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2
#默认图Pheatmap(test ) ) ) ) ) ) )。
# scale='row '参数行规范化的Pheatmap(test，scale='row ) ) ) ) ) ) ) ) ) )。
# clustering_method参数设置不同的群集方法。 默认值为“complete”，可以设置为“ward”、“ward.D”、“ward.D2”、“single”、“complete”和“avar” clustering_method='average ' ) # clustering _ distance _ rows=' correlation '参数表示人员聚类的距离方法clustering _ distance _ rows=' correlation ' ) # color参数自定义颜色Pheatmap(test，color=colorrampalette ) c
# cluster_row=FALSE参数设置不聚类行的Pheatmap(test， cluster_row=FALSE ) # legend_breaks参数设置图例显示范围，legend_labels参数添加图例标签pheatmaaks legend _ breaks=c (13:5 )，1333:5
# legend=FALSE参数图例Pheatmap(test，legend=FALSE ) # border_color参数每个热图网格的边框颜色Pheatmap(test，# border_color )
# border=FALSE参数边框行Pheatmap(test，border=FALSE ) ) ) ) ) ) ) )。
# show_rownames和show_colnames参数设置是否显示行名和列名Pheatmap(test，show_rownames=F，show_colnames=F )
# treeheight_row和treeheight_col参数用于设置行和列群集树的高度，默认为50Pheatmap(test，treeheight_row=30，treeheight_col )
# display_numbers=TRUE参数设定显示与各热图格子对应的数值，number_color参数设定显示数值字体的颜色Pheatmap(test，display _ numbers=trumbers ) number_color='blue ' ) # number_format='%.1e”参数设置值的显示格式Pheatmap(test，display_numbers=TRUE，number _ e
#如何显示自定义数值Pheatmap(test，display_numbers=matrix ) ifelse ) test5，' * '，' '，nrow ) test ) )
# cellwidth和cellheight参数设置每个热图网格的宽度和高度，main参数设置主标题Pheatmap(test，cellwidth=15，cellheight=12，main )
#列注释信息annotation _ col=data.frame (cell type=factor (rep (c )、(CT2 )、5 ) )、Time=1:5 ) rownames ) test1ct1# # test 2ct2# # test 3c t13 # # test4ct24 # # test 5ct 15行注释信息annotation _ row=data.frame (gene class=factor (reass ) ) 6 ) )的1:20，sep=' ' )头(annotation _ row ) # gene class # # gene1path1# # gene2path1# # gene3path1# # # gene3path1# # ged gene5path annotation_col参数添加列注释信息Pheatmap(test， annotation_col=annotation_col ) annotation_col和annotation_row参数同时添加行和列注释信息annotation_col=annotation_col ) #自定义注释信息的颜色列表ann_colors=list(time=c(whhat ) ) )。 celltype=c(CT1='#1b9e77 '，CT2='#D95F02 '，geneclass=c ) path1='#7570B3 '，Path2='#E7298A '， Path3='#66A61E ' ) (head(ann_colors ) # annotation_colors注释信息颜色Pheatmap(test，annotation _ col=annotation ) annotation_col=annotation_col，annotation_row=annotation_row，annotation_row
# annotation_legend=FALSE参数注释删除图例Pheatmap(test，annotation_col=annotation_col， annotation_legend=FALSE )要求不对gg行进行聚类的Pheatmap(test，annotation_col=annotation_col，cluster _ cluster )
# cutree_col=2参数表示Pheatmap(test，annotation_col=annotation_col，clustercluster )，用于根据群集树的每个结果将列分为两个列并对列进行群集
gappheatmap(test，annotation_col=annotation_col，cluster_rows=FALSE，cluster _ colse，cluster _ cole )拆分行和列
#自定义行的标签名称labels_row=c ('，'，'，'，'，'，'，'，'，'，'，'，'，'，'，'，'，'，'，'，'，'，'，'，或'，d '，d '，d '，d '，annotation_col=annotation_col，labels_row=labels_row )
#自定义群集的距离方法drows=dist(test， method='xjz ' ) dcols=dist ) t )是method='xjz ' ) # clustering_distance_rows和clustering_distance_cols参数clustering_distance )设置cols clustering _ distance _ cols=dcols (aa=pheatmap (test， scale='row ' ) #热图，归一化，群集summary(aa ) order_row=aa$tree_row$order # )热图表行排序order _ col=aa 热图表列排序datat=data原始数据datat=data.frame (rownames (datat ) datat，check.names=F ) #向表数据添加行名colnames (data.frame ) row.names=FALSE，quote=FALSE，sep='t输出结果按热图的顺序为sessionInfo () ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) )。