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我现在阅读了热图2帮助手册,并且在各种在线教程中我没有读到关于将颜色键移动到不同位置的方法.现在,我想知道它是否可能？

如果您使用gplots包中的heatmap.2函数,默认情况下颜色键位于左上角.

我比较R中树状图,一个与创建热图的两个方面made4的heatplot,一个用gplots的heatmap.2.适当的结果取决于分析,但我试图理解为什么默认值是如此不同,以及如何让两个函数给出相同的结果(或高度相似的结果),以便我理解所有'blackbox'参数进入这个.

这是示例数据和包:

require(gplots)
# made4 from bioconductor
require(made4)
data(khan)
data <- as.matrix(khan$train[1:30,])

使用heatmap.2对数据进行聚类得出:

heatmap.2(data, trace="none")

使用heatplot给出:

heatplot(data)

最初的结果和缩放非常不同.heatplot在这种情况下,结果看起来更合理,所以我想了解要用heatmap.2它来做同样的参数,因为heatmap.2我有其他优点/功能我想使用,因为我想了解缺少的成分.

heatplot使用具有相关距离的平均链接,以便我们可以将其输入heatmap.2以确保使用类似的聚类(基于:https://stat.ethz.ch/pipermail/bioconductor/2010-August/034757.html)

dist.pear <- function(x) as.dist(1-cor(t(x)))
hclust.ave <- function(x) hclust(x, method="average")
heatmap.2(data, trace="none", distfun=dist.pear, hclustfun=hclust.ave)

导致:

这使得行侧树状图看起来更相似但是列仍然不同,因此比例也是如此.看来,heatplot默认情况下,以某种方式缩放列,默认情况下heatmap.2不会这样做.如果我向heatmap.2添加行缩放,我得到:

heatmap.2(data, trace="none", distfun=dist.pear, hclustfun=hclust.ave,scale="row")

它仍然不相同但更接近.我怎样才能重现heatplot结果heatmap.2？有什么区别？

edit2:看起来关键的区别在于使用以下方法重新heatplot调整行和列的数据:

if (dualScale) {
    print(paste("Data (original) range: …

我有一个由57个变量组成的数据文件.由于测量水平不均衡,我想将其中的12个转换为z分数.我查找了互联网资源和帮助文件.一个互联网资源建议我需要包Rbasic(不存在).我使用了scale(),它似乎只是以变量为中心.我试过V5-mean/st.dev.这让我非常奇怪的分数.有人可以给我实际的adivce吗？