一个轻量级绘制热图的R包-HeatmapR

目前R中绘制热图的方式有很多，常用的如pheatmap、ComplexHeatmap包等，这里再给大家介绍一个轻量级的R包-HeatmapR包，即无需过多的前期数据处理，可同时可视化含有离散型和连续性的矩阵。

Github地址：https://github.com/DillonHammill/HeatmapR

准备数据

## 按照R包
devtools::install_github("DillonHammill/HeatmapR")
library(HeatmapR)
## 准备数据
data <- mtcars
data <- data[sample(nrow(data),20),]
head(data)
> str(data)
'data.frame':   20 obs. of  11 variables:
 $ mpg : num  21.4 17.8 32.4 30.4 18.1 27.3 22.8 21 19.2 16.4 ...
 $ cyl : num  4 6 4 4 6 4 4 6 8 8 ...
 $ disp: num  121 167.6 78.7 75.7 225 ...
 $ hp  : num  109 123 66 52 105 66 93 110 175 180 ...
 $ drat: num  4.11 3.92 4.08 4.93 2.76 4.08 3.85 3.9 3.08 3.07 ...
 $ wt  : num  2.78 3.44 2.2 1.61 3.46 ...
 $ qsec: num  18.6 18.9 19.5 18.5 20.2 ...
 $ vs  : num  1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 ...
 $ am  : num  1 0 1 1 0 1 1 1 0 0 ...
 $ gear: num  4 4 4 4 3 4 4 4 3 3 ...
 $ carb: num  2 4 1 2 1 1 1 4 2 3 ...

目前，数据集里各列都是数值型的数据，先简单出图看下效果。

基础绘图

library(HeatmapR)
heat_map(
  data,
  scale = "column",
  scale_method = "range", # "range", "mean" or "zscore" 三种标准化方式
  tree_x = TRUE, ## 显示X轴聚类
  tree_y = TRUE, ##显示Y轴聚类
  tree_cut_x = 4, ## 行分割数
  tree_cut_y = 12,  ##列分割数
  cell_text = TRUE, ## 显示数值
  cell_text_col = 'black',
  cell_size = TRUE, ## 控制大小
  cell_shape = "diamond", #设置性状
  title = "mtcars"
)

image-20221124110616489

添加缺失值并改变数据类型

此包的便捷性在于可将同时含有连续性和离散型矩阵可视化热图，这里随机添加几个缺失值，并改变cyl列的数据为因子类型，然后再绘制热图看下效果。

## 添加NA值并改变某列为因子型
data[c(2, 19, 14, 7), 3] <- NA
data[c(4, 9, 17, 20), 4] <- NA
data$cyl <- factor(data$cyl)
str(data)
> str(data)
'data.frame':   20 obs. of  11 variables:
 $ mpg : num  21.4 17.8 32.4 30.4 18.1 27.3 22.8 21 19.2 16.4 ...
 $ cyl : Factor w/ 3 levels "4","6","8": 1 NA 1 1 2 1 NA 2 3 3 ...
 $ disp: num  121 167.6 78.7 NA 225 ...
 $ hp  : num  109 123 66 52 105 66 93 110 175 180 ...
 $ drat: num  4.11 3.92 4.08 4.93 2.76 4.08 3.85 3.9 3.08 3.07 ...
 $ wt  : num  2.78 3.44 2.2 1.61 3.46 ...
 $ qsec: num  18.6 18.9 19.5 18.5 20.2 ...
 $ vs  : num  1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 ...
 $ am  : num  1 0 1 1 0 1 1 1 0 0 ...
 $ gear: num  4 4 4 4 3 4 4 4 3 3 ...
 $ carb: num  2 4 1 2 1 1 1 4 2 3 ...
 
 ## 绘制热图
 heat_map(
  data,
  scale = "column",
  scale_method = "range", #  "range", "mean" or "zscore" 三种方式
  tree_x = TRUE, ## 显示X轴聚类
  tree_y = TRUE, ##显示Y轴聚类
  tree_cut_x = 4,
  tree_cut_y = 12, 
  cell_text = TRUE,
  cell_text_col = 'black',
  #cell_size = TRUE, ## 控制大小
  cell_shape = "diamond", #设置性状
  title = "mtcars",
  cell_col_empty = "red",
  cell_col_scale = c(  ##连续性数据配色
    '#2ab49b',
    'white',
    '#ea7f58'
  ),
  cell_col_palette = c(  ##离散型数据配色
    "#197fcd",
    "#00c347",
    "#fb3b65"
  ),
  cell_col_alpha = 1
)

image-20221124112955772

其它功能

添加柱状图

heat_map(
  data,
  cell_col_scale = c(  ##连续性数据配色
    '#2ab49b',
    'white',
    '#ea7f58'
  ),
  scale = "column",
  scale_method = "range",
  bar_values_x = 1:ncol(mtcars),
  bar_size_x = 0.5,
  bar_fill_x = rainbow(ncol(mtcars)),
  bar_line_col_x = "black",
  bar_values_y = 1:nrow(mtcars),
  bar_size_y = 0.8,
  bar_fill_y = rainbow(ncol(mtcars)),
  bar_line_col_y = "black",
  title = "heatmap with bar plots"
)

image-20221124112608903

该包参数非常多，也基本涵盖了热图常用的调参细节，如添加行与列分组注释，聚类方法设置，图例与导出等等，感兴趣的可以参考HeatmapR • HeatmapR (dillonhammill.github.io)指南进行学习，这里不再一一介绍了。