首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在R中创建具有比例和数值的热图

在R中创建具有比例和数值的热图可以使用heatmap()函数。heatmap()函数可以根据数据的值绘制颜色编码的热图,并且可以添加比例和数值标签。

下面是一个创建具有比例和数值的热图的示例代码:

代码语言:txt
复制
# 创建一个示例数据集
data <- matrix(c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9), nrow = 3, ncol = 3)

# 创建热图
heatmap(data, scale = "column", col = cm.colors(256), main = "Heatmap")

# 添加比例标签
legend("topright", legend = c("Low", "High"), fill = c("blue", "red"), title = "Scale")

# 添加数值标签
text(x = rep(1:3, 3), y = rep(1:3, each = 3), labels = data, col = "black")

上述代码中,首先创建了一个3x3的示例数据集。然后使用heatmap()函数绘制热图,其中scale参数设置为"column"表示按列进行数据缩放,col参数设置为cm.colors(256)表示使用256种颜色进行编码。通过main参数可以设置热图的标题。

接下来使用legend()函数添加比例标签,其中legend参数设置为"topright"表示将比例标签放置在热图的右上角,legend参数设置为c("Low", "High")表示比例标签的文本内容,fill参数设置为c("blue", "red")表示比例标签的颜色,title参数设置为"Scale"表示比例标签的标题。

最后使用text()函数添加数值标签,其中x参数和y参数分别指定数值标签的横坐标和纵坐标,labels参数设置为data表示数值标签的内容,col参数设置为"black"表示数值标签的颜色。

这样就可以在R中创建具有比例和数值的热图了。对于更复杂的热图需求,可以参考R中其他相关的包和函数,如ggplot2、heatmaply等。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

60种常用可视化图表的使用场景——(下)

每个圆圈表示一个数值刻度,而径向分隔线则用作区分不同类别或间隔(如果是直方图)。 条形通常从中心点开始向外延伸,但也可以别处为起点以显示数值范围(如跨度图)。...此外,条形也可以如堆叠式条形图般堆叠起来。 推荐的制作工具有:jChartFX、Bokeh。...由于热图依赖颜色来表达数值,它比较适合用来显示广泛数值数据,因为要准确地指出色调之间的差异始终有难度,也较难从中提取特定数据点(除非在单元格中加入原始数据)。...图表中可加入直线或曲线来辅助分析,并显示当所有数据点凝聚成单行时的模样,通常称为「最佳拟合线」或「趋势线」。 如您有一对数值数据,可使用散点图来查看其中一个变量是否在影响着另一个变量。...通过利用定位和比例,气泡图通常用来比较和显示已标记/已分类的圆圈之间的关系。

16310
  • 60 种常用可视化图表,该怎么用?

    比例面积图 非常适合用来比较数值和显示比例(尺寸、数量等),以便快速全面地了解数据的相对大小,而无需使用刻度。...比例面积图通常使用正方形或圆形,常见技术错误是,使用长度来确定形状大小,而非计算形状中的空间面积,导致数值出现指数级的增长和减少。...在量化波形图中,每个波浪的形状大小都与每个类别中的数值成比例。与波形图平行流动的轴用作时间刻度。我们也可以用不同颜色区分每个类别,或者通过改变色彩来显示每个类别的附加定量值。...条形通常从中心点开始向外延伸,但也可以别处为起点以显示数值范围(如跨度图)。此外,条形也可以如堆叠式条形图般堆叠起来。 推荐的制作工具有:jChartFX、Bokeh。...图表中可加入直线或曲线来辅助分析,并显示当所有数据点凝聚成单行时的模样,通常称为「最佳拟合线」或「趋势线」。 如您有一对数值数据,可使用散点图来查看其中一个变量是否在影响着另一个变量。

    9K10

    常用60类图表使用场景、制作工具推荐!

