R语言中使用ggplot2制作heatmap并按范围分组设置颜色|极客教程

R语言中使用ggplot2制作heatmap并按范围分组设置颜色

在数据可视化中，heatmap是一种常用的展示矩阵数据的方法，能够将大量数据以颜色的形式直观地展现出来。在R语言中，ggplot2是一款功能强大的数据可视化包，可以帮助我们快速生成各种类型的图表，包括heatmap。本文将介绍如何使用ggplot2制作heatmap，并根据连续数值的范围将颜色分为两组。

准备数据

首先，我们需要准备一个矩阵数据作为heatmap的输入。这里我们使用matrix函数生成一个6行5列的随机矩阵作为示例数据：

set.seed(123)
data <- matrix(runif(30, 1, 10), nrow = 6, ncol = 5)

绘制heatmap

接下来，我们使用ggplot2包中的geom_tile函数来创建heatmap。在这个过程中，我们还需要对数据进行一些预处理，以确保heatmap的顏色根据我们的要求来着色。我们将按照数据的范围将颜色分为两组：低值（小于数据均值）为深色，高值（大于等于数据均值）为浅色。下面是具体的步骤：

将数据转换为长格式

首先，我们需要将原始矩阵数据转换为长格式，这样方便ggplot2绘制heatmap。我们可以使用melt函数将矩阵转换成一个数据框：

library(reshape2)
data_df <- melt(data)
colnames(data_df) <- c("row", "column", "value")

计算数据均值

接下来，我们计算数据的均值，以便后续将数据按照高低值分组：

data_mean <- mean(data)

绘制heatmap

最后，我们使用ggplot2绘制heatmap，并根据数据的值将颜色分组设置。具体代码如下：

library(ggplot2)

ggplot(data_df, aes(x = column, y = row, fill = value)) +
  geom_tile() +
  scale_fill_gradient2(low = "darkblue", mid = "white", high = "red", midpoint = data_mean) +
  theme_minimal()

在上面的代码中，我们使用scale_fill_gradient2函数来设置颜色渐变的方式。参数low指定低值的颜色，high指定高值的颜色，midpoint指定分割高低值的界限。这样，就能够根据数据的范围将颜色分为两组，并且根据均值来决定颜色的分割点。