标签: heatmap

我有一个包含基因组数据的文件，我正在尝试为其创建数据的热图以及染色体信息的侧边栏。为了制作热图，我转换了文件中的数值以创建一个数据矩阵，然后我可以绘制该矩阵：

Heatmap <- heatmap.2(DataMatrix, trace="none", col=greenred, key=T, keysize=1.5, labRow=NA, density.info="none", Colv=FALSE)

但是，我想添加一个额外的颜色侧栏来指示所述数据的染色体位置。特别是我想要两种颜色，如果它来自任何其他染色体的“chrX”或“黄色”，则说“黑色”。包含此信息的列不在我的数据矩阵中，我不确定如何将此信息包含到我的热图中。任何帮助将不胜感激！

我正在使用 Leaflet.js ，热图插件。

有一个叫做 L.heatLayer 的小类（源代码https://github.com/Leaflet/Leaflet.heat/blob/gh-pages/src/HeatLayer.js）

没有不透明度选项

选项只有

options: {
maxZoom: 18,
radius: 25,
blur: 15,
max: 1.0},

有什么办法可以使用此 Leaflet.js heatLayer 控制不透明度？非常感谢

我有一个名为的函数func(mu, gamma)。对于每个组合mu和gamma，该函数会返回一个值，让我们把它return_value。

现在，我为mu和设置了范围gamma：

mu = np.linspace(0,1,100)
gamma = np.linspace(0,1,100)

现在我们有了1e4组合，每个组合对应一个return_value。我想为绘制一个热图return_value。

我尝试pcolor在Python中使用。但是，根据文档中的示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# make these smaller to increase the resolution
dx, dy = 0.15, 0.05

# generate 2 2d grids for the x & y bounds
y, x = np.mgrid[slice(-3, 3 + dy, dy),
                slice(-3, 3 + dx, dx)]
z = (1 - x / …

我正在制作一个到目前为止看起来像这样的情节:

我使用以下代码:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
column_labels = ['A','B']
row_labels = ['A','B']
data = np.random.rand(2,2)
print(type(data))
data = np.array([[1, 0.232], [0.119, 1]])
fig, ax = plt.subplots()
heatmap = ax.pcolor(data, cmap=plt.cm.Blues)

# put the major ticks at the middle of each cell
ax.set_xticks(np.arange(data.shape[0])+0.5, minor=False)
ax.set_yticks(np.arange(data.shape[1])+0.5, minor=False)

# want a more natural, table-like display
ax.invert_yaxis()
ax.xaxis.tick_top()

ax.set_xticklabels(row_labels, minor=False)
ax.set_yticklabels(column_labels, minor=False)
plt.show()

我想要得到的是这样的:

我可以在哪里看到颜色条以及它们上的单元格的值.我需要在代码中添加什么来获取这些内容？

谢谢

我正在尝试实现这一点：

YouTube链接-https ://www.youtube.com/watch?v= Qk4V_x6B7jY & t = 5s

博客链接-http ://www.businessinsider.in/These-Heat-Maps-Show-How-Retailers-Track-You-As-You-Shop/articleshow/29512380.cms

我想使用python和openCV，但是我是openCV的初学者，因此，我不知道如何实现此功能。

我有一些基本想法。我已经能够跟踪运动并在移动对象周围绘制一个矩形，并且将矩形的坐标保存在外部csv文件中。但是，我被困在绘制热图部分。如何使它随着人们在某个区域中越来越多地移动而随时间变化，颜色从蓝色（正常移动）变为红色（高移动）？请帮忙..

我有一组从 0 到 1 的概率，我想将它们映射到类似 heapmap 的颜色，例如映射到其中一个：

那么颜色将用于matplotlib图形。

我如何在 Python 中以最简单的方式做到这一点？

我有一个CSV文件,其中包含整数(正数和负数),并希望创建1D热图(或热棒,如果存在).

到目前为止,这是我的代码:

import matplotlib as mat
import matplotlib.pyplot as plot
import numpy as np

import csv

a=([0,0])

a = np.resize(a,(1,96)) #the are 96 numbers from -56 to 40

with open('Start_0.csv') as csvfile:
     reader = csv.reader(csvfile, delimiter = ';')
     k = np.array(list(reader)) #read every row in the CSV
     k = k.reshape((-1,7)) #every row has 7 data cells
     for row in k:

    i = int(row[4])                  #i only need the fourth cell
    if (i < 45)&(i > -50):           #if the number is between …

I am trying to make a heatmap in R, that along with the fill should also show the values and along with filling, should also include a row and column without applying fill on them.

My data looks like this

Year    Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Sum
1999    116 127 202 229 253 271 271 245 212 174 133 115 2348
2000    114 154 193 214 263 271 254 248 210 167 120 …

是否有任何教程或文档解释创建类似 hotjar 的应用程序？任何人都可以提供这方面的任何见解吗？我想创建分析用户行为的应用程序..喜欢

• 用户滚动页面的百分比

• 用户点击了 DOM 的哪个部分

• 并使用 heatmap.js 为我的静态站点/页面之一创建报告

我已经使用静态数据和热图制作了报告现在我只想跟踪用户活动，如滚动点、鼠标悬停/点击点，这些活动可能因不同的屏幕尺寸或设备而异......是否有任何 api 或 js 框架可以帮助？

我正在尝试在 R 中绘制由 ggplot 生成的大型热图。最终，我想使用 Illustrator 来“润色”此热图。

示例代码：

# Load packages (tidyverse)
library(tidyverse)

# Create dataframe
df <- expand.grid(x = seq(1,100000), y = seq(1,100000))

# add variable: performance
set.seed(123)
df$z <- rnorm(nrow(df))

ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) +
  geom_raster(aes(fill = z)) 

虽然我将绘图保存为矢量化图像（.pdf；那不是那么大），但打开时 pdf 的加载速度非常慢。我希望在打开文件时呈现数据框中的每个单独点。

我已经阅读了其他用于可视化矩阵的帖子（例如R 中的数据探索：显示大矩阵的热图，很快？）image()，但是我想使用 ggplot 来修改图像。

问题：如何加快此图的渲染速度？有没有办法（除了降低绘图的分辨率），同时保持图像矢量化，以加快这个过程？是否可以对矢量化 ggplot 进行下采样？