R语言分组heatmap

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mob64ca12e8d855 2024-01-15 09:06:00 ©著作权

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R语言分组heatmap

引言

在数据分析中，我们经常需要对数据进行可视化展示，以更好地理解数据之间的关系和趋势。而heatmap（热力图）是一种常用的可视化工具，用于显示矩阵数据中的数值大小。

R语言是一种广泛使用的数据分析和统计建模语言，拥有丰富的绘图功能。本文将介绍如何使用R语言绘制分组heatmap，以及如何解读heatmap图。

准备工作

在开始绘制heatmap之前，我们需要准备一些数据。假设我们有一份包含学科成绩的数据集，其中包括学生的姓名、年龄和各科目的成绩。我们将使用这个数据集来绘制heatmap。

首先，我们需要导入所需的R包。在这个例子中，我们将使用ggplot2包来绘制heatmap，dplyr包用于数据处理，tidyr包用于数据整理。

# 导入所需的R包
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(tidyr)

数据准备

接下来，我们将创建一个包含学生姓名、年龄和成绩的数据集。为了方便演示，我们只选取了5个学生和3个科目。

# 创建数据集
students <- data.frame(
  name = c("张三", "李四", "王五", "赵六", "钱七"),
  age = c(18, 19, 17, 18, 19),
  math = c(90, 85, 80, 95, 75),
  english = c(85, 90, 75, 80, 95),
  science = c(80, 75, 85, 90, 70)
)

现在，我们的数据集已经准备好了。

数据处理

在绘制heatmap之前，我们需要对数据进行一些处理，以便能够满足heatmap的要求。

首先，我们将数据集转换为长格式。这是为了方便后续的数据整理和绘图。

# 转换为长格式
students_long <- students %>% 
  pivot_longer(cols = c(math, english, science), names_to = "subject", values_to = "score")

现在，我们的数据已经转换为长格式，每一行表示一个学生的一个成绩。

接下来，我们将为学生的姓名和年龄创建一个分组变量，以便在绘图时能够按照分组进行归类。

# 创建分组变量
students_long <- students_long %>% 
  mutate(group = ifelse(age >= 18, "成年", "未成年"))

现在，我们的数据集中有一个名为"group"的变量，用于表示学生的分组信息。

绘制heatmap

绘制heatmap的关键是使用geom_tile()函数，它可以在图表中绘制矩形，每个矩形的颜色表示对应数据的大小。

# 绘制heatmap
heatmap <- ggplot(students_long, aes(x = group, y = name, fill = score)) +
  geom_tile() +
  scale_fill_gradient(low = "lightblue", high = "darkblue") +
  theme_minimal()

在这个例子中，我们以学生的姓名为y轴，以分组信息为x轴，矩形的颜色表示对应的成绩大小。

通过scale_fill_gradient()函数，我们可以设置热力图的颜色渐变。在本例中，我们选择了一种从浅蓝色到深蓝色的渐变。

最后，我们使用theme_minimal()函数来设置图表的主题样式。