library(pheatmap) set.seed(13) test = matrix(rnorm(200), ncol = 10, nrow = 20, dimnames...= paste0("Geno", 1:20), col_names = paste0("Test", 1:10) )) # heatmap pheatmap...# reorder row_clust index <- seq(1,20, by = 1) hclust_mat$order <- index pheatmap(test, cluster_rows...= hclust_mat) reorder 函数 reorder.dendrogram {stats}可以通过一个值向量实现聚类树次序重排，从而控制pheatmap的顺序，这样做的好处是实现了局域型排序...reorder(as.dendrogram(hclust_mat), wts = index) row_cluster <- as.hclust(dend) p1 pheatmap
labels = c("low risk","high risk")), show_column_names = F) 第二部分 Annotation 注释主要用到...HeatmapAnnotation 这个参数，参数使用直接上图来体会 图二涉及到注释 图二 #图二 Heatmap(matrix(rnorm(100), 10), col = colorRamp2...2,3,5)), show_column_names = F) · 简单认识参数之后，那就开始吧，实战一 实战一 中的一张简单的热图，热图中5中signature在不同分组 中的表达，注释文件时是
= -1:4, legend_labels = c("0","1e-4", "1e-3", "1e-2", "1e-1", "1")) # 建立注释集 annotation_col = data.frame...), c(10, 4, 6)))) rownames(annotation_row) = paste("Gene", 1:20, sep = "") annotation_row # 显示行和颜色注释...pheatmap(test, annotation_col = annotation_col) # 去掉注释图例 pheatmap(test, annotation_col = annotation_col..., annotation_legend = FALSE) # 注释行 pheatmap(test, annotation_col = annotation_col, annotation_row = annotation_row...#1B9E77", CT2 = "#D95F02"), GeneClass = c(Path1 = "#7570B3", Path2 = "#E7298A", Path3 = "#66A61E")) # 注释颜色
数据格式如下： 默认参数画图： #绘图 pheatmap(heatmap_data) 是不是很不好看？...就是热图右上角那个小小的长方条 legend 逻辑值，是否显示色度条，默认为T legend_breaks 显示多少个颜色数值段 legend_labels 对色度条上对应位置的字符进行修改 #注释条...annotation_colors 对标签的颜色进行修改 annotation_legend 是否显示标签注释条 annotation_row 数据框格式，用来定义热图所在行的注释条 annotation_names_row...轴坐标名设置 show_colnames 是否显示列名 fontsize_col 列名的字体大小 labels_col y轴坐标名设置 经过小编一系列参数更改，修改如下： #加载包 library(pheatmap...’)) #绘图 pheatmap(heatmap_data,scale=”none”,color=color,annotation_col=anno_col,annotation_colors=ann_color
现在ComplexHeatmap 迎来新版本升级，支持pheatmap 参数转换。...新增的 ComplexHeatmap::pheatmap()该功能实际上将中的所有参数映射pheatmap::pheatmap()到中的适当参数ComplexHeatmap::Heatmap()，这意味着可以直接将它转换为一个复杂的热图...热图组件是标题，树状图，矩阵名称和热图注释，它们放置在heamap主体的四个侧面上，并支持热图主体进行重新排序或拆分。同时，热图和注释（列注释）也可以垂直排列。...HeatmapAnnotationclass：定义行注释和列注释的列表。热图注释可以是热图的组成部分，也可以独立于热图。...主矩阵和注释的颜色映射由ColorMapping类控制。 AnnotationFunctionclass：构造用户定义的注释。这是创建用户定义的注释图形的基础。
今天初学pheatmap绘制热图，迫不及待的想要分享： install.package("pheatmap") #安装包 library(pheatmap) #调用包 data <- read.table...("111.csv",row.names=1,seq="\t")#导入数据 pheatmap(data,scale = "column"#安行均一化，“row”，“column”，“none”默认是“none
