采取以下代码：
heatmap(data.matrix(signals),col=colors,breaks=breaks,scale="none",Colv=NA,labRow=NA)
如何提取、预计算或重新计算生成的热图中行的顺序？有没有办法将输出注入hclust(dist(signals))到热图函数中？
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感谢您的反馈，杰西和保罗。我编写了以下排序函数，希望对其他人有用：
data = data.matrix(data)
distance = dist(data)
cluster = hclust(distance, method="ward")
dendrogram = as.dendrogram(cluster)
Rowv = rowMeans(data, na.rm = T)
dendrogram = reorder(dendrogram, Rowv)
## Produce the heatmap from the calculated dendrogram.
## Don't allow it to re-order rows because we have already re-ordered them above.
reorderfun = function(d,w) { d }
png("heatmap.png", res=150, height=22,width=17,units="in")
heatmap(data,col=colors,breaks=breaks,scale="none",Colv=NA,Rowv=dendrogram,labRow=NA, reorderfun=reorderfun)
dev.off()
## Re-order the original data using the computed dendrogram
rowInd = rev(order.dendrogram(dendrogram))
di = dim(data)
nc = di[2L]
nr = di[1L]
colInd = 1L:nc
data_ordered <- data[rowInd, colInd]
write.table(data_ordered, "rows.txt",quote=F, sep="\t",row.names=T, col.names=T)
于 2011-03-16T17:56:02.643 回答
6
有多种选择。如果您运行?heatmap，您会看到可以调整的各种参数。也许最简单的方法是设置Rowv=NA应该抑制行重新排序，然后传入矩阵，其中行已经按照您想要的顺序。但您也可以手动提供聚类功能，或树状图，通过Rowv等hclustfun...
于 2011-03-16T03:54:42.143 回答
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我相信这篇文章可能有用：
以下面的矩阵为例：
set.seed(321)
m = matrix(nrow=7, ncol = 7, rnorm(49))
> m
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7]
[1,] 1.7049032 0.2331354 -1.1534395 -0.10706154 -1.1203274 0.11453945 0.2503958
[2,] -0.7120386 0.3391139 -0.8046717 0.98833540 -0.4746847 -2.22626331 0.2440872
[3,] -0.2779849 -0.5519147 0.4560691 -1.07223880 -1.5304122 1.63579034 0.7997382
[4,] -0.1196490 0.3477014 0.4203326 -0.75801528 0.4157148 -0.15932072 0.3414096
[5,] -0.1239606 1.4845918 0.5775845 0.09500072 0.6341979 0.02826746 0.2587177
[6,] 0.2681838 0.1883255 0.4463561 -2.33093117 1.2308474 -1.53665329 0.9538786
[7,] 0.7268415 2.4432598 0.9172555 0.41751598 -0.1545637 0.07815779 1.1364147
Rowv您可以使用参数和覆盖行和列的顺序Colv。您可以使用这些作为树状图覆盖顺序。例如，您可以使用函数计算订单hclust，然后将其heatmap作为树状图传递给：
rhcr <- hclust(dist(m))
chrc <- hclust(dist(t(m)))
heatmap(m,Rowv = as.dendrogram(rhcr),
Colv = as.dendrogram(rhcr))
> rhcr$order
[1] 1 3 6 2 7 4 5
> chrc$order
[1] 6 4 5 1 2 3 7
给出：
然而，默认的热图函数使用一个额外的步骤，通过参数reorderfun = function(d, w) reorder(d, w)，它根据行/列均值尽可能地重新排序树状图。您可以使用此附加步骤重现默认顺序。因此，要获得与 相同的顺序heatmap，您可以执行以下操作：
rddr <- reorder(as.dendrogram(rhcr),rowMeans(m))
cddr <- reorder(as.dendrogram(chcr),colMeans(m))
> as.hclust(rddr)$order
[1] 3 1 6 2 4 5 7
> as.hclust(cddr)$order
[1] 6 4 5 1 2 3 7
这给出了与简单相同的输出heatmap(m)：
在这个例子中，列碰巧没有被重新排序，但行却被重新排序。最后，为了简单地检索订单，您可以将热图分配给一个变量并获取输出。
> p <- heatmap(m)
> p$rowInd
[1] 3 1 6 2 4 5 7
> p$colInd
[1] 6 4 5 1 2 3 7
于 2017-10-24T16:03:21.060 回答
2
我同意杰西的观点。对于您的问题，请查看 heatmap 函数的Rowv、distfun和hclustfun参数。对于更多的选择，包中、包中和包中的heatmap.2功能gplots可能heatmap_plus会有Heatplus一些pheatmap用处pheatmap。
于 2011-03-16T09:09:35.647 回答
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pheatmap 将允许您指定它用于进行聚类的方法，接受与 hclust 相同的参数。
于 2011-08-15T18:31:01.640 回答