    比例面积图 非常适合用来比较数值和显示比例(尺寸、数量等),以便快速全面地了解数据的相对大小,而无需使用刻度。...比例面积图通常使用正方形或圆形,常见技术错误是,使用长度来确定形状大小,而非计算形状中的空间面积,导致数值出现指数级的增长和减少。...在量化波形图中,每个波浪的形状大小都与每个类别中的数值成比例。与波形图平行流动的轴用作时间刻度。我们也可以用不同颜色区分每个类别,或者通过改变色彩来显示每个类别的附加定量值。...条形通常从中心点开始向外延伸,但也可以别处为起点以显示数值范围(如跨度图)。此外,条形也可以如堆叠式条形图般堆叠起来。 推荐的制作工具有:jChartFX、Bokeh。...图表中可加入直线或曲线来辅助分析,并显示当所有数据点凝聚成单行时的模样,通常称为「最佳拟合线」或「趋势线」。 如您有一对数值数据,可使用散点图来查看其中一个变量是否在影响着另一个变量。

    8.9K20

    可视化图表样式使用大全

    比例面积图 ? 非常适合用来比较数值和显示比例(尺寸、数量等),以便快速全面地了解数据的相对大小,而无需使用刻度。...比例面积图通常使用正方形或圆形,常见技术错误是,使用长度来确定形状大小,而非计算形状中的空间面积,导致数值出现指数级的增长和减少。...在量化波形图中,每个波浪的形状大小都与每个类别中的数值成比例。与波形图平行流动的轴用作时间刻度。我们也可以用不同颜色区分每个类别,或者通过改变色彩来显示每个类别的附加定量值。...条形通常从中心点开始向外延伸,但也可以别处为起点以显示数值范围(如跨度图)。此外,条形也可以如堆叠式条形图般堆叠起来。 推荐的制作工具有:jChartFX、Bokeh。 热图 ?...图表中可加入直线或曲线来辅助分析,并显示当所有数据点凝聚成单行时的模样,通常称为「最佳拟合线」或「趋势线」。 如您有一对数值数据,可使用散点图来查看其中一个变量是否在影响着另一个变量。

    9.4K10

    如何在R语言中建立六边形矩阵热图heatmap可视化

    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。...,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[...能够读取颜色含义的图例 在最后,创建图例,您将获得与上图类似的热图。 希望我的解释和代码能帮助您在R中创建自己漂亮的热图。

    1.6K20

    《美团机器学习实践》第二章 特征工程

    数值特征(定量数据) 主要考虑因素:==大小和分布== 对于目标变量为输入特征的光滑函数的模型,如线性回归、逻辑回归,其输入特征的大小很敏感,因此,使用光滑函数建模时,有必要对输入进行归一化。...特征交叉提升了模型的表达能力,让线性模型具有非线性的性质,而树模型天然有这种性质。 ==八种常见数值特征处理方法== 截断。...例如对于分类问题,采用交叉验证的方式,即将样本划分为5 份,针对其中每一份数据,计算离散特征每个取值在另外4 份数据中每个类别的比例。为了避免过拟合,也可以采用嵌套的交叉验证划分方法。...因为很多类别特征的取值样本个数太少,不具有统计意义。对于这种情况,我们通常采用贝叶斯方法,即对统计特征进行贝叶斯平滑,如拉普拉斯平滑或者先验概率和后验概率加权平均的方式。 类别特征之间交叉组合。...嵌入方法 将特征选择嵌入到模型的构建过程中,具有封装方法与机器学习算法相结合的优点,而且具有过滤方法计算效率高的优点,嵌入方法是实际应用中最常见的方法,弥补了前面两种方法的不足。

    67030

    用Python的Plotly画出炫酷的数据可视化(含各类图介绍)

    TreeMap(矩形树图) 矩形树图适合展现具有层级关系的数据,能够直观体现同级之间的比较。一个Tree状结构转化为平面空间矩形的状态,就像一张地图,指引我们发现探索数据背后的故事。...水平柱状图 和纵向柱状图一样,都是用来列举和比较多个个体之间的差值,通过柱状图的长短可以很明显看出数据之间的差别。...常见热图共有点击热图、注意力热图、分析热图、对比热图、分享热图、浮层热图和历史热图等七种。...“元”即成分,或部分,三元图主要用来展示不同样本的三种成分的比例,在物理化学中比较常见。...瀑布图 瀑布图,因为形似瀑布流水而称之为瀑布图( Waterfall Plot)。此种图表采用绝对值与相对值结合的方式,适用于表达数个特定数值之间的数量变化关系。