随机生成，10个基因，每个基因4个处理，每个处理3个平行，表达量RPKM值在1-120之间，矩阵第一个RPKM数值为250： > library(pheatmap) > data <- matrix(...利用border_color参数修改边界颜色： >pheatmap(data,border_color = "blue") > pheatmap(data,border_color = "red") >...pheatmap(data,border_color = "pink") > pheatmap(data,border_color = "green") ?...“row”、“colume”、“none”分别表示对成行或成列的进行均一化，或不做均一化，一般数据处理中基因的表达量做均一化处理，选择“row” > pheatmap(data,border_color...annotation_names_col 利用annotation_col参数，给各个处理添加一个颜色标签； 利用annotation_colors对标签的颜色进行修改； 利用annotation_legend设置是否显示标签注释条
参数像积木，拼凑出你最喜欢的热图即可，如下图： 基因和样本都可以单独聚类，排序，聚类再分组，行列注释，配色调整，调整聚类线以及单元格的宽度和高度均可实现。 ?...设定 annotations # 生成行 列的注释 annotation_col = data.frame( CellType = factor(rep(c("CT1", "CT2"), 5)), Time...Path1", "Path2", "Path3"), c(10, 4, 6)))) rownames(annotation_row) = paste("Gene", 1:20, sep = "") #添加列的注释...#添加行 列的注释 #angle_col 改变列标签的角度 pheatmap(test, annotation_col = annotation_col, annotation_row = annotation_row...# 根据聚类结果，自定义注释分组及颜色 ann_colors = list( Time = c("white", "firebrick"), CellType = c(CT1 = "#1B9E77",
::pheatmap()所有的功能，也就是说，它提供了和pheatmap::pheatmap()一模一样的参数，并且生成的热图的样式也几乎相同。...ComplexHeatmap::pheatmap()包含了pheatmap::pheatmap()中所有的参数，这意味着，当你从 pheatmap 迁移至 ComplexHeatmap 时，你无需添加任何额外的步骤...注意如下五个pheatmap::pheatmap()的参数在ComplexHeatmap::pheatmap()中被忽视： kmeans_k：在pheatmap::pheatmap()中，如果这个参数被设定...在pheatmap::pheatmap()中，color参数需要设置为一个长长的颜色向量（如果你想用 100 种颜色的话），比如： pheatmap::pheatmap(mat, color...()函数，生成一副和pheatmap::pheatmap()非常类似的热图。
之前小编教大家使用pheatmap快速绘制热图，直接利用cluster_rows对行进行聚类，但是聚类后我们怎么得到聚类结果呢？今天小编就教大家利用cutree划分pheatmap聚类结果。...## 加载R包 library(pheatmap) ## 导入文件 exp <- read.table("input.txt",sep="\t",header=T,row.names = 1) ## 绘制热图...p pheatmap(log2(exp+1),cellwidth=20, cellheight=10,cluster_cols=F,cluster_rows=T,cutree_rows = 3)
JavaScript注释（多行注释+单行注释） 注释就是不被解析的一串字符。JavaScript 注释有以下两种方法： 单行注释：//单行注释信息。 多行注释：/*多行注释信息*/。...示例1 把位于//字符后一行内的所有字符视为单行注释信息。下面几条注释语句可以位于代码段的不同位置，分别描述不同区域代码的功能。...//程序描述 function toStr(a){ //块描述 //代码段描述 return a.toString(); //语句描述 } 使用单行注释时，在//后面的同一行内的任何字符或代码都会被忽视...示例2 使用/*和*/可以定义多行注释信息。...，包含在/*和*/符号之间的任何字符都视被为注释文本而忽略掉。
热图是我们展示数据时常用的图形，今天小编教大家使用"pheatmap" 快速绘制热图。 首先，我们需要准备输入文件。比如，我想绘制热图来比较30个基因在6个组织里的表达情况。 ?...## 安装R包 install.packages("pheatmap") ## 加载R包 library("pheatmap") ## 输入文件 exp <- read.table("input.txt...## 对表达量取对数绘制热图 pheatmap(log((exp+1),2),cellwidth=20, cellheight=10,cluster_cols=F,cluster_rows=T) ?...pheatmap还有许多其他功能，具体使用方法大家可以参考： https://www.jianshu.com/p/1c55ea64ff3f 参考资料： https://cran.r-project.org.../web/packages/pheatmap/pheatmap.pdf
