如何在R语言中建立六边形矩阵热图heatmap可视化_小言_互联网的博客

如何在R语言中建立六边形矩阵热图heatmap可视化

2021-01-04 10:34 513人阅读评论(0)

原文链接：http://tecdat.cn/?p=18879

这是一个六边形热图可视化程序，主要用到的知识RColorBrewer，fields,也就是R中的可视化绘图库。

本文希望SOM的结果以六边形热图可视化。让我向您展示如何在R中创建六边形热图！

您必须根据自组织神经网络（SOM）的结果来创建自己的变量。输入变量 Heatmap_Matrix 变量是一个矩阵，可以作为热图的数字表示。

因此，矩阵具有与SOM映射相同的行数和与SOM映射相同的列数，并且热图中的每个值表示一个六边形的值。这里 [1,1] 将成为左下节点（第一行，第一列），[1,2] 将成为右侧的节点，将成为 [2,1] 第二行中左侧的第一个节点，依此类推。因此，从视觉上看，顺序从左下到右上，而在矩阵中，则从左上到右下。

码


  
   
    
     
    
    
     
      library(RColorBrewer) 
      #使用brewer.pal
     
    
   
    
     
    
    
     
      library(fields) 
      #使用designer.colors
     
    
   
    
     
    
    
      
     
    
   
    
     
    
    
     
      #为每个六角形创建多边形的功能
     
    
   
    
     
    
    
      
     
    
   
    
     
    
    
     
      #从一个矩阵开始，该矩阵将作为您的热图的数字表示形式，称为Heatmap_Matrix
     
    
   
    
     
    
    
      
     
    
   
    
     
    
    
      
     
    
   
    
     
    
    
     
      x 
      <- 
      as.vector(map_Matrix)
     
    
   
    
     
    
    
      
     
    
   
    
     
    
    
     
      #此矩阵具有与SOM映射相同的行数和与SOM映射相同的列数，并且热图中的每个值表示一个六边形的值
     
    
   
    
     
    
    
      
     
    
   
    
     
    
    
      
     
    
   
    
     
    
    
     
      #在这里[1,1]将成为左下节点（第一行，第一列），[1,2]将成为右节点[2,1]将成为第二行左侧的第一个节点
     
    
   
    
     
    
    
      
     
    
   
    
     
    
    
      
     
    
   
    
     
    
    
     
      #因此，从视觉上看，可以从左下到右上工作
     
    
   
    
     
    
    
      
     
    
   
    
     
    
    
      
     
    
   
    
     
    
    
      
     
    
   
    
     
    
    
     
      #SOM的行数和列数
     
    
   
    
     
    
    
      
     
    
   
    
     
    
    
      
     
    
   
    
     
    
    
     
      Rows 
      <- 
      dim(map_Matrix)[1]
     
    
   
    
     
    
    
     
      Columns 
      <- 
      dim(map_Matrix)[2]
     
    
   
    
     
    
    
      
     
    
   
    
     
    
    
     
      #为图例腾出空间
     
    
   
    
     
    
    
      
     
    
   
    
     
    
    
      
     
    
   
    
     
    
    
     
      par(mar 
      = 
      c(0.2, 
      2
      , 
      2
      , 
      7
      ))
     
    
   
    
     
    
    
      
     
    
   
    
     
    
    
     
      #启动绘图窗口，但确实显示绘图上的所有轴或点
     
    
   
    
     
    
    
      
     
    
   
    
     
    
    
      
     
    
   
    
     
    
    
     
      plot(0, 
      0
      , 
      type 
      = 
      "n"
      , 
      axes 
      = 
      FALSE
      , 
      xlim=c(0,  
      Columns),
     
    
   
    
     
    
    
          
      ylim=c(0,  
      Rows), 
      xlab="", 
      ylab= 
      ""
      , 
      asp=1)
     
    
   
    
     
    
    
      
     
    
   
    
     
    
    
     
      #创建调色板
     
    
   
    
     
    
    
      
     
    
   
    
     
    
    
      
     
    
   
    
     
    
    
     
      #我使用designer.colors在Brewer中允许的最大数量的数值之间插入50种颜色
     
    
   
    
     
    
    
      
     
    
   
    
     
    
    
      
     
    
   
    
     
    
    
      
     
    
   
    
     
    
    
     
      ColRamp 
      <- 
      rev(designer.colors(n=50, 
      col=brewer.pal(9, 
      "Spectral"
      ) 
      )
     
    
   
    
     
    
    
      
     
    
   
    
     
    
    
     
      #制作一个向量，其长度（ColRamp）的bin数在x的最小值与最大值之间.
     
    
   
    
     
    
    
     
      #接下来，将x中的每个点与ColorRamp中的一种颜色进行匹配
     
    
   
    
     
    
    
      
     
    
   
    
     
    
    
     
      ColorCode 
      <- 
      rep("#FFFFFF", 
      length(x)) 
      #默认为全白
     
    
   
    
     
    
    
      
     
    
   
    
     
    
    
      
     
    
   
    
     
    
    
     
      for 
      (i 
      in 
      1
      :length(x))
     
    
   
    
     
    
    
       
      if 
      (!is.na(x[i])) 
      ColorCode[i] 
      <- 
      ColRamp[which.min(abs(Bins-x[i]))]
     
    
   
    
     
    
    
      
     
    
   
    
     
    
    
     
      #在图上实际绘制六角形多边形
     
    
   
    
     
    
    
      
     
    
   
    
     
    
    
      
     
    
   
    
     
    
    
     
      offset 
      <- 
      0.5 
      #向上移动时六边形的偏移量
     
    
   
    
     
    
    
      
     
    
   
    
     
    
    
      
     
    
   
    
     
    
    
     
      for 
      (row 
      in 1: 
      Rows) {
     
    
   
    
     
    
    
       
      for 
      (column 
      in 
      0
      :( 
      Columns 
      - 
      1
      ))
     
    
   
    
     
    
    
         
      agon(column 
      + 
      offset, 
      row 
      - 
      1, 
      col 
      = 
      ColorCode[
      row 
      +  
      Rows 
      * 
      column]
      )
     
    
   
    
     
    
    
       
      offset 
      <- 
      ifelse(offset, 
      0, 
      0.5
      )
     
    
   
    
     
    
    
     
      }
     
    
   
    
     
    
    
      
     
    
   
    
     
    
    
     
      #在右侧添加图例
     
    
   
    
     
    
    
      
     
    
   
    
     
    
    
     
      image(legend.only=TRUE, 
      col=ColRamp, 
      zlim=c(min(x, 
      na.rm=T), 
      max(x, 
      na.rm=T)))