Nous aurons besoin du package pheatmap
:
- Vérifier que le package
pheatmap
est bien installé - Si non, l’installer, puis le charger
library(pheatmap)
Nous allons également avoir besoin des données fruits :
data("fruits", package = "tidyViz")
Mardi 25 mai 2021
Nous aurons besoin du package pheatmap
:
pheatmap
est bien installélibrary(pheatmap)
Nous allons également avoir besoin des données fruits :
data("fruits", package = "tidyViz")
pheatmap(fruits)
Error in hclust(d, method = method) : NA/NaN/Inf dans un appel à une fonction externe (argument 10) De plus : Warning messages: 1: In dist(mat, method = distance) : NAs introduits lors de la conversion automatique 2: In dist(mat, method = distance) : NAs introduits lors de la conversion automatique
pheatmap(fruits[, -(1:2)])
cluster_rows = FALSE
: enlever le dendrogramme sur les lignesscale = "column"
: pour standardiser les variablesshow_rownames = FALSE
: pour cacher les noms des lignescellwidth = 10
: pour avoir des plus petites cellulesPour avoir une liste complète des arguments : ?pheatmap
pheatmap( fruits[, -(1:2)], cluster_rows = FALSE, scale = "column", show_rownames = FALSE, cellwidth = 10 )
colfun <- colorRampPalette( c("darkorchid", "white", "limegreen")) pheatmap( fruits[, -(1:2)], cluster_rows = FALSE, scale = "column", show_rownames = FALSE, cellwidth = 10, color = colfun(20) )
colfun <- colorRampPalette( c("darkorchid", "white", "limegreen")) fruitsDF <- data.frame( fruits[,-1], row.names = make.unique(fruits$nom)) annotLignes <- fruitsDF[, "groupe", drop = FALSE] pheatmap( fruitsDF[, -1], cluster_rows = FALSE, scale = "column", show_rownames = FALSE, cellwidth = 10, color = colfun(20), annotation_row = annotLignes )
Changez la commande suivante pour obtenir un joli graphe.
pheatmap( t(fruits), scale = "row", color = c("black", "black"), legend_breaks = c(-6, 0,+6), border_color = "pink", cellheight = 100, cellwidth = 0.1, show_colnames = "FALSE" )