R语言单元格为方块的热图举例分析
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我选择使用R语言的ggplot2来实现，这个是箱线图和热图的拼接，右侧的热图可以借助
geom_point()函数实现，将点的形状改为正方块，数值按照正负来映射颜色，按照一定的数值来映射大小。
set.seed("20200407")
x<-seq(-1,1,by=0.001)
df<-data.frame(matrix(sample(x,90),nrow = 6))
head(df)
colnames(df)<-paste0("Y",1:15)
rownames(df)<-paste0("X",1:6)
write.csv(df,file = "20210407_example.csv",quote = F)
这样是宽格式数据，ggplot2作图需要整理成长格式
df<-read.csv("20210407_example.csv",header=T)
head(df)
df1<-reshape2::melt(df,id.vars="Sample")
head(df1)
library(dplyr)
df1%>%
mutate(group_1 = case_when(
value <= 0 ~ "A",
TRUE ~ "B"
))%>%
mutate(group_2=case_when(
value >= -1 & value < -0.7 ~ "[-1,-0.7)",
value >= -0.7 & value < -0.5 ~ "[-0.7,-0.5)",
value >= -0.5 & value < -0.3 ~ "[-0.5,-0.3)",
value >= -0.3 & value <= 0 ~ "[-0.3,0]",
value > 0 & value <= 0.3 ~ "(0,0.3)",
value > 0.3 & value <= 0.5 ~ "(0.3,0.5]",
value > 0.5 & value <= 0.7 ~ "(0.5,0.7]",
value > 0.7 & value <= 1 ~ "(0.7,1]",
))%>%
mutate(value_1=case_when(
value >= -1 & value < -0.7 ~ -0.8,
value >= -0.7 & value < -0.5 ~ -0.6,
value >= -0.5 & value < -0.3 ~ -0.4,
value >= -0.3 & value <= 0 ~ -0.2,
value > 0 & value <= 0.3 ~ 0.2,
value > 0.3 & value <= 0.5 ~ 0.4,
value > 0.5 & value <= 0.7 ~ 0.6,
value > 0.7 & value <= 1 ~ 0.8,
)) -> df2
df3<-data.frame(
x = seq(1.5,5.5,1),
xend = seq(1.5,5.5,1),
y = -Inf,
yend = Inf
)
df3
df4<-data.frame(
x = -Inf,
xend = Inf,
y = seq(1.5,14.5,1),
yend = seq(1.5,14.5,1)
)
library(ggplot2)
ggplot(data=df2,aes(x=Sample,y=variable))+
geom_point(aes(size=abs(value_1),
color=factor(value_1)),
shape=15)+
scale_color_manual(values = c(rep("#fe0000",4),rep("#009ccc",4)))+
theme_bw()+
theme(panel.grid = element_blank(),
panel.border = element_rect(color="grey"),
axis.ticks = element_blank())+
geom_segment(data=df3,aes(x=x,xend=xend,y=y,yend=yend),
color="grey")+
geom_segment(data=df4,aes(x=x,xend=xend,y=y,yend=yend),
color="grey")+
scale_size_continuous(range = c(2,10))+
scale_y_discrete(position = "right")+
labs(x=NULL,y=NULL)
这里遇到的问题是如何让图例想推文开头的图片一样：一个图例就能够既反映大小又有颜色呢？而且图例的排布是从打到小然后又从小到大。这个如何用代码实现呢？暂时不知道了，手动编辑吧，可能得费一些时间
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