调整R中热图的颜色和比例

Question

我正在使用R和格子中的函数levelplot()制作热图。

我使用的命令是：

data<-read.table("data_corr", header=T) 
library(gplots)
library(lattice)
z<-cor(data)
levelplot(z)

我得到一个这样的数字

三件事：

（a）行标签是污迹，如何解决这个问题以获得更清晰的行标签？

（b）我如何使用红色，绿色和蓝色代替默认颜色（粉色，白色和蓝色）？

（c）是否可以将比例从0.90调整为1而不是0.84？

python中的解决方案也受到欢迎，在这种情况下，我有一个90 * 90（行*列）的相关文件，比如文件名是z.txt。

Answer 1

来自levelplot的帮助页面：

col.regions
如果区域为TRUE，则使用颜色向量。一般的想法是，这应该是一个中等长度的颜色向量（长于区域的数量。默认情况下，这是100）。预计该矢量的颜色会逐渐变化（因此附近的颜色会相似）。当实际选择颜色时，选择它们沿着该矢量等间隔。当col.regions中的区域多于颜色时，颜色会被回收。实际的颜色分配由level.colors执行，单独记录。

Answer 2

在python的matplotlib中，您的问题的答案是：

（a）使用imshow选项interpolation="nearest"

进行绘图

（b）可以在imshow选项cmap=cm.jet中选择色彩映射。 More examples here

（c）为了缩放，我假设您只想在阈值中显示值并相应地设置颜色条图。使用imshow选项vmax和vmin。

这是一个最小的工作示例：

import numpy as np
import pylab as plt

# Create random matrix, save it to a text file
N = 90
A = np.random.random((N,N))
np.fill_diagonal(A,.95)
np.savetxt("z.txt",A)

# Load the data
A = np.loadtxt("z.txt")

# Apply a mask so values below .9 don't show
A[A<.9] = None

# Scale the values from .9 to 1.0 using vmin,vmax
plt.imshow(A, interpolation='nearest', vmin=.9,vmax=1.0,cmap=plt.cm.jet)
plt.colorbar()
plt.show()

Answer 3

除了卡尔的回答：

• 您可以设置col.regions的默认值，例如

  `trellis.par.set (regions = list (col = rainbow))
  

• 色标范围：请参阅levelplot的参数at。

• 行名和列名：请参阅? xyplot，参数scales。