    3.2K51

    地理加权分析_地理加权回归中的拟合度

    地理加权回归分析完成之后,与OLS不同的是会默认生成一张可视化图,像下面这张一样的: 这种图里面数值和颜色,主要是系数的标准误差。主要用来衡量每个系数估计值的可靠性。...而对于局部来说,它的估计值就具有相对较小的方差(局部和全局差不多,值散布范围很小),但是偏差就大了(异质性何在……) 但是如果我的带宽无限接近0的时候,除要素本身以外,旁边所有的临近要素的权重都是...R2:R 平方是拟合度的一种度量。其值在 0.0 到 1.0 范围内变化,值越大越好。此值可解释为回归模型所涵盖的因变量方差的比例。R2 计算的分母为因变量值平方和。...R2Adjusted:由于上述 R2 值问题,校正的 R 平方值的计算将按分子和分母的自由度对它们进行正规化。这具有对模型中变量数进行补偿的效果,因此校正的 R2 值通常小于 R2 值。...但是,执行此校正时,无法将该值的解释作为所解释方差的比例。 在 GWR中,自由度的有效值是带宽的函数,因此与像OLS之类的全局模型相比,校正程度可能非常明显。

    1.3K20

    如何在Python中扩展LSTM网络的数据

    在本教程中,您将发现如何归一化和标准化序列预测数据,以及如何确定哪些用于输入和输出变量。 完成本教程后,您将知道: 如何在Python中归一化和标准化序列数据。...与归一化一样,标准化可能是有用的,甚至在某些机器学习算法中,当您的数据具有不同比例的输入值时也是如此。 标准化假设您的观察结果符合具有良好的平均值和标准偏差的高斯分布(钟形曲线)。...分类输入 您可能有一系列分类输入,如字母或状态。 通常,分类输入是第一个整数编码,然后是独热编码的。...也就是说,将唯一的整数值分配给每个不同的可能输入,然后使用1和0的二进制向量来表示每个整数值。 根据定义,独热编码将确保每个输入都是一个小的实数,在这种情况下为0.0或1.0。...经验法则确保网络输出与数据的比例匹配。 缩放时的实际注意事项 缩放序列数据时有一些实际的考虑。 估计系数。您可以从训练数据中估计系数(归一化的最小值和最大值或标准化的平均值和标准偏差)。

    4.1K50

    你想知道的特征工程,机器学习优化方法都在这了!收藏!

    序号编码 序号编码通常用于处理类别间具有大小关系的数据。例如成绩,可以分为 低、中、高三档,并且存在“高>中>低”的排序关系。...独热编码(one-hot) 独热编码通常用于处理类别间不具有大小关系的特征。...在各种优化算法中,共轭梯度法是非常重要的一种。其优点是所需存储量小,具有步收敛性,稳定性高,而且不需要任何外来参数。 具体的实现步骤请参加wiki百科共轭梯度法。...比 如,当负样本占99%时,分类器把所有样本都预测为负样本也可以获得99%的准确 率。所以,当不同类别的样本比例非常不均衡时,占比大的类别往往成为影响准 确率的最主要因素。...整条P-R 曲线是通过将阈值从高到低移动而生成的。下图是P-R曲线样例图,其中实线代表 模型A的P-R曲线,虚线代表模型B的P-R曲线。原点附近代表当阈值最大时模型的 精确率和召回率。 ?

    1.2K41

    单细胞测序正流行!这篇Nature Medicine顶级单细胞文献全套复现,你值得拥有!

    这些研究揭示了一个非常复杂和多样化的肿瘤细胞图谱,并表明肿瘤细胞具有高度的基因多样化和克隆选择。...然而,越来越多的研究表明,与肿瘤相关的基质细胞,如巨噬细胞、T细胞和成纤维细胞,以及它们为形成肿瘤微环境而建立的复杂的细胞生态系统,本身可能与肿瘤细胞一样复杂和异质。...d,(从左到右):来源于4个非恶性样本和15个肿瘤样本的细胞比例;来源于5个病人中每个人的细胞比例;细胞数量和转录本数量的箱形图 a, 1,592个内皮细胞的tSNE图,按其相关的亚群(上)或来源的样品类型...g, 使用SCENIC计算的转录因子表达调节的曲线下面积(AUC)得分的热图 h, 内皮细胞的tSNE图,用颜色注释(上图)MAF、FOSL1和TEAD1的表达(从左到右),以及(下图)这些转录因子的调节活性的...3.单细胞分析必须的R包 4.不同R包数据存储,对象特点 数据质控 1.质量控制的意义何在 2.质控包括哪些方面 3.如何提取质控后的细胞 数据获取、合并、降维、聚类 1.如果在公共数据库获取数据

