今天我们就分别来说说这5个R包画热图的方法。先从heatmap函数说起。
一、heatmap函数
heatmap(temp,col=colorRampPalette(c('green','black','red'))(12),ColSideColors=colorRampPalette(c('green','black','red'))(12),Colv=NA,cexRow=0.8,cexCol=1.2)
Col指定热图所用颜色：
ColSideColors/RowSideColors代表列、行边是否显示颜色bar
ColV/RowV表示是否按照列/行聚类，默认均为真值
cexCol/cexRow分别表示列/行标签字体大小
scale=c('row','column','none')#设置是否归一化
margins=c(5,5)#设置热图下方及右方宽度
若热图中对于样本有多种分组，需要在行/列帝显示两行或多行颜色bar，可选择heatmap.plus或pheatmap包
二、pheatmap包
cellwidth、cellheigh t#小方格宽度、高度
scale='none' ##是否归一化
cluster_rows、cluster_cols #是否按行、列聚类
treeheight_row、treeheight_col #横向、纵向树高度
legend、annotation（设置分组）等高级选项见后面
display_numbers=TRUE #在小方格中显示数字
1、无参数（结果如右图1）
pheatmap(temp)
2、设置col、row方向的树高（结果如右图2）
pheatmap(temp,treeheight_row=120,treeheight_col=20))
3、单一方向聚类（右图1）
pheatmap(temp,treeheight_row=120,treeheight_col=20,cluster_cols=FALSE)
4、更改颜色（右图2）
pheatmap(temp,treeheight_row=120,treeheight_col,cluster_cols=FALSE,color=colorRampPalette(c('green','black','red'))(1000))
5、去掉方格边框、调节字体大小、保存（右图1）
pheatmap(temp,treeheight_row=120,treeheight_col=20,cluster_cols=FALSE,color=colorRampPalette(c('green','black','red'))(5),border_color=NA,fontsize=10,fontsize_row=8,fontsize_col=16,filename='fig1.pdf',width=6,height=14)
treeheight_col、treeheight_row分别为纵向、横向树形高度
border_color方格边框颜色
fontsize为所有字体大小，fontsize_row、fontsize_col分别为row、col方向标签字体大小
6、设置多个分组
pheatmap(temp,cluster_cols=FALSE,cluster_rows=TRUE,legend=TRUE,color=colorRampPalette(c('green','black','red'))(1000),border_color=FALSE,fontsize=10,fontsize_row=12,fontsize_col=12,annotation=anno,annotation_legend=TRUE,annotation_colors=anno_colors)
annotation是一个dataframe，它的每行代表一个列（样本）的信息，包括每一列（样本）所属的group名，它的colnames代表分组名，rownames为列（样本）名；annotation_colors是list，每个列表元素代表一个级别，包括分组中各组名称以及对应的颜色值。
7、不聚类
pheatmap(temp,cluster_col=FALSE,cluster_rows=FALSE,legend=FALSE,color=colorRampPalette(c('green','black','red'))(1000),border_color=TRUE,fontsize=10,fontsize_row=12,fontsize_col=12,filename='fig1.png',width=6,height=14)
8、不聚类、填充数字
pheatmap(temp,cluster_col=FALSE,cluster_rows=FALSE,legend=FALSE,color=colorRampPalette(c('green','black','red'))(1000),border_color=TRUE,fontsize=10,fontsize_row=12,fontsize_col=12,display_numbers=TRUE,number_format='%.2f',filename='fig1.png',width=6,height=14)
三、ggplot2包
（可对热图进行聚类，但不可画树）
所需包ggplot2、reshape2
library('ggplot2')
library('reshape2')
##首先分别对数据temp在行/列方向上聚类，并保存聚类后的行列顺序
hc=hclust(dist(temp))
row_order=hc$order
temp1=temp[row_order,] ###是否对行列进行聚类
temp1=melt(temp1) ###数据变换，从matrix到ggplot可以识别的类型
p<> #指定横纵坐标、填充值
xlab('')+ylab('')+labs(title='')+geom_tile(colour='white',size=0)+scale_fill_grandient(low='green',high='red')+ ###定义填充颜色
geom_text(aes(label=round(value,2)),angel=45,size=3) ###加数字
print(p)
四、gplots包（heatmap.2）
scale按行或列均一化（'col'或'row'）
Rowv、Colv是否对行、列聚类
dendrogram是否绘制树形（none、both、row、col）
margins设置下方、右方label宽度(eg:margins=c(5,7))
ColSideColors，RowSideColors设置列、行分组颜色（颜色分别对应各列、各行）
示例代码（右图）：
library('gplots')
group=colorRampPalette(c('green','red'))(12)
#12种表示分组关系的颜色
heatmap.2(temp,col=redgreen,Colv=FALSE,ColSideColors=group,key=TRUE,symkey=FALSE,density.info='none',trace='none')
五、lattice包
所需包lattice、latticeExtra
colorkey=list(space='left',width=1.5) #设置颜色条的宽度和位置（top、left、right、bottom，但不可以与树形放置在同一侧）
legend=list(...) #在图上的顶部或右部添加聚类树（仅可以在右方或上方加），并定义树形状（type参数指定：三角形triangle或矩形<默认>）
levelplot(t(data),aspect='fill',...) ###data为matrix
示例代码（右图）：
library('lattice')
library(latticeExtra)
hc=hclust(dist(temp)) ###按行聚类
dd.row=as.dendrogram(hc) ###保存行聚类树形
row.ord=order.dendrogram(dd.row) ###保存行聚类顺序
hc=hclust(dist(t(temp))) ###按列聚类
dd.col=as.dendrogram(hc) ###保存列聚类树形
col.rod=order.dendrogram(dd.col) ###保存列聚类顺序
temp1=temp[row.ord,] ###只对行聚类（是否对行、列聚类）
levelplot(t(temp1),aspect='fill',colorkey=list(space='left',width=1.5),xlab='',ylab='',legend=list(right=list(fun=dendrogramGrob,args=list(x=dd.row,rod=row.ord,side='right',size=5)),
scales=list(x=list(rot=60)) ###x轴标签旋转60度
今天的干货分享到这里了，如果觉得鼓捣代码太麻烦了，可以试着用云平台的热图工具画呀（嘻嘻，不打个广告小编浑身不自在）。
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