我正在使用 R 和levelplot()lattice 中的函数制作热图。
我正在使用的命令是：
data<-read.table("data_corr", header=T)
library(gplots)
library(lattice)
z<-cor(data)
levelplot(z)
我得到这样的数字
三件事：
(a) 行标签被弄脏，如何解决这个问题以获得更清晰的行标签？
(b) 如何使用红色、绿色和蓝色来代替默认颜色（粉色、白色和蓝色）？
(c) 是否可以将比例从 0.90 调整到 1 而不是 0.84？
python中的解决方案也很受欢迎，在这种情况下，我有一个90 * 90（行*列）的相关文件，比如文件名是z.txt。
在 python'smatplotlib中，您的问题的答案是：
imshow(a) 带有选项的绘图interpolation="nearest"
(b) 例如，可以在imshow选项cmap=cm.jet中选择颜色图。更多例子在这里。
(c) 为了缩放，我假设您只想显示阈值中的值并相应地使用颜色条图。使用imshow选项vmax和vmin。
这是一个最小的工作示例：
import numpy as np
import pylab as plt
# Create random matrix, save it to a text file
N = 90
A = np.random.random((N,N))
np.fill_diagonal(A,.95)
np.savetxt("z.txt",A)
# Load the data
A = np.loadtxt("z.txt")
# Apply a mask so values below .9 don't show
A[A<.9] = None
# Scale the values from .9 to 1.0 using vmin,vmax
plt.imshow(A, interpolation='nearest', vmin=.9,vmax=1.0,cmap=plt.cm.jet)
plt.colorbar()
plt.show()
从帮助页面levelplot：
如果区域为 TRUE，则使用col.regions颜色向量。一般的想法是，这应该是一个长度适中的颜色向量（比区域数长。默认情况下为 100）。预计该向量的颜色会逐渐变化（因此附近的颜色会相似）。当实际选择颜色时，它们被选择为沿该向量等距分布。当 中的区域多于颜色时col.regions，颜色将被回收。实际的颜色分配由 执行level.colors，这是单独记录的。
除了卡尔的回答：
col.regions您可以通过例如设置默认值
`trellis.par.set (regions = list (col = rainbow))
色标范围：见levelplot参数at。
行名和列名：见? xyplot, 参数scales。