    2.3K40

    R 语言绘制热图的 10 种方法

    值得注意的是,开发一个 R 包就可以发表一篇不错的文章了。 什么是热图?热图是矩阵中的数值以颜色来显示的图形化表示。热图因其丰富的色彩变化和生动饱满的信息表达被广泛应用于各种大数据分析场景。...heatmap 函数做的热图非常大的问题在于我们虽然看到了颜色的差异,但是每一种颜色代表的具体数值又是多少呢?我们不得而知。...hline 和 vline 分别表示水平和数值的虚线是否需要画出,其默认值均为中位数的转折点。...ggplot2 中,图是采用串联(+)号创建的,每个函数修改属于自己的部分。...首先介绍了 4 种绘制非交互式热图的包,其次介绍了 4 种绘制交互式热图的包,最后介绍了 lattice 和 ggplot2 绘图系统中绘制热图的方法。

    24.9K402

    245热图展示微生物组的物种和功能丰度或有无、距离矩阵

    图b1. 热图展示婴儿肠道1-24个月内OTU的丰度变化。 热图是使用颜色来展示数值矩阵的图形,图中每一个小方格都代表一个数值,不同的数值对应着不同的颜色。...热图通常还会结合行、列聚类分析,以展示实验数据多层面的结果。 热图在生物学领域应用广泛,尤其在高通量测序的结果展示中很流行,如样品-基因表达,样品-OTU相对丰度矩阵,都适合采用热图呈现。...本文是肠道菌群和肿瘤交叉学科的热点,发表仅两年引用1100余次。 ? 图2. 肠道微生物组成差异与免疫治疗反应相关。(A)R(n=30)和NR(n=13)中OTU丰度的热图。...图表结果:图中展示了免疫治疗后,R和NR组微生物组成发生了改变;并通过扇形图具体指示了目水平上的具体分布比例(top10)。...图片优点:配色采用红黄绿,对比强烈;结合OTUs富集分组信息和分组信息,丰富了解读角度。扇形图的添加,把热图的模糊差异信息具现化,使得读者能够看到具体物种分布比例的变化情况。

    2.9K01

    R语言之 ggplot 2 和其他图形

    3.3 热图 热图(heatmap)是将一个矩阵中的元素数值用不同颜色表达,并对矩阵的行或列进行层次聚类的一种颜色图。通过热图,我们不仅可以直接观察矩阵中的数值分布状况,还可以知道聚类的结果。...关于聚类分析的进一步介绍参见第 10 章。热图经常运用在生物信息学数据分析中。...以 RNA-seq 为例,热图可以直观地呈现多样本或多个基因的全局表达量的变化,还可以呈现多样本或多个基因表达量的聚类关系。 stats 包里的函数 heatmap( )可用于制作热图。...3.5 小结 其他一些专门的图形,例如散点图矩阵、相关图、正态 QQ 图、生存曲线、聚类图、碎石图、ROC 曲线和 Meta 分析森林图等,将会在后续章节中结合统计分析方法陆续介绍。...在 R 的应用中,可视化是一个非常活跃的领域,新的包层出不穷。网站 The R Graph Gallery 收集了各种新颖的图形以及相应的示例代码,值得对可视化感兴趣的读者关注。

    50820

    生信代码:ggrisk|高效绘制风险因子联动图

    风险得分关联图常用于COX生存风险模型的可视化,主要展示风险得分的散点图,高低风险的生存时间以及生存状态散点图以及重点基因的表达热图。...二 构建COX模型 使用数据中的ANLN、CENPA、GPR182和BCO2四个基因的表达值构建COX比例风险模型 fit 图A为风险得分按照从小到大的顺序排列 (此示例为根据中值分组); 图B为风险得分与生存时间的散点图,并按照结局将散点图分成红色和蓝色; 图C为基因表达量热图; 3.2 调整风险得分的cutoff以及位置...cutoff.value = 赋值数值:根据切点值将风险得分分为高危组和低危组。...relative_heights=c(0.1,0.1,0.01,0.15), #A、B、热图注释和热图C的相对高度 color.A=c(low='green',high

