{"id":473,"date":"2023-07-29T19:19:54","date_gmt":"2023-07-29T19:19:54","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/mappa-termica-r-ggplot2\/"},"modified":"2023-07-29T19:19:54","modified_gmt":"2023-07-29T19:19:54","slug":"mappa-termica-r-ggplot2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/mappa-termica-r-ggplot2\/","title":{"rendered":"Come creare una mappa termica in r utilizzando ggplot2"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Questo tutorial spiega come creare una mappa termica in R utilizzando ggplot2.<\/span><\/p>\n

Esempio: creazione di una mappa termica in R<\/span><\/strong><\/h3>\n

Per creare una mappa termica, utilizzeremo il set di dati R integrato mtcars<\/strong> .<\/span><\/p>\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
 Attualmente mtcars<\/strong> \u00e8 in un formato ampio, ma dobbiamo fonderlo in un formato lungo per creare la mappa di calore.<\/span><\/p>\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
 Possiamo usare il seguente codice per creare la mappa di calore in ggplot2:<\/span><\/p>\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
 Sfortunatamente, poich\u00e9 i valori di disp<\/em> sono molto pi\u00f9 grandi dei valori di tutte le altre variabili nel data frame, \u00e8 difficile vedere la variazione di colore delle altre variabili.<\/span><\/p>\n
 Un modo per risolvere questo problema \u00e8 ridimensionare i valori di ciascuna variabile da 0 a 1 utilizzando la funzione rescale()<\/strong> nel pacchetto scales() e la funzione ddply()<\/strong> nel pacchetto plyr():<\/span><\/p>\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
 Possiamo anche cambiare i colori della mappa termica modificando i colori utilizzati nell’argomento scale_fill_gradient():<\/span><\/p>\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
 Tieni presente che la mappa termica \u00e8 attualmente classificata in base al nome dell’auto. Potremmo invece ordinare la mappa termica in base ai valori di una delle variabili come mpg<\/em> utilizzando il seguente codice:<\/span><\/p>\n
 #define car name as a new column, then order by mpg<\/em> descending\n<\/span>mtcars$car <- row.names(mtcars)\nmtcars$car <- with(mtcars, reorder(car, mpg))\n\n#melt mtcars into long format\n<\/span>melt_mtcars <- melt(mtcars)\n\n#rescale values for all variables in melted data frame\n<\/span>melt_mtcars <- ddply(melt_mtcars, .(variable), transform, rescale = rescale(value))\n\n#create heatmap using rescaled values\n<\/span>ggplot(melt_mtcars, aes(variable, char)) +\n  geom_tile(aes(fill = rescale), color = \"white\") +\n  scale_fill_gradient(low = \"white\", high = \"steelblue\")<\/strong><\/pre>\n
 Per ordinare la mappa termica aumentando mpg<\/em> , usa semplicemente -mpg<\/strong> nell’argomento reorder():<\/span><\/p>\n
 #define car name as a new column, then order by mpg descending\n<\/span>mtcars$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
 Infine, possiamo rimuovere le etichette degli assi xey nonch\u00e9 la legenda se non ci piace il modo in cui appare utilizzando gli argomenti labs() e theme():<\/span><\/p>\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":"
Questo tutorial spiega come creare una mappa termica in R utilizzando ggplot2. 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