在R中创建热图已成为许多帖子,讨论和迭代的主题。我的主要问题是,将格子levelplot()
或基本图形image()
中可用解决方案的视觉灵活性与基本heatmap()
,pheatmap的pheatmap()
或gplots'的轻松聚类结合起来很棘手heatmap.2()
。这是我想要改变的一个小细节 - x轴上标签的对角线方向。让我告诉你我在代码中的观点。
#example data
d <- matrix(rnorm(25), 5, 5)
colnames(d) = paste("bip", 1:5, sep = "")
rownames(d) = paste("blob", 1:5, sep = "")
您可以使用levelplot()
轻松将方向更改为对角线:
require(lattice)
levelplot(d, scale=list(x=list(rot=45)))
但应用聚类似乎很痛苦。其他视觉选项也是如此,例如在热图单元格周围添加边框。
现在,转移到实际的heatmap()
相关功能,聚类和所有基本视觉效果都非常简单 - 几乎不需要调整:
heatmap(d)
所以在这里:
require(gplots)
heatmap.2(d, key=F)
最后,我最喜欢的一个:
require(pheatmap)
pheatmap(d)
但所有这些都没有选项来旋转标签。 pheatmap
手册表明我可以使用grid.text
自定义标签。真是太高兴 - 尤其是在聚类和更改显示标签的顺序时。除非我在这里遗漏了什么......
最后,有一个旧的image()
。我可以旋转标签,一般来说它是最可定制的解决方案,但没有聚类选项。
image(1:nrow(d),1:ncol(d), d, axes=F, ylab="", xlab="")
text(1:ncol(d), 0, srt = 45, labels = rownames(d), xpd = TRUE)
axis(1, label=F)
axis(2, 1:nrow(d), colnames(d), las=1)
那么我该怎么做才能获得理想的快速热图,具有聚类和定位以及良好的视觉功能黑客攻击?我的最佳出价是以某种方式改变heatmap()
或pheatmap()
,因为这两者似乎是调整中最通用的。但欢迎任何解决方案。
答案 0 :(得分:18)
要修复pheatmap
,您真正要做的就是进入pheatmap:::draw_colnames
并在调用grid.text()
时调整一些设置。这是使用assignInNamespace()
执行此操作的一种方法。 (它可能需要额外的调整,但你得到了图片;):
library(grid) ## Need to attach (and not just load) grid package
library(pheatmap)
## Your data
d <- matrix(rnorm(25), 5, 5)
colnames(d) = paste("bip", 1:5, sep = "")
rownames(d) = paste("blob", 1:5, sep = "")
## Edit body of pheatmap:::draw_colnames, customizing it to your liking
draw_colnames_45 <- function (coln, ...) {
m = length(coln)
x = (1:m)/m - 1/2/m
grid.text(coln, x = x, y = unit(0.96, "npc"), vjust = .5,
hjust = 1, rot = 45, gp = gpar(...)) ## Was 'hjust=0' and 'rot=270'
}
## For pheatmap_1.0.8 and later:
draw_colnames_45 <- function (coln, gaps, ...) {
coord = pheatmap:::find_coordinates(length(coln), gaps)
x = coord$coord - 0.5 * coord$size
res = textGrob(coln, x = x, y = unit(1, "npc") - unit(3,"bigpts"), vjust = 0.5, hjust = 1, rot = 45, gp = gpar(...))
return(res)}
## 'Overwrite' default draw_colnames with your own version
assignInNamespace(x="draw_colnames", value="draw_colnames_45",
ns=asNamespace("pheatmap"))
## Try it out
pheatmap(d)
答案 1 :(得分:8)
它比我的评论稍微复杂一点,因为heatmap
打破了绘图区域以绘制树形图,最后一个绘图区域不是你想要的image
图。附上标签。
有一个解决方案,因为heatmap
提供了add.expr
参数,该参数在绘制image
时对表达式进行求值。人们还需要知道由于树状图排序而发生的标签的重新排序。最后一点涉及一些不优雅的黑客攻击,因为我将首先绘制热图以获取重新排序信息,然后使用它来正确绘制带有角度标签的热图。
首先来自?heatmap
x <- as.matrix(mtcars)
rc <- rainbow(nrow(x), start = 0, end = .3)
cc <- rainbow(ncol(x), start = 0, end = .3)
hv <- heatmap(x, col = cm.colors(256), scale = "column",
RowSideColors = rc, ColSideColors = cc, margins = c(5,10),
xlab = "specification variables", ylab = "Car Models",
main = "heatmap(<Mtcars data>, ..., scale = \"column\")")
在此阶段,标签不是我们想要的标签,但hv
包含重新排序其colnames
mtcars
$colInd
组件所需的信息> hv$colInd
[1] 2 9 8 11 6 5 10 7 1 4 3
:
order
您可以像> colnames(mtcars)[hv$colInd]
[1] "cyl" "am" "vs" "carb" "wt" "drat" "gear" "qsec" "mpg" "hp"
[11] "disp"
的输出一样使用它,例如:
labs <- colnames(mtcars)[hv$colInd]
现在使用它以正确的顺序生成我们想要的标签:
heatmap
然后我们重新调用labCol = ""
,但这次我们指定text
来禁止列变量的标记(使用零长度字符串)。我们还使用text
调用以所需角度绘制标签。对text(x = seq_along(labs), y = -0.2, srt = 45, labels = labs, xpd = TRUE)
的调用是:
y
这基本上就是你的问题。使用image