    7.8K24

    一个有效的图表图像数据提取框架

    (ii)为了构建一个鲁棒的point detector,作者使用一个带有特征融合模块的全卷积网络(FCN)来输出一个热图掩模。它能很好地区分近点,而传统的方法和基于检测的方法很容易失败。...标签生成 为了训练FCN网络,作者生成了一个热图掩模。二进制映射将轮廓内的所有像素设置为相同的值,但不能反映每个像素之间的关系。与二值分割图相比,作者为掩模上的这些点绘制高斯热图。...正样本和负样本的比例为1:3。使用Adam优化器对模型进行优化,最大迭代次数为30k,batch size为4。 在数据转换实验中,作者训练模型提取特征进行聚类。...此外,附加的FPN结构有效地有助于检测具有较大高宽比范围的元素。在Synth2020和UB PMC2020数据集上,具有FPN结构的Cascade R-CNN模型表现最好。...训练后的模型在Synth2020验证、UB PMC2020验证和测试集上进行了测试。 作者将作者的方法与传统的图像处理方法,如连接组件分析和基于检测的方法。该检测模型是基于faster R-CNN。

    1K40

    Matplotlib入门

    这个绘图系统操作起来相对复杂,但是Matplotlib的复杂给其带来了很强的定制性。其具有面对对象的方式以及pyplot的经典高层封装。...柱状图.png 4.3 绘制条形图plt.barh plt.barh为我们创建条形图。本质上条形图就是横向的柱形图,故两个的配置几乎完全相同。...直方图.png 4.5 绘制饼图plt.pie 适用场景:显示各项的大小与各项总和的比例。适用于简单的占比比例图,在不要求数据精细的情况适用。...优势:明确显示数据的比例情况,尤其适合渠道来源等场景。 劣势:不会显示具体的数值,只是整体的占比情况。...饼图.png 4.6 绘制散点图plt.scatter 使用场景:显示若干数据系列中各数值的变化,类似XY轴、判断变量之间是否存在某种关联。

    2.1K31

    使用自组织映射神经网络(SOM)进行客户细分|附代码数据

    (例如,如果您的输入数据代表人,则可能具有变量“年龄”,“性别”,“身高”和“体重”,网格上的每个节点也将具有这些变量的值) 输入数据中的关联样本。...R中的SOM 训练 R可以创建SOM和可视化。...# 在R中创建自组织映射 # 创建训练数据集(行是样本,列是变量 # 在这里,我选择“数据”中可用的变量子集 data_train <- data[, c(3,4,5,8)] #将带有训练数据的数据框更改为矩阵...# 权重矢量视图 热图 **热**图是也许是自组织图中最重要的可能的可视化。通常,SOM过程创建多个热图,然后比较这些热图以识别图上有趣的区域。...并排显示的其他热图可用于构建不同区域及其特征的图片。 **SOM网格中具有空节点的热图** 在某些情况下,您的SOM训练可能会导致SOM图中的节点为空。

    1.2K30

    数据分析中10种常见的可视化图例

    习惯上, 我们会学习图表的特点,进而找到不同图表适用于表达哪些数据类型。但是,在工作中, 我们经常遇到的是已知数据指标,如何在Dashboard上呈现这些数据。...局限:每个类别内的元素不能太多,一般不大于6。 5 多纳图 实际上,饼图是更为常见的,英文为Sector Graph,又名Pie Graph。饼图显示一个数据系列 中各项的大小与各项总和的比例。...在漏斗图中,每个分段对应于顺序过程中的一个步骤或阶段。它们说明了数据点在各个阶段中的进展。 数据类型:具有阶段性的类别 使用场景:流程的处理,例如销售、转化和客户旅程等。...表达形态:每个递减的梯形代表一个类别的阶段,每个梯形的比例宽度代表了该类别的值。...对于一般网站而言,常见热图共有点击热图、注意力热图、分析热图、对比热图、分享热图、浮层热图和历史热图等七种。

    38710
    领券