0 引言 对于一些数据集,不可避免的出现缺失值.对缺失值的处理非常重要,它是我们能否继续进行数据分析的关键,也是能否继续大数据分析的数据基础. 1 缺失值分类 在对缺失数据进行处理前,了解数据缺失的机制和形式是十分必要的.将数据集中不含缺失值的变量称为完全变量,数据集中含有缺失值的变量称为不完全变量.从缺失的分布来将缺失可以分为完全随机缺失,随机缺失和完全非随机缺失. 完全随机缺失(missing completely at random,MCAR):指的是数据的缺失是完全随机的,不依赖于任何不

>install.packages("gplots") > library("gplots")> p <- data.frame(read.table("test.txt",header = T, sep="\t"))> row.names(p) <- p$gene> p <- p[,2:21]> p_matrix<- data.matrix(p) > heat

热图是使用颜色来展示数值矩阵的图形.通常还会结合行.列的聚类分析,以表达实验数据多方面的结果.  热图在生物学领域应用广泛,尤其在高通量测序的结果展示中很流行,如样品-基因表达,样品-OTU相对丰度矩阵非常适合采用热图呈现.   热图优点   因为人读数字需要思考和比较,而对颜色识别能力非常强,采用颜色的深浅代替数据表是非常高效的呈现方式,也便于从中挖掘规律.  热图在非常小的区域展示了大量的基因表达/细菌丰度数据,即可以快速比较组间的变化,同时还可以显示组内每个样品的的丰度,以及组内各样品间的

http://jingyan.baidu.com/article/64d05a0240ec75de55f73bd8.html 利用Excel 2010及以上版本的"条件格式"--"色阶"功能可以制作热图(heatmap).可选用Adobe Illustrator软件加工.美化之. 这里以Excel 2010为例介绍具体步骤. 工具/原料   Excel 2010或以上版本 Adobe Illustrator 方法/步骤     在Excel中选中要做热图的全部数据

一:导入R包及需要画热图的数据 library(pheatmap) data<- read.table("F:/R练习/R测试数据/heatmapdata.txt",head = T,row.names=1,sep="\t") 二:画图 1)pheatmap(data)#默认参数 2)pheatmap(data,clustering_distance_rows = "correlation")#聚类线长度优化 3)pheatmap(data

绘制热图除了使用ggplot2,还可以有其它的包或函数,比如pheatmap::pheatmap (pheatmap包中的pheatmap函数).gplots::heatmap.2等.   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. data_ori <- "Grp_1;Grp_2;Grp_3;Grp_4;Grp_5 a;6.6;20.9;100.1;600.0;5.2 b;

生成测试数据 绘图首先需要数据.通过生成一堆的向量,转换为矩阵,得到想要的数据. data <- c(1:6, 6:1, 6:1, 1:6, (6:1)/10, (1:6)/10, (1:6)/10, (6:1)/10, 1:6, 6:1, 6:1, 1:6, 6:1, 1:6, 1:6, 6:1) [1] 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 6.0 5.0 4.0 3.0 2.0 1.0 6.0 5.0[15] 4.0 3.0 2.0 1.0 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0

实际应用中,异常值的出现会毁掉一张热图.这通常不是我们想要的.为了更好的可视化效果,需要对数据做些预处理,主要有对数转换,Z-score转换,抹去异常值,非线性颜色等方式. 对数转换 为了方便描述,假设下面的数据是基因表达数据,4个基因 (a, b, c, d)和5个样品 (Grp_1, Grp_2, Grp_3, Grp_4),矩阵中的值代表基因表达FPKM值. data <- c(rnorm(5,mean=5), rnorm(5,mean=20), rnorm(5, mean=100), c

相信很多人都看到过上面这种方块图,有点像"华夫饼图"的升级版,也有点像"热图"的离散版.我在一些临床多组学的文章里面看到过好几次这种图,用它来展示病人的临床信息非常合适,我自己也用R包或者AI画过类似的图.今天给大家演示一下,如何用ggplot2里面的geom_tile函数画这种图. 先构造一个练习数据集,假设有15个病人,每个病人有年龄.性别.症状.是否有RNA-seq和WES测序等信息. library(ggplot2) library(tidyverse) l

前言 一般而言,我们做完pathway富集分析,就做下气泡图或bar图来进行展示,但它们实际上只考虑了富集因子和Pvalue.如果我们不关注这两个因素,而是在乎样本本身的pathway丰度呢? 对于KEGG热图绘制,大部分是做到KO层级,因为基因/蛋白和KO的绝大部分都是一对一的对应关系.如果一定要做Pathway的丰度热图呢?一般的方法是将该通路中的基因/蛋白的丰度进行累加来表示该pathway的丰度. 好了,现在我们来计算并绘制热图吧. 数据处理 得到pathway富集分析结果文件一般是这样

ggplot2绘图系统--heatmap.geom_rect 这里不介绍更常见的pheatmap包. 1.heatmap函数 基础包. data=as.matrix(mtcars) #接受矩阵 heatmap(data) heatmap(data,scale = 'column') heatmap(data,scale = 'column', col=terrain.colors(256), Colv = NA, Rowv = NA) 2.geom_tile ggplot2 中,热图可看作若干个

