我正在尝试生成 plotly
heatmap
,我希望颜色由离散比例指定 .
这就是我的意思:
使用2个集群生成数据并对其进行分层聚类:
require(permute)
set.seed(1)
mat <- rbind(cbind(matrix(rnorm(2500,2,1),nrow=25,ncol=500),matrix(rnorm(2500,-2,1),nrow=25,ncol=500)),
cbind(matrix(rnorm(2500,-2,1),nrow=25,ncol=500),matrix(rnorm(2500,2,1),nrow=25,ncol=500)))
rownames(mat) <- paste("g",1:50,sep=".")
colnames(mat) <- paste("s",1:1000,sep=".")
hc.col <- hclust(dist(t(mat)))
dd.col <- as.dendrogram(hc.col)
col.order <- order.dendrogram(dd.col)
hc.row <- hclust(dist(mat))
dd.row <- as.dendrogram(hc.row)
row.order <- order.dendrogram(dd.row)
mat <- mat[row.order,col.order]
将 mat
中的值制作为间隔,并为每个间隔设置颜色:
require(RColorBrewer)
mat.intervals <- cut(mat,breaks=6)
interval.mat <- matrix(mat.intervals,nrow=50,ncol=1000,dimnames=list(rownames(mat),colnames(mat)))
interval.cols <- brewer.pal(6,"Set2")
names(interval.cols) <- levels(mat.intervals)
使用 ggplot2
我以这种方式绘制 heatmap
(同时 legend
指定离散颜色和各自的范围):
require(reshape2)
interval.df <- reshape2::melt(interval.mat,varnames=c("gene","sample"),value.name="expr")
require(ggplot2)
ggplot(interval.df,aes(x=sample,y=gene,fill=expr))+
geom_tile(color=NA)+theme_bw()+
theme(strip.text.x=element_text(angle=90,vjust=1,hjust=0.5,size=6),panel.spacing=unit(0.025,"cm"),legend.key=element_blank(),plot.margin=unit(c(1,1,1,1),"cm"),legend.key.size=unit(0.25,"cm"),panel.border=element_blank(),strip.background=element_blank(),axis.ticks.y=element_line(size=0.25))+
scale_color_manual(drop=FALSE,values=interval.cols,labels=names(interval.cols),name="expr")+
scale_fill_manual(drop=FALSE,values=interval.cols,labels=names(interval.cols),name="expr")
给出:
这是我尝试使用 plotly
生成它:
plot_ly(z=mat,x=colnames(mat),y=rownames(mat),type="heatmap",colors=interval.cols)
这使:
这些数字并不完全相同 . 在 ggplot2
图中,与 plotly
数字相比,聚类更加明显 .
有没有办法参数化 plotly
命令以提供更类似于 ggplot2
数字的东西?
此外,是否有可能使 plotly
传奇离散 - 类似于 ggplot2
中的传说?
现在假设我想要 facet
群集 . 在 ggplot2
案例中我会这样做:
require(dplyr)
facet.df <- data.frame(sample=c(paste("s",1:500,sep="."),paste("s",501:1000,sep=".")),facet=c(rep("f1",500),rep("f2",500)),stringsAsFactors=F)
interval.df <- left_join(interval.df,facet.df,by=c("sample"="sample"))
interval.df$facet <- factor(interval.df$facet,levels=c("f1","f2"))
然后情节:
ggplot(interval.df,aes(x=sample,y=gene,fill=expr))+facet_grid(~facet,scales="free",space="free",switch="both")+
geom_tile(color=NA)+labs(x="facet",y="gene")+theme_bw()+
theme(strip.text.x=element_text(angle=90,vjust=1,hjust=0.5,size=6),panel.spacing=unit(0.05,"cm"),plot.margin=unit(c(1,1,1,1),"cm"),legend.key.size=unit(0.25,"cm"),panel.border=element_blank(),strip.background=element_blank(),axis.ticks.y=element_line(size=0.25))+
scale_color_manual(drop=FALSE,values=interval.cols,labels=names(interval.cols),name="expr")+
scale_fill_manual(drop=FALSE,values=interval.cols,labels=names(interval.cols),name="expr")
给出了:
因此,簇被_1765034分开,看起来更加明显 . 有没有办法用 plotly
实现这个方面?
3 回答
我最初想的是同样的事情,即对渐变进行下采样,但强迫更严格的过渡似乎至少可以使颜色变得更加明显 .
让我们得到一个离散的色阶
通过设置
ticktext
并挤压它来获得一个漂亮的颜色条(len=0.2
)需要添加到示例中的所有代码
结合@Maximilian Peters和@ R.S的答案:
数据:
颜色:
绘图:
如果有人可以添加:
如何在构面之间构造或创建窄边框 .
如何让
colorbar
刻度标签准确显示在colorbar
中每个框的中间