<\/p>\n
In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie mit ggplot2 eine Heatmap in R erstellen.<\/span><\/p>\n Um eine Heatmap zu erstellen, verwenden wir den integrierten R-Datensatz mtcars<\/strong> .<\/span><\/p>\n Derzeit liegt mtcars<\/strong> in einem breiten Format vor, aber wir m\u00fcssen es in ein langes Format \u00fcberf\u00fchren, um die Heatmap zu erstellen.<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen den folgenden Code verwenden, um die Heatmap in ggplot2 zu erstellen:<\/span><\/p>\n Da die Werte von disp<\/em> viel gr\u00f6\u00dfer sind als die Werte aller anderen Variablen im Datenrahmen, ist es leider schwierig, die Farbvariation der anderen Variablen zu erkennen.<\/span><\/p>\n Eine M\u00f6glichkeit, dieses Problem zu l\u00f6sen, besteht darin, die Werte jeder Variablen mithilfe der Funktion rescale()<\/strong> im Paket scales() und der Funktion ddply()<\/strong> im Paket plyr() von 0 auf 1 neu zu skalieren:<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen die Heatmap-Farben auch \u00e4ndern, indem wir die im Argument \u201escale_fill_gradient()\u201c verwendeten Farben \u00e4ndern:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass die Heatmap derzeit nach Fahrzeugnamen kategorisiert ist. Stattdessen k\u00f6nnten wir die Heatmap nach den Werten einer der Variablen wie mpg<\/em> ordnen, indem wir den folgenden Code verwenden:<\/span><\/p>\n Um die Heatmap durch Erh\u00f6hen von mpg<\/em> zu sortieren, verwenden Sie einfach -mpg<\/strong> im reorder()-Argument:<\/span><\/p>\n Schlie\u00dflich k\u00f6nnen wir die Beschriftungen der x- und y-Achse sowie die Legende entfernen, wenn uns das Aussehen nicht gef\u00e4llt, indem wir die Argumente labs() und theme() verwenden:<\/span><\/p>\n In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie mit ggplot2 eine Heatmap in R erstellen. Beispiel: Erstellen einer Heatmap in R Um eine Heatmap zu erstellen, verwenden wir den integrierten R-Datensatz mtcars . #view first six rows of mtcars head(mtcars) # mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb #Mazda RX4 21.0 6 […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n Beispiel: Erstellen einer Heatmap in R<\/span><\/strong><\/h3>\n
#view first six rows of mtcars\n<\/em><\/span>head(mtcars)\n\n# mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb\n#Mazda RX4 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4\n#Mazda RX4 Wag 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4\n#Datsun 710 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1\n#Hornet 4 Drive 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1\n#Hornet Sportabout 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2\n#Valiant 18.1 6 225 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1\n<\/strong><\/pre>\n #load reshape2<\/em> package to use melt() function<\/span>\nlibrary(reshape2)\n\n#melt mtcars into long format<\/span>\nmelt_mtcars <- melt(mtcars)\n\n#add column for car name<\/span>\nmelt_mtcars$car <- rep(row.names(mtcars), 11)\n\n#view first six rows of melt_mtcars<\/em><\/span>\nhead(melt_mtcars)\n\n# variable value char\n#1 mpg 21.0 Mazda RX4\n#2 mpg 21.0 Mazda RX4 Wag\n#3 mpg 22.8 Datsun 710\n#4 mpg 21.4 Hornet 4 Drive\n#5 mpg 18.7 Hornet Sportabout\n#6 mpg 18.1 Valiant<\/strong><\/pre>\n library(ggplot2)\n\nggplot(melt_mtcars, aes(variable, char)) +\n geom_tile(aes(fill = value),<\/strong> color = \"white\") +\n scale_fill_gradient(low = \"white\",<\/strong> high = \"red\")<\/strong><\/pre>\n
#load libraries<\/span>\nlibrary(plyr)\nlibrary(scales)\n\n#rescale values for all variables in melted data frame<\/span>\nmelt_mtcars <- ddply(melt_mtcars, .(variable), transform, rescale = rescale(value))\n\n#create heatmap using rescaled values<\/span>\nggplot(melt_mtcars, aes(variable, char)) +\n geom_tile(aes(fill = rescale), color = \"white\") +\n scale_fill_gradient(low = \"white\", high = \"red\")\n<\/strong><\/pre>\n #create heatmap using blue color scale\n<\/span>ggplot(melt_mtcars, aes(variable, char)) +\n geom_tile(aes(fill = rescale), color = \"white\") +\n scale_fill_gradient(low = \"white\", high = \"steelblue\")<\/strong><\/pre>\n #define car name as a new column, then order by mpg<\/em> descending\n<\/span>mtcars$car <- row.names(mtcars)\nmtcars$car <- with(mtcars, reorder(car, mpg))\n\n#melt mtcars into long format\n<\/span>melt_mtcars <- melt(mtcars)\n\n#rescale values for all variables in melted data frame\n<\/span>melt_mtcars <- ddply(melt_mtcars, .(variable), transform, rescale = rescale(value))\n\n#create heatmap using rescaled values\n<\/span>ggplot(melt_mtcars, aes(variable, char)) +\n geom_tile(aes(fill = rescale), color = \"white\") +\n scale_fill_gradient(low = \"white\", high = \"steelblue\")<\/strong><\/pre>\n #define car name as a new column, then order by mpg descending\n<\/span>mtcars$car <- row.names(mtcars)\nmtcars$car <- with(mtcars, reorder(car, -mpg<\/span> ))\n\n#melt mtcars into long format\n<\/span>melt_mtcars <- melt(mtcars)\n\n#rescale values for all variables in melted data frame\n<\/span>melt_mtcars <- ddply(melt_mtcars, .(variable), transform, rescale = rescale(value))\n\n#create heatmap using rescaled values\n<\/span>ggplot(melt_mtcars, aes(variable, char)) +\n geom_tile(aes(fill = rescale), color = \"white\") +\n scale_fill_gradient(low = \"white\", high = \"steelblue\")<\/strong><\/pre>\n #create heatmap with no axis labels or legend\n<\/span>ggplot(melt_mtcars, aes(variable, char)) +\n geom_tile(aes(fill = rescale), color = \"white\") +\n scale_fill_gradient(low = \"white\", high = \"steelblue\") +\n labs(x = \"\", y = \"\") +\n theme(legend.position = \"none\")<\/span><\/strong><\/pre>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"