RHeatmap圖表展示函數：定製多彩、美麗的熱力圖

一、RHeatmap函數概述

RHeatmap 是 R 語言中非常強大的一個數據可視化函數，它可以用來呈現二維表格數據的顏色變化，方便我們快速識別數據的變化趨勢。它還支持多種顏色方案、標註和縮放、填色樣式、字體和位置等自定義功能，可以滿足不同的繪圖要求。

下面是 RHeatmap 函數的基本語法：

RHeatmap(x, row_labels = NULL, col_labels = NULL, col = 「Blues」, 
         scale = 「row」, na_color = 「grey」, annotation = NULL, show_colnames = TRUE, 
         show_rownames = TRUE, fontsize_row = 12, fontsize_col = 12, fontsize_val = 10, 
         cellwidth = 50, cellheight = 50, margin_left = 100, margin_bottom = 100, 
         legend = TRUE, legend_title = 「」, legend_position = 「topright」)

其中，參數 x 表示輸入的二維表格數據，row_labels 和 col_labels 表示行列標籤（可選），col 表示填充顏色方案，默認是藍色（Blues），scale 用於調整顏色映射的比例尺，na_color 表示缺失值的顏色，默認為灰色。

annotation 參數用於添加註釋，show_colnames 和 show_rownames 分別表示是否顯示列名和行名，fontsize_row、fontsize_col 和 fontsize_val 分別表示行名、列名和數值的字體大小，cellwidth 和 cellheight 表示每個單元格的寬度和高度。

margin_left 和 margin_bottom 表示圖形的左邊和底部的空白區域大小，legend 表示是否顯示顏色圖例，legend_title 表示顏色圖例的標題，legend_position 表示顏色圖例的位置。

二、RHeatmap函數使用示例

下面我們通過一個實際數據來演示 RHeatmap 函數的使用方法：

首先，我們需要準備一份包含數據的文件，這裡我們使用 R 語言自帶的mtcars數據集。

mtcars[, ] #查看數據集

輸出的結果為：

                           mpg cyl  disp  hp drat   wt qsec vs am gear carb
Mazda RX4             21.0   6 160.0 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4
Mazda RX4 Wag         21.0   6 160.0 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4
Datsun 710            22.8   4 108.0  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
Hornet 4 Drive        21.4   6 258.0 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1
Hornet Sportabout     18.7   8 360.0 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2
Valiant               18.1   6 225.0 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1
...

然後我們使用 RHeatmap 函數對數據集進行可視化，以下是代碼：

library(RColorBrewer)
library(gplots)

RHeatmap(mtcars[, 1:4], 
         col = colorRampPalette(rev(brewer.pal(11, "RdYlBu")))(100),
         scale = "row",
         show_colnames = FALSE,
         show_rownames = FALSE,
         cellwidth = 40,
         cellheight = 40,
         margin_left = 150,
         margin_bottom = 150,
         legend_title = "Miles per gallon",
         legend_position = "right")

在這段代碼中，我們使用了 colorRampPalette 和 brewer.pal 函數來設置顏色方案，並將其傳遞給 col 參數。我們還設置了 scale 為「row」，將行之間的數據進行標準化處理，以便更好的顯示變化趨勢。

我們還取消了行和列的標籤、設置了每個單元格的大小和空白區域大小，並將圖例放在右側顯示，以便更好的控制。

最終實現效果是：

三、自定義RHeatmap函數

除了使用默認的 RHeatmap 函數，我們還可以根據自己的需求編寫定製化的 RHeatmap 函數。這裡我們以調整顏色方案為例，給出一個自定義函數 ColorfulHeatmap，代碼如下：

ColorfulHeatmap <- function(data, colors) {
  data_colors <- sapply(data, function(x) {
    colorRampPalette(colors)(length(unique(x)))[as.numeric(factor(x))]
  })
  heatmap.2(as.matrix(data), col = data_colors, trace = "none", dendrogram = "none",
            Rowv = FALSE, Colv = FALSE, key = TRUE, symkey = FALSE, density.info = "none",
            main = "", xlab = "", ylab = "")
}

這個自定義函數的功能是將輸入的數據按照指定的顏色方案進行着色。

我們可以用下面的代碼來調用自定義函數 ColorfulHeatmap，對數據進行可視化：

data <- matrix(rnorm(1000), nrow=10, ncol=100) 
colors <- colorRampPalette(c("darkblue", "red"))(10)

ColorfulHeatmap(data, colors)

在這段代碼中，我們生成了一個包含10行100列的隨機矩陣，並生成了10種顏色。

最後的效果如下：

四、總結

RHeatmap 是 R 語言中非常強大的一個數據可視化函數，它可以用來呈現二維表格數據的顏色變化，方便我們快速識別數據的變化趨勢。它還支持多種顏色方案、標註和縮放、填色樣式、字體和位置等自定義功能，可以滿足不同的繪圖要求。

我們在這篇文章中對 RHeatmap 函數進行了詳細介紹，並給出了使用示例和自定義函數示例，希望能夠幫助大家更好的使用和理解 RHeatmap 函數。