R pheatmap: выполнить кластеризацию и показать дендрограммы ПО КАТЕГОРИИ АННОТАЦИЙ.

Ты можешь использовать:

у меня есть следующие данные и Seaborn Heatmap:

Ты можешь использовать

у создать тепловую карту, где с цветовой палитрой от зеленого до красного, но значения 0 в белом. Я начал степловая карта geom_tile с различными цветами высокой заливки на основе ...

 текстовую матрицу, затем добавьте ее во фрейм данных и затем используйте

ствуйте, я делаю тепловую карту с

Условная окраска ячеек в таблице

Я пытаюсь создать таблицу данных, чьи ячейки имеют разные цвета на основе значения в ячейке. Я могу добиться этого с помощью функцииaddtable2plot изplotrix пакет.addtable2plot Функция накрывает таблицу на уже существующий сюжет. Проблема с этим ...

для красивого (хорошо, это просто пример!) результата:

даю графический интерфейс, в котором есть живые данные «по времени» для нескольких записей («вещей») и полей. записи сравнимы по полям, но поля не обязательн...

По сути, разница в том, что используется линейный метод (который дает более читаемую картину моих данных), но вы не можете экстраполировать данные. Чтобы сделать это, вам нужен нелинейный метод, но визуализация не очень хорошо различает высокие и низкие значения, по крайней мере, для моего набора данных. Предположительно, это потому, что значения данных перегружены нелинейными значениями интерполяции (крайние значения становятся намного больше при нелинейных по сравнению с линейными методами).

я есть график, где экстраполяция не соответствует начальной интерполяции. Я хотел бы, чтобы тепловая карта заполнила все изображение. Во-первых, код интерполяции: library(akima) library(reshape2) xmin <- signif(min(CBLo2$MD1)) xmax ...

С интерполяцией и менее сложной палитрой

е всего я должен сказать, что я читал много веток о heatmap и ggplot2 здесь, в stackoverflow и в других местах. Но моя проблема еще не решена. У меня есть следующий набор данных: Var1 Var2 value 1 -197.5 -197.5 0 2 -192.5 -197.5 0 3 -187.5 ...

Даст вам следующую гладкую тепловую карту:

ел создать тепловую карту матрицы плотности вероятности, используя график. import numpy as np from plotly.offline import download_plotlyjs, init_notebook_mode, plot import plotly.graph_objs as go probability_matrix = np.loadtxt("/path/to/file") ...

Я думаю, что обе эти цифры должны состоять из двух цифр вместе взятых. левая - это тепловая карта, а правая окрашена на основе результатов кластера. Конечно, данные должны быть переупорядочены по результату кластера. Кстати, вопрос не похож на два вопроса, которые прокомментированы ниже вопроса.

ел бы кластеризовать матрицу с помощью kmeans и уметь отображать ее как тепловую карту. Это звучит довольно банально, и я видел много таких сюжетов. Я попытался погуглить вокруг, но не могу найти способ обойти это. Я хотел бы иметь возможность ...