之前写过三篇和CNV相关的帖子,如果你做肿瘤单细胞转录组,大概率看过: 单细胞分析实录(11): inferCNV的基本用法 单细胞分析实录(12): 如何推断肿瘤细胞 单细胞分析实录(13): inferCNV结合UPhyloplot2分析肿瘤进化 其中,第三篇帖子里面有两个注释代码,可以在基因和染色体长短臂两个层面对CNV做注释 这次对tree_anno.R代码做了更新,简单来说就是对原始CNV region的长度做了限制,最后的结果会输出更少更明显的CNV 之前在我这里拿过代码的读者如果需

主要步骤 ggplot2 数据处理成矩阵形式,给行名列名 hclust聚类,改变矩阵行列顺序为聚类后的顺序 melt数据,处理成ggplot2能够直接处理的数据结构,并加上列名 ggplot_tile进行画图 gplots 数据处理成矩阵形式,给行名列名 调制颜色并用heatmap.2画热图(heatmap.2函数内部用hclustfun 进行聚类) R语言代码 library(ggplot2) library(data.table) CN_DT <- fread("/home/ywlia

主要步骤 pheatmap 数据处理成矩阵形式,给行名列名 用pheatmap画热图(pheatmap函数内部用hclustfun 进行聚类) ggplot2 数据处理成矩阵形式,给行名列名 hclust聚类,改变矩阵行列顺序为聚类后的顺序 melt数据,处理成ggplot2能够直接处理的数据结构,并加上列名 ggplot_tile进行画图 gplots 数据处理成矩阵形式,给行名列名 调制颜色并用heatmap.2画热图(heatmap.2函数内部用hclustfun 进行聚类) R语言代码

这里利用Nathan Yau所著的<鲜活的数据:数据可视化指南>一书中的数据,学习画图. 数据地址:http://datasets.flowingdata.com/ppg2008.csv 首先查看一下数据文件的前5行: Name G MIN PTS FGM FGA FGP FTM FTA FTP ... \ 0 Dwyane Wade 79 38.6 30.2 10.8 22.0 0.491 7.5 9.8 0.765 ... 1 LeBron James 81 37.7 28.4 9.7 1

1. 线性关系数据可视化 lmplot( ) import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns % matplotlib inline sns.set_style("darkgrid") sns.set_context("paper") # 设置风格.尺度 import warnings warnings.filterwarning

1.基础知识点回顾 1.plot(x, y, marker='D')表示绘制折线图,marker设置样式菱形. 2.scatter(x, y, marker='s', color='r')绘制散点图,红色正方形. 3.bar(x, y, 0.5, color='c')绘制柱状图,间距为0.5,原色. 4.hist(data,40,normed=1,histtype='bar',facecolor='yellowgreen',alpha=0.75)直方图. 5.设置x轴和y轴的坐标值: xlim(

先来看两张图: (1)10年世界杯决赛,冠军西班牙队中门将.后卫.中场及前锋的跑位热图 通过热图,我们可以很清楚的看出四个球员在比赛中跑动位置的差异. (2)历史地震震源位置的热图 也可以很清楚的看出,哪个地方是地震的高发地区(频率最高). HeatMap简介 上面两张就是热图的典型应用,通过热图可以简单地聚合大量数据,并使用一种渐进的色带来优雅地表现,最终效果一般优于离散点的直接显示,可以很直观地展现空间数据的疏密程度或频率高低.但也由于很直观,热图在数据表现的准确性并不能保证. 生成原理 热

热图可以聚合大量的数据,并可以用一种渐进色来优雅地表现,可以很直观地展现数据的疏密程度或频率高低. 本文利用R语言 pheatmap 包从头开始绘制各种漂亮的热图.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. 载入数据,R包 #R包library(pheatmap)# 构建测试数据 set.seed(1234)test = matrix(rnorm(200), 20, 10)test[1

一.线性关系数据可视化lmplot( ) 表示对所统计的数据做散点图,并拟合一个一元线性回归关系. lmplot(x, y, data, hue=None, col=None, row=None, palette=None,col_wrap=None, height=5, aspect=1,markers="o",     sharex=True,sharey=True, hue_order=None, col_order=None,row_order=None,legend=True

Heatmap热图通过众多数据点信息,汇聚成直观可视化颜色效果,热图已广泛被应用于气象预报.医疗成像.机房温度监控等行业,甚至应用于竞技体育领域的数据分析. http://www.hightopo.com/guide/guide/plugin/forcelayout/examples/example_heatmap2d.html http://www.hightopo.com/guide/guide/plugin/forcelayout/examples/example_heatmap3d.ht