缩放不同大小的热图

Question

我有几个包含相关性的方形矩阵，但大小差别很大（从300行/列到3000行/列）。例如，其中两个可能是：

small_matrix <- replicate(10, rnorm(10)) 
large_matrix <- replicate(100, rnorm(100)) 

但是，如果您制作这些热图，则很难比较：

heatmap(small_matrix, Rowv = NA, Colv = NA, labRow = NA, labCol = NA)
heatmap(large_matrix, Rowv = NA, Colv = NA, labRow = NA, labCol = NA)

我希望可视化效果可比，至少在＆＃34;印象派＆＃34;水平。因此，我想重新调整它们，以便它们都是10行/列。这样你至少可以对矩阵进行视觉，印象派的比较。

可能这需要以某种方式将每个矩阵划分为10x10子矩阵，然后取每个子矩阵的平均值。

这样做的好方法是什么？

Answer 1

你可以使用ggplot2进行一些插值（但是使用平均值会更弱）（对于融化函数你也需要重新整形）

p1 <- qplot(X1, X2, data = melt(small_matrix), fill = value, geom = "raster")
p2 <- qplot(X1, X2, data = melt(large_matrix), fill = value, geom = "raster")
p3 <- qplot(X1, X2, data = melt(small_matrix), fill = value, geom = "raster",interpolate = TRUE)
p4 <- qplot(X1, X2, data = melt(large_matrix), fill = value, geom = "raster",interpolate = TRUE)

p <- grid.arrange(p1,p2,p3,p4)

Answer 2

另一种方法是使用raster库：

library(raster)
library(RColorBrewer)

large_matrix <- replicate(100, rnorm(100)) 
matrix_rasterized <- raster(large_matrix)

extent(matrix_rasterized) <- extent(c(-180, 180, -90, 90))
size <- raster(nrow=10, ncol=10)
matrix_resampled <- resample(matrix_rasterized, size)
matrix_rescaled <- as.matrix(matrix_resampled)

greyscale <- brewer.pal(9, "Greys")

heatmap(matrix_rescaled, labRow = NA, labCol = NA, 
main = "Large matrix - Rescaled", col = greyscale)