r语言如何画聚类热图,r语言聚类分析树状图
pythonpandas rPheatmap绘制非聚类热图
最近需要需求地图
f9cb 530 a4fb 553 c2f 42 fd8f 157 CD 451.png
上面的注释部分用作临床注释，下面显示基恩的出现频率。很多人不会直接坐代码。
#编码：utf8
是库(pheatmap)
文件
文件2= c:/用户/QY/桌面/数据4。CSV
首先导入数据文件
数据文件分为两个部分，我用蟒蛇熊猫包处理的数据
因为比较快
数据2是由熊猫onehot处理的一组数据
image.png
数据四
image.png
数据
annotation _ col=读取。table(file 2，header=T，sep=，，row.names=1).
阅读。表格栏中的数据处理为数据帧格式
批注_列是顶部的注释内容，列名称是注释的标签
治疗方案=c(红色)、蓝色（绿色)、)#4D4D)、深绿色)
初级。肿瘤。site=c(# ADFf2f)、(#7A67EE)、#575757)、#8E388E)
名称(初级。肿瘤。站点)=c)直肠、右侧结肠、左侧结肠、左侧结肠和右侧结肠
名称（治疗。养生法).
年龄=c(#EEC591 、 #EEAD0E 、 green 、 #EE0000 )
姓名（年龄)=c)、 55岁、 55-65岁、 66-75岁、 76岁
由于标签包含特殊字符（如空格),因此必须在名称中定义变量原发肿瘤部位治疗方案才能更改颜色
然后定义注释的彩色
ann_colors=list(age=age，
性别=c(f=#a6a6 ，M=#FFFF00 )，
原发性肿瘤部位=原发性肿瘤部位，
原发肿瘤切除=c (y= # deb 887 ，N=#912CEE )，
#同步。metasonic=c(synchronous= red ，metasonic= # 48d 1 cc ，Early.metachronous= # 551A8B)
没有。转移部位=c 白色、 9AFF9A 、 7A67EE 、绿色 ),
治疗方案=治疗方案
最后生成图像
pheatmap(data，annotation_col=annotation_col，cellwidth=25，cellheight=35，cluster_row=FALSE，color=fontsize_row=8，fontsize_col=11，show_colnames=T，Legenames 20-40 ， 40-60 ， 60-80 ，legend
没有上传照片。在下面贴上类似的照片
Rplot.png
这是这张图的代码
这里主要修改标签名称
用用
jmdhxc1
名称(jmd hxc1)。
重新定义标签颜色
是库(pheatmap)
#产生一些数据
test=matrix(rnorm(200，20，10))))))))))test=matrix(rn ORM(200，20，10)))))))))))))
测试[ 1:10,序列[ 1,10,2]=测试[1:10,序列[1,10,2 ] 3
测试[ 11:20,序列[ 2,10,2]=测试[11:20,序列[ 2,10,2 ] 2
测试[15:20,序列(2,10,2)]=测试[15:20,序列(2,10,2 ) ] 4
colnames(test )=paste(test ，1:10，sep= )
rownames(test )=paste(gene ，1:20，sep= )
#原始图像
这是一个测试
#如上所述添加注释，并更改注释的名称
安宁
行名（注释)
pheatmap(测试，注释=注释))。
#根据需要更改颜色：(例如：“海军”、“深绿色”)。
jmdhxc1
名称(jmd hxc1)。
颜色
pheatmap(test，annotation=annotation，annotation_colors=anno_colors)))))))))。
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