热图在线绘制-珍藏 史上最全热图绘制工具及操作流程（一）

PCA,heatmap 图片都是经典的群体分类展示图片，网上有很多R绘画教程。但是，如果R配置不好，或者R包装不好，或者急需，不想花时间美化图片，那么以下工具就非常适合了。
Clustvis,网站链接是：
资料导入属于一键导入，网站自带行列注释判别功能。
实例文件格式(网站具有转换功能，无需纠结行列):
站点使用非常简单，无需说明！

点击Graphpad pri *** 如图所示，7.0软件。
用Grouped代替XY。如图所示。
单击heat map点击create开始绘制热图(热图)。
然后在Group下面的栏目中输入你要研究的基因名，在table下面 format 在grouped下输入组别名称。下面的图表显示。
单击左下graphs下的Data1，弹出以下对话框。
热图有几种表现形式，你可以选择你想要的形式，在这里选择第四种。
单击ok，你可以得到你想要的结果。
单击export，输出您想要的图片。选择tiff格式在这里。

heat map相信大家都会熟悉(热图)这个词，在很多重量级的科学论文中很常见。使用heat map可以很容易地显示多组分之间的关系或相关性，也可以显示基因前后的差异。heat 事实上，map还包含了许多分析的秘密，如此高大的heatt。如何实现map？
热图的应用非常广泛，在介绍热图绘制工具之前，我先给大家讲讲热图的基本概念、历史、用途。
Heat map 的基本概念
Heatmap是一个热图，也称为热图。它可以通过颜色变化反映二维矩阵或表格中的数据信息，并可以直观地表达数据值的大小以定义的颜色深度。热图使复杂的数据可视化并一目了然。通常，物种或样品之间的丰度相似性是根据需要进行聚类的。聚类后的数据可以在热图上表示，高丰度和低丰度的物种可以分块聚集，多个样品在各个分类水平上形成的相似性和差异可以通过颜色梯度和相似性来反映。结果可以有彩虹和黑红两种选择。
热图有两种：集群热图(clusterheat map)和空间热图(spatialheat map)。在集群热图中，图片的大小固定在单元格中，并制定成一个包含行和列的矩阵。单元格的大小可以随意调节。在空间热图中，大小和位置固定在一个空间中。
可以概括Heatmap的生成原理。首先，为离散点设置一个半径，创建一个缓冲区；然后，对于每个离散点的缓冲区，使用渐进的灰度带(完整的灰度带为0-255)，从内到外，从浅到深填充；因为灰度值可以叠加，数值越大，颜色越深，灰度带越白。事实上，可以选择ARGB模型中的任何通道作为叠加灰度值，这样灰度值就可以叠加到有缓冲区交叉的区域，所以缓冲区交叉的越多，灰度值就越大，这个区域就越“热”。最后，使用叠加的灰度带。
灰度带、彩色带、热图的历史
事实上，热图并非一个新概念，可追溯到19世纪。
热图源于数据矩阵中二维数值的显示。较大的数值用较小的深灰色或黑色方块(像素)表示。1873年，Lona利用阴影矩阵可视化巴黎各区的社会统计数据。一九五七年，Sneath展示了聚类分析的结果，通过替换矩阵的行列和列，将相似值按聚类放置在彼此附近。Jacques之后 Bertin使用类似的方法来显示符合特曼标准的数据。他从1973年Robertin开始，将集群树连接到数据矩阵的行和列。 Ling。Robert Ling使用打印机的字符来表示不同的灰度，即一个像素具有字符宽度。Leland1994年 Wilkinson开发了第一个计算机程序(SYSTAT),集群热图用于制作高分辨率彩色图形。一九九一年，软件设计师Cormac Kinney注册了“heatmap"商标，发明了一种工具，用2D图形显示实时金融市场信息。现在，热图仍然可以手工制作，Excel电子表格，或者使用Hotjar这样的专业软件来创建。
四种类型的热图
首先，生物热图通常用于分子生物学领域，可以显示DNA微阵列获得的许多基因的表达水平(不同状态下的细胞和不同患者的样本)。
二是树形图，是数据的2D分层分区，在视觉上与热图相似。
第三，马赛克图是用来表示双向或更高方式的平板热图的数据表。和树形图一样，镶嵌在图中的矩形区域是由分层组成的。这意味着这些区域是矩形的。
第四，密度函数可视化图用于表示图中点密度的热图，使人们能够独立于变焦参数感知点的密度。2015年，Perrot等人提出了一种利用密度函数可以看到数十亿个点的方法，使用Spark、Hadoop等大数据基础设备。
热图在各个领域的应用？
数据点信息，汇聚成直观的可视化色彩效果。到目前为止，热图已经广泛应用于气象预报、医学成像、机房温度等不同领域和领域，甚至应用于竞技体育领域的数据分析。
球比赛时，评委们通常会利用热图了解champion队门将、后卫、中场和前锋的跑位，让我们一目了然地看到很多球员在比赛中跑位的差异。
气象局也可以用热图来判断地震源的位置，可以清楚地看到哪些地方是地震高发区(频率最高)。
也可以结合百度地图和热图，利用热图看金融商圈，收集商家坐标，根据坐标点进行聚类。看下图。红色表示商家多的地方，我们可以知道什么是金融商圈。
那热图在生物学领域的作用是什么呢？
在不同样本中，热图常用于显示多个基因的表达水平。 ,接着通过聚类等方式对实验组和对照组进行独特的检查。
如上图所示，每一排代表一个样本，每一行代表一个基因，颜色代表表达量(从这张图的插图可以看出，颜色越红，数值越大，基因表达量越高)。
热图也可以用来展示其它物质的丰度。 ,例如，细菌的相对丰度和代谢组中不同物质的含量。当然，热图的另一个重要用途是展示不同指标和样本之间的相关性。
上图为相关热图，颜色深度代表相关系数的大小。越接近白色，相关性越弱，蓝色(负相关)或红色(正相关)。颜色越浅，相关性越弱。除了相关系数，我们还可以看到p值是否显著。如果表示P值，可以在方块中添加*号或具体值。但是，由于我们在上图中看到两个不同指标之间的关系被反复显示了两次，有时我们只需要显示一半(对角线以上或以下)的图形。如下图所示:
好了，这篇文章到此结束，下一篇将为您揭示更多关于热图的奥秘。