legend_labels = c("0","1e-4", "1e-3", "1e-2", "1e-1", "1")) # 建立注释集 annotation_col = data.frame(...), c(10, 4, 6)))) rownames(annotation_row) = paste("Gene", 1:20, sep = "") annotation_row # 显示行和颜色注释...pheatmap(test, annotation_col = annotation_col) # 去掉注释图例 pheatmap(test, annotation_col = annotation_col..., annotation_legend = FALSE) # 注释行 pheatmap(test, annotation_col = annotation_col, annotation_row = annotation_row...#1B9E77", CT2 = "#D95F02"), GeneClass = c(Path1 = "#7570B3", Path2 = "#E7298A", Path3 = "#66A61E")) # 注释颜色
4.勾选show closing labels in Dart source code，然后点击ok，就可以美滋滋写Flutter了
文章目录 一、Python 注释 1、单行注释 2、多行注释 3、代码示例 单行注释 : # 单行注释 多行注释 : """ 多行注释 多行注释 多行注释 """ 一、Python 注释 ---- Python...注释 可以 对 代码 进行解释说明 , 代码中的 注释 不会被执行 , 可以 增加代码的可读性 ; 1、单行注释 单行注释 : Python 中的 单行注释 以 # 开头 , # 右边是注释内容 ;...单行注释 中 , # 与 注释内容 建议使用 空格隔开 , 这是 Python 官方的建议 , 建议大家都遵守该规范 ; 单行注释 可以 独立占一行 , 也可以 写在代码右侧 ; 在 C / C++ /...之间添加空格 , 警告信息消失 ; 代码示例 : 下面的代码中 , 第一行中的 单行注释 独占一行 , 第二行中的 单行注释 在代码的右侧 ; # 单行注释 print(123) #...单行注释 2、多行注释 Python 多行注释 使用三个双引号 引起来 ; 三个双引号 即可以进行单行注释 , 又可以多行注释 , 代码如下 : """ 多行注释 """ """ 多行注释
vim批量注释/删除注释 注释： control + v 进入 V-BLOCK模式（可视化块模式） 使用上下（k、j）移动选定要注释的行【左右（h、l）则是选择列】 shift + i （大写...i）进入插入模式 输入注释符 // 或 # 连续按两次ESC，完成 删除注释： control + v 进入 V-BLOCK模式（可视化块模式） 使用上下（k、j）移动选定要注释的行...，如果注释为 //，则使用左右（h、l）选择两列 d，删除注释
今天就教大家采用pheatmap 重现这张图。...) library(readr) # 文件路径 pdata_file pheatmap/pheatmap_data.txt"...pheatmap中文说明文档见下表。...annotation_col 列注释信息的数据框 annotation_colors 行和列注释信息映射的颜色列表 annotation_legend 是否显示注释信息的图例 annotation_names_row...是否显示行注释信息的名称 annotation_names_col 是否显示列注释信息的名称 drop_levels 是否显示没有分类水平数据的图例 show_rownames 是否显示行名 show_colnames
1 创建表的时候写注释 create table test1 ( field_name int comment ‘字段的注释’ )comment=’表的注释’; 2 修改表的注释 alter...table test1 comment ‘修改后的表的注释’; 3 修改字段的注释 alter table test1 modify column field_name int comment ‘...修改后的字段注释’; –注意：字段名和字段类型照写就行 4 查看表注释的方法 –在生成的SQL语句中看 show create table test1; –在元数据的表里面看 use information_schema...; select * from TABLES where TABLE_SCHEMA=’my_db’ and TABLE_NAME=’test1′ \G 5 查看字段注释的方法 –show show
相比于ggplot2作heatmap, pheatmap会更为简单一些，一个函数设置不同的参数，可以完成行列聚类、行列注释、Z-score计算、颜色自定义等。那我们来看看效果怎样。...给矩阵 (data)中行和列不同的分组注释。...第二个文件为列注释，其第一列与矩阵中第一行内容相同，其它列则为样品的注释。...数据矩阵存储在heatmap_data.xls文件中；行注释存储在heatmap_row_anno.xls文件中；列注释存储在heatmap_col_anno.xls文件中。...# -f: 指定输入的矩阵文件 # -d：指定是否计算Z-score， (否), (按行算), (按列算) # -P: 行注释文件 # -Q: 列注释文件 # -u:
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
