关于如何使用R
plotly
创建带有树形图的群集热图,this example关注我。这是一个例子:
library(ggplot2)
library(ggdendro)
library(plotly)
#dendogram data
x <- as.matrix(scale(mtcars))
dd.col <- as.dendrogram(hclust(dist(x)))
dd.row <- as.dendrogram(hclust(dist(t(x))))
dx <- dendro_data(dd.row)
dy <- dendro_data(dd.col)
# helper function for creating dendograms
ggdend <- function(df) {
ggplot() +
geom_segment(data = df, aes(x=x, y=y, xend=xend, yend=yend)) +
labs(x = "", y = "") + theme_minimal() +
theme(axis.text = element_blank(), axis.ticks = element_blank(),
panel.grid = element_blank())
}
# x/y dendograms
px <- ggdend(dx$segments)
py <- ggdend(dy$segments) + coord_flip()
# heatmap
col.ord <- order.dendrogram(dd.col)
row.ord <- order.dendrogram(dd.row)
xx <- scale(mtcars)[col.ord, row.ord]
xx_names <- attr(xx, "dimnames")
df <- as.data.frame(xx)
colnames(df) <- xx_names[[2]]
df$car <- xx_names[[1]]
df$car <- with(df, factor(car, levels=car, ordered=TRUE))
mdf <- reshape2::melt(df, id.vars="car")
p <- ggplot(mdf, aes(x = variable, y = car)) + geom_tile(aes(fill = value))
mat <- matrix(unlist(dplyr::select(df,-car)),nrow=nrow(df))
colnames(mat) <- colnames(df)[1:ncol(df)-1]
rownames(mat) <- rownames(df)
# hide axis ticks and grid lines
eaxis <- list(
showticklabels = FALSE,
showgrid = FALSE,
zeroline = FALSE
)
p_empty <- plot_ly(filename="r-docs/dendrogram") %>%
# note that margin applies to entire plot, so we can
# add it here to make tick labels more readable
layout(margin = list(l = 200),
xaxis = eaxis,
yaxis = eaxis)
subplot(px, p_empty, p, py, nrows = 2, margin = 0.01)
给出:
我稍微更改了代码,因此在我的情况下,热图是使用plotly
而不是ggplot
生成的,因为它在我的真实大数据上运行得更快,因此我这样做:
heatmap.plotly <- plot_ly() %>% add_heatmap(z=~mat,x=factor(colnames(mat),lev=colnames(mat)),y=factor(rownames(mat),lev=rownames(mat)))
然后:
subplot(px, p_empty, heatmap.plotly, py, nrows = 2, margin = 0.01)
我的问题是:
如何让热图的行标签和列标签不会像在两个图中一样被切断?
colorer的标签改为&#34; mat&#34;在第二个图中。知道怎么预防吗?
如何更改热图和树形图之间的边距?
答案 0 :(得分:8)
使用plotly制作完全正常工作的群集热图并不像开头那样简单。幸运的是,有一个名为heatmaply的R包就是这样做的。您可以在online vignette中看到许多功能示例。
例如:
install.packages("ggplot2")
install.packages("plotly")
install.packages("heatmaply")
library(heatmaply)
heatmaply(scale(mtcars), k_row = 3, k_col = 2)
这个图是完全交互式的(来自热图和树形图)。请注意,它使用dendextend(ggdendro的更高级版本,也可以,例如,考虑分支颜色/线型/线宽)
特别是setting the margins of the dendrograms是一个公开的问题(从今天开始),但很快就会得到解决。
答案 1 :(得分:4)
如何让热图的行标签和列标签不被切断&gt;就像他们在两个地块中一样?
尝试在生成图表后设置margin
sply <- subplot(px, p_empty, heatmap.plotly, py, nrows = 2)
sply <- layout(sply,
margin = list(l = 150,
r = 0,
b = 50,
t = 0
)
)
colorer的标签改为&#34; mat&#34;在第二个图中。任何 想法如何预防?
不知道如何防止它,但你可以覆盖标签。
sply$x$data[[3]]$colorbar$title <- 'mat'
如何更改热图和树形图之间的边距?
您可以为每个子图的每个轴指定domain
。 yaxis
对应于左上角的情节,yaxis2
对应于它旁边的情节等。
增加距离比减少距离更有效。
sply <- layout(sply,
yaxis = list(domain=c(0.47, 1)),
xaxis = list(domain=c(0, 0.5)),
xaxis3 = list(domain=c(0, 0.5)),
xaxis4 = list(domain=c(0.5, 1)),
)
pl <- subplot(px, p_empty, p, py, nrows = 2)
heatmap.plotly <- plot_ly() %>% add_heatmap(z=~mat,x=factor(colnames(mat),lev=colnames(mat)),y=factor(rownames(mat),lev=rownames(mat)))
sply <- subplot(px, p_empty, heatmap.plotly, py, nrows = 2)
sply$x$data[[3]]$colorbar$title <- 'mat'
sply <- layout(sply,
yaxis = list(domain=c(0.47, 1)),
xaxis = list(domain=c(0, 0.5)),
xaxis3 = list(domain=c(0, 0.5)),
xaxis4 = list(domain=c(0.5, 1)),
margin = list(l = 150,
r = 0,
b = 50,
t = 0
)
)
sply