R中的热图（使用heatmap（）函数）

我有一个相关矩阵，并希望获得从冷（负相关）到红（正相关）的热图，其中白色为0相关。R中的热图（使用heatmap（）函数）

现在，即使我说'scale = none'，这意味着平均相关性被描绘为白色（在我的情况下，它是0.2，这意味着所有的0相关性都是轻微的蓝色）。

你能帮我解决这个问题吗？谢谢

library(stats) 
library(gplots) 
library(RColorBrewer) 
heatmap(graph.g,Colv = NA, Rowv=NA, revC=T, scale='none', 
    xlab= "IDS-C30 symptoms", main = "Heatmap of glasso associations", 
    col = rev(brewer.pal(11,"RdBu")))

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来源

2015-02-11 Torvon

对于相关矩阵，你还可以使用那些特别为此设计corrplot或corrgram库。他们开箱即用，还具有额外的绘图功能。在R Graphics Cookbook中，您可以找到examples如何使用ggplot2使用geom_tile()或geom_raster()函数绘制这种绘图。

library(corrplot) 
library(corrgram) 
library(ggplot2) 
library(reshape2) 

corrplot(cor(mtcars)) 
corrplot(cor(mtcars), method="color") 
corrgram(cor(mtcars)) 
corrgram(cor(mtcars), lower.panel=panel.shade, 
     upper.panel=panel.pie) 

p <- ggplot(melt(cor(mtcars)), aes(x=Var1, y=Var2, fill=value)) 
p + geom_tile() + scale_fill_gradient2(midpoint=0, limits=c(-1, 1))

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来源

2015-02-12 07:59:27 Tim

这不是一个完美的解决方案，但它似乎把工作做好。要点是要将光谱限制到相关矩阵所取的值，并使其更平滑，调色板从brewer.pal提供的11值最大值（使用奇数重复以使中值保持整数）拉伸。

vec <- rep(rev(brewer.pal(11,"RdBu")), each = 101) # stretched palette 
med <- (length(vec) + 1)/2 # middle of palette 
rad <- length(vec) - med # radius of palette 
min.g <- med + min(graph.g) * rad # lowest value taken 
max.g <- med + max(graph.g) * rad # highest value taken 
heatmap(graph.g,Colv = NA, Rowv=NA, revC=T, scale='none', 
    xlab= "IDS-C30 symptoms", main = "Heatmap of glasso associations", 
    col = vec[min.g:max.g]) # palette restricted to realized values

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2015-02-11 16:56:47

惊人的，谢谢！ – Torvon 2015-02-11 17:36:29

R中的热图（使用heatmap（）函数）

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