的值进行播放,因为您需要将其调整为字符串的长度,以使标签与labels = labs
图不重叠。我们指定text
以按所需顺序传递我们想要的标签。整个add.expr
调用将被传递给 hv <- heatmap(x, col = cm.colors(256), scale = "column",
RowSideColors = rc, ColSideColors = cc, margins = c(5,10),
xlab = "specification variables", ylab = "Car Models",
labCol = "",
main = "heatmap(<Mtcars data>, ..., scale = \"column\")",
add.expr = text(x = seq_along(labs), y = -0.2, srt = 45,
labels = labs, xpd = TRUE))
未加引号。这是整个电话:
{{1}}
结果是:
答案 2 :(得分:5)
我也在寻找使用热图旋转标签文字的方法。最终我设法找到了这个解决方案:
library(gplots)
library(RColorBrewer)
heatmap.2(x,col=rev(brewer.pal(11,"Spectral")),cexRow=1,cexCol=1,margins=c(12,8),trace="none",srtCol=45)
关键参数是srtCol(or srtRow for row labels)
,用于在gplots中旋转列标签。
答案 3 :(得分:4)
使用lattice::levelplot
和latticeExtra::dendrogramGrob
的解决方案:
library(lattice)
library(latticeExtra)
示例数据:
d <- matrix(rnorm(25), 5, 5)
colnames(d) = paste("bip", 1:5, sep = "")
rownames(d) = paste("blob", 1:5, sep = "")
您必须定义行和列的树形图(计算
在heatmap
)内部:
dd.row <- as.dendrogram(hclust(dist(d)))
row.ord <- order.dendrogram(dd.row)
dd.col <- as.dendrogram(hclust(dist(t(d))))
col.ord <- order.dendrogram(dd.col)
并将其传递给dendrogramGrob
中的legend
函数
levelplot
的论据。
我使用RColorBrewer
的颜色定义了一个新主题
用border
修改了单元格边框的宽度和颜色
和border.lwd
:
myTheme <- custom.theme(region=brewer.pal(n=11, 'RdBu'))
levelplot(d[row.ord, col.ord],
aspect = "fill", xlab='', ylab='',
scales = list(x = list(rot = 45)),
colorkey = list(space = "bottom"),
par.settings=myTheme,
border='black', border.lwd=.6,
legend =
list(right =
list(fun = dendrogramGrob,
args =
list(x = dd.col, ord = col.ord,
side = "right",
size = 10)),
top =
list(fun = dendrogramGrob,
args =
list(x = dd.row,
side = "top"))))
您甚至可以使用shrink
参数来缩放单元格大小
与它们的价值成正比。
levelplot(d[row.ord, col.ord],
aspect = "fill", xlab='', ylab='',
scales = list(x = list(rot = 45)),
colorkey = list(space = "bottom"),
par.settings=myTheme,
border='black', border.lwd=.6,
shrink=c(.75, .95),
legend =
list(right =
list(fun = dendrogramGrob,
args =
list(x = dd.col, ord = col.ord,
side = "right",
size = 10)),
top =
list(fun = dendrogramGrob,
args =
list(x = dd.row,
side = "top"))))
答案 4 :(得分:2)
我能够接受Gavin Simpson的回答并稍微修改它以便为我工作以进行简单的原型设计,其中data1
是read.csv()对象,而data1_matrix
当然是从那个
heatmap(data_matrix, Rowv=NA, Colv=NA, col=heat.colors(64), scale='column', margins=c(5,10),
labCol="", add.expr = text(x = seq_along(colnames(data1)), y=-0.2, srt=45,
labels=colnames(data1), xpd=TRUE))
轰!谢谢加文。
这个工作的关键位是add.expr
位之前的部分,他将labCol设置为“”,这是防止前(直下)标签与新45度重叠的必要条件那些
答案 5 :(得分:2)
pheatmap
(1.0.12)released on 2019-01-04的最新版本支持angle_col
参数。
#example data
d <- matrix(rnorm(25), 5, 5)
colnames(d) = paste("bip", 1:5, sep = "")
rownames(d) = paste("blob", 1:5, sep = "")
#update to latest version on CRAN
install.packages("pheatmap")
library("pheatmap")
pheatmap(d, angle_col = 45)
我在GitHub上创建了一个具有heatmap.2
函数改进版本的软件包。这支持调整轴标签,包括传递到srtCol
函数的axis
参数。可以从以下位置安装:https://github.com/TomKellyGenetics/heatmap.2x
library("devtools")
install_github("TomKellyGenetics/heatmap.2x")
library("heatmap.2x")
heatmap.2x(d, scale = "none", trace = "none", col = heat.colors, srtCol = 45)
从version 2.12.1的gplots
开始,heatmap.2
函数还支持srtCol
参数。
library("gplots")
heatmap.2(d, scale = "none", trace = "none", srtCol = 45)