使用R或Python生成热图

Masfenix

所以我的问题可能不适合SO。但是我正在寻找一种解决方案（主要在R中，Python，更喜欢R）为具有两个极端的数据创建热图。考虑以下数据。

+----+-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+
| …  |     X1      |     X2      |     X3      |     X4      |     X5      |     X6      |     X7      |     X8      |     X9      |     X10     |     X11     |     X12     |
+----+-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+
|  1 | 0.960023745 | 0.006412462 | 0.002413886 | 1.75E-06    | 1.33E-07    | 6.53E-07    | 0.000789362 | 1.56E-07    | 0.027248026 | 2.54E-05    | 0.000108822 | 0.002949816 |
|  2 | 0.013783554 | 0.960582857 | 0.010711838 | 0.003933983 | 0.002573642 | 0.001472307 | 0.000319789 | 0.000195265 | 1.87E-05    | 1.29E-06    | 0.004194081 | 0.002209041 |
|  3 | 0.000839561 | 0.005466858 | 0.944159921 | 0.023892784 | 0.001752099 | 0.000828122 | 0.000493376 | 1.84E-06    | 0.011739846 | 0.000879784 | 9.53E-05    | 0.00980562  |
|  4 | 2.26E-08    | 0.004108291 | 0.010781282 | 0.966410413 | 0.010459999 | 3.04E-05    | 1.64E-06    | 0.001983494 | 0           | 0.000225223 | 0.002846474 | 0.0031448   |
|  5 | 0           | 0.003175902 | 0.002023363 | 0.010022482 | 0.919020424 | 0.032083951 | 0.001814906 | 0.030203657 | 2.02E-06    | 7.07E-05    | 0.001165208 | 0.000413012 |
|  6 | 7.34E-08    | 0.002817014 | 0.000931738 | 7.01E-05    | 0.026999736 | 0.947850807 | 0.003017895 | 0.017994113 | 0           | 0.00011791  | 0.000194055 | 0           |
|  7 | 0.001857195 | 0.000220267 | 0.001523402 | 1.23E-05    | 0.001915852 | 0.010193007 | 0.960227998 | 0.012040256 | 0.007093175 | 0.001441301 | 0.002149965 | 0.001306157 |
|  8 | 0           | 0.000337953 | 0           | 0.00536237  | 0.030409165 | 0.01670267  | 0.009929247 | 0.936720524 | 0           | 0           | 0.000503316 | 3.12E-05    |
|  9 | 0.00350741  | 2.38E-06    | 0.002294787 | 1.17E-06    | 9.38E-08    | 8.74E-08    | 0.000252812 | 4.25E-10    | 0.984092182 | 0.003173648 | 2.42E-05    | 0.006649569 |
| 10 | 0.000126558 | 4.85E-05    | 0.001686418 | 0.000202837 | 3.87E-05    | 9.82E-05    | 0.000425687 | 0           | 0.013116146 | 0.983428814 | 5.28E-05    | 0.000776452 |
| 11 | 0.000170592 | 0.002728779 | 0.000117028 | 0.002794149 | 0.000621607 | 0.000224662 | 0.000969203 | 0.000299963 | 0.000629235 | 4.68E-05    | 0.991344498 | 5.02E-05    |
| 12 | 0.004371355 | 0.001246307 | 0.02523568  | 0.007498292 | 0.000186287 | 6.00E-07    | 0.000956249 | 2.93E-05    | 0.0590514   | 0.001253133 | 8.40E-05    | 0.900059314 |
+----+-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+

考虑第一行。与该行中的其余条目相比，X1列条目的数量非常高。这适用于所有行。该数据生成的热图如下所示

在此处输入图片说明

如您所见，与其他颜色相比，对角线非常结实（这可以从数据中看到并且实际上是预期的）。我只是想找到一种使其他颜色“变暗”的方法。我主要是在寻找ggplot解决方案。我尝试过的所有工作。

R的代码现在是

heatmap(data.matrix(result_matrix), Rowv=NA, Colv=NA, col = rev(heat.colors(256)), margins=c(5,10))

耶洛华德

基本思想是将填充色按对数标度。这是一个ggplot解决方案。

library(ggplot2)
library(reshape2)
df$id <- rownames(df)
gg <- melt(df,id="id")
ggplot(gg, aes(x=variable,y=id,fill=value))+
  geom_tile()+
  scale_fill_gradientn(colours=rev(heat.colors(10)),
                       trans="log10",na.value="white")+
  coord_fixed()+
  scale_x_discrete(expand=c(0,0))+scale_y_discrete(expand=c(0,0))

此处的关键是trans="log10"呼叫scale_fill_gradientn(...)。日志的一个问题是您的数据中有零，然后将其转换为NA。使用na.value="white"与此相关的交易（如果适合您的用例，则可以将其设置为另一种颜色）。

对scale_x...和的调用scale_y...只是为了压缩轴，以便图块覆盖整个图（默认情况下，ggplot添加了一些空白空间，这会分散热图的注意力）。

编辑：OP的评论的答复。

这种“使对角线弹出得更多”的做法是一种美学选择，它几乎与数据无关，并且可能会导致图形误导。我不推荐它。话虽如此，您始终可以选择其他转换。

# reorder the y-axis  - should not be necessary
gg$id <- factor(gg$id,levels=unique(gg$id))  # should not be necessary...

# square root scale
ggplot(gg, aes(x=variable,y=id,fill=value))+
  geom_tile()+
  scale_fill_gradientn(colours=rev(heat.colors(10)),
                       trans="sqrt",na.value="white")+
  coord_fixed()+
  scale_x_discrete(expand=c(0,0))+scale_y_discrete(expand=c(0,0))

#logit scale; need to set breaks=... to avoid labels overlapping
ggplot(gg, aes(x=variable,y=id,fill=value))+
  geom_tile()+
  scale_fill_gradientn(colours=rev(heat.colors(10)),
                       trans="logit",na.value="white",breaks=5*10^-(0:8))+
  coord_fixed()+
  scale_x_discrete(expand=c(0,0))+scale_y_discrete(expand=c(0,0))