环状热力图(Circular Heatmap)是一种以环状布局展示数据的可视化方法。它结合了热力图和极坐标系统,能够有效地显示数据的关系、模式和趋势。
环状热力图通常用于可视化二维数据矩阵,其中行和列代表不同的类别或变量,而单元格内的颜色则表示对应变量的数值大小。与传统的矩形热力图不同,环状热力图将矩形排列成一个环状,使得数据在环上的分布更加直观。
环状热力图的优势在于它可以同时展示多个变量之间的关系,并且可以通过调整环的顺序和角度来改变数据展示的方式。此外,通过在环状热力图中添加其他图层,如聚类树图或标签,可以进一步增强数据的解读和呈现效果。
创建环状热力图的步骤通常包括以下几个方面:
- 准备数据:将需要展示的数据转换成适合环状热力图的格式,通常是一个二维矩阵。
- 绘制环状布局:使用相应的绘图库创建一个环状布局,确定数据的摆放位置。
- 绘制热力图:在环状布局上绘制热力图,通过颜色的不同来表示数据的大小或差异。
- 添加其他图层:根据需要,可以在环状热力图中添加聚类树图、标签等其他元素,以增强可视化效果。
- 设置样式和标签:调整环状热力图的样式、颜色、标签等细节,使其更具吸引力和清晰度。
- 显示和解读:将环状热力图呈现给观众,并解读其中的数据模式、关系和趋势。
环状热力图在生物学、基因组学、社交网络分析等领域得到广泛应用。它能够有效地展示大量的数据,并帮助人们发现隐藏在数据中的规律和结构。
这段代码主要是使用了ggplot2
包来绘制热图,并最终实现了环状热图的效果。下面是对代码思路的解释:
-
首先,使用
set.seed(8)
设置了随机数种子,以确保结果的可重复性。 -
接着,创建了一个 25x25 的随机矩阵
m
,并使用colnames
和rownames
给这个矩阵添加行列名称。 -
使用
melt
函数将矩阵m
转换成长格式的数据框df
,其中包含三列:"x"、"y" 和 "value",分别代表横坐标、纵坐标和值。 -
接下来,使用
ggplot
函数创建了一个基础的热图p1
,其中使用geom_tile
函数绘制了矩形热图,并使用scale_fill_gradient2
函数设置了颜色渐变。 -
然后,通过
xlim
和ylim
函数调整了图形的比例大小,并将调整后的图保存在p2
中。 -
最后,使用
coord_polar
函数将热图转换为环状热图,并将结果保存在p3
中。
整体思路就是先创建数据,然后使用 ggplot2
包绘制热图,并通过一系列函数调整图形的样式和比例,最终实现了环状热图的效果。
library(reshape)
library(ggplot2)# 创建数据
set.seed(8)
m <- matrix(round(rnorm(200), 2), 25, 25)
colnames(m) <- paste(1:25)
rownames(m) <- paste(1:25)
df <- melt(m)
colnames(df) <- c("x", "y", "value")#ggplot2绘图
p1<-ggplot(df, aes(x = x, y = y, fill = value)) +geom_tile(color = "skyblue") +#添加values值#geom_text(aes(label = value), color = "white", size = 4) +scale_fill_gradient2(low = "#075AFF",mid = "#FFFFCC",high = "#FF0000") +coord_fixed()p1
#调整图形比例大小
p1 + xlim(-10,25) + ylim(-10,25) -> p2
p2#环状热图
p2 + coord_polar(theta = "x", start = pi/4) -> p3
p3
代码美观改进
library(reshape2)
library(ggplot2)# 创建数据
set.seed(8)
m <- matrix(round(rnorm(200), 2), 25, 25)
colnames(m) <- paste(1:25)
rownames(m) <- paste(1:25)
df <- melt(m)
colnames(df) <- c("x", "y", "value")# 创建环状热图
p <- ggplot(df, aes(x = x, y = y, fill = value)) +geom_tile(color = "skyblue") +scale_fill_gradient2(low = "#075AFF",mid = "#FFFFCC",high = "#FF0000") +coord_polar(start = pi / 4) +theme_void() +theme(plot.margin = margin(10, 10, 10, 10))# 调整图形大小和比例
p + xlim(-10, 25) + ylim(-10, 25) +theme(axis.title = element_blank(),axis.text = element_blank(),axis.ticks = element_blank(),panel.grid = element_blank()) +labs(title = "环状热图") +theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5)) -> p# 显示环状热图
print(p)
在这个优化的版本中,进行了以下改进:
-
添加了
theme_void()
函数来移除默认的背景和网格线,使热图更加简洁。 -
使用
theme(plot.margin = margin(10, 10, 10, 10))
调整了图形的边距,使其在画布中居中显示。 -
使用
theme(...)
函数来移除坐标轴、刻度线和网格线,以进一步简化图形。 -
使用
labs(title = "环状热图")
添加了一个标题,可以根据需要自定义标题内容。
这些改进旨在提高环状热图的可读性,同时使图形更加美观。你可以将代码复制到R环境中运行,查看优化后的环状热图效果。