量，则产生x关于下标的散点图。如果x是复向量，则绘出复数的实部与虚部的散点图。 (3) plot(f) plot(f, y) 其中f是因子，y是数值向量。第一种格式生成f的直方图；第二种格式生成y关于f水平的箱线图。 (4) plot(d
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2023-08-31 09:16:19
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每次想要绘制热图都需要重新翻找网络的资源，也怪我自己比较菜了。于是，从重视经验的储存的角度来看，是时候要好好的整理一下了。1。首先准备数据。这个数据也很简单，就是一个方方正正的data.frame。如下图所示。其实，热图说白了，就是把数值的大小给通过颜色的深浅，更加直观的“表达”出来。因此，这也是图像的价值。2。加载pheatmap包。使用pheatmap画热图是我这么多年来，一直用的。之前也用过
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2023-07-07 14:51:33
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上一期“【R语言】——绘制按聚类结果分组的热图3”介绍了R语言pheatmap包绘制按聚类结果分组的热图，本期主要介绍使用ComplexHeatmap和circlize包绘制环形热图，环形热图可以将过长的热图变为环状，从而节省空间和使基因标签变得更为的清晰及美观。1 数据准备数据输入格式（csv格式）： 2 R包加载及数据导入#下载包#
install.packages("circli
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2023-07-31 10:45:29
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