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ggplot2是一款强大的绘图R包，今天的笔记内容是学习使用ggplot2来绘制一幅热图，并进行美化调整。需要加载的包有两个：ggplot2、reshape2。 如果你也想跟着笔记一起学习，请访问链接下载脚本： https://down.jewin.love/?f=/Rscript/ 访问上面的网址即可下载使用，也可以直接在Rstudio中运行下面这一句代码，则会自动在当前工作路径下生成11副PDF图片结果，稍加修改输入数据就能生成其他的热图。 source("https://down.jewin.love/?f=/Rscript/heatmap.R")接下来利用示例数据进行简单的流程介绍： 如何绘制一幅热图？ 前期准备与数据创建首先，需要安装并加载这两个R包。 install.packages("ggplot2") install.packages("reshape2") library(ggplot2) library(reshape2)创建示例数据，并输出数据查看是否正常。 > data data #查看当前数据 [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 4.0 3.0 2.0 1.0 1.0 2.0 3.0 4.0 [23] 5.0 6.0 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.6 0.5 [45] 0.4 0.3 0.2 0.1 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 4.0 3.0 2.0 1.0 [67] 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 6.0 5.0 4.0 3.0 2.0 1.0 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 1.0 2.0 3.0 4.0 [89] 5.0 6.0 6.0 5.0 4.0 3.0 2.0 1.0将输入的data数据转化成数据框格式，并更改列名和行名，查看前五行数据观察是否正常。 > data colnames(data) rownames(data) head(data,5) #输出前五行 Zygote 2_cell 4_cell 8_cell Morula ICM ESC 4 week PGC 7 week PGC 10 week PGC Gene_1 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 6.0 5.0 4.0 3.0 Gene_2 6.0 5.0 4.0 3.0 2.0 1.0 1.0 2.0 3.0 4.0 Gene_3 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0.1 0.2 0.3 0.4 Gene_4 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.6 0.5 0.4 0.3 Gene_5 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 6.0 5.0 4.0 3.0新建一列命名为id，内容为每行数据的行名，这样做的目的是为了后续将数据用melt函数转化为长类型（每一行的value数值变量只有一项，作图所需数据格式），查看数据前5行进行观察。 > data$id data_m head(data_m,5) #查看转换后的结果，该数据将用于后续的流程 id variable value 1 Gene_1 Zygote 1.0 2 Gene_2 Zygote 6.0 3 Gene_3 Zygote 0.6 4 Gene_4 Zygote 0.1 5 Gene_5 Zygote 1.0 开始绘图利用ggplot函数绘制热图，步骤：先初始化坐标轴（x= ，y= ）然后设置填充类型和填充数据，在绘图函数后用+连接主题修改函数，可以在不断地修饰美化图片。 p |
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