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热图是做分析时常用的展示方式，简单、直观、清晰。可以用来显示基因在不同样品中表达的高低、表观修饰水平的高低等。任何一个数值矩阵都可以通过合适的方式用热图展示。
本篇使用R的 ggplot2 包实现从原始数据读入到热图输出的过程，并在教程结束后提供一份封装好的命令行绘图工具，只需要提供矩阵，即可一键绘图。
上一篇讲述了Rstudio的使用作为R写作和编译环境的入门，后面的命令都可以拷贝到Rstudio中运行，或写成一个R脚本，使用 Rscript heatmap.r 运行。我们还提供了Bash的封装，在不修改R脚本的情况下，改变参数绘制出不同的图形。
绘图首先需要数据。通过生成一堆的向量，转换为矩阵，得到想要的数据。
注意：运算符的优先级。
Vector转为矩阵 (matrix)，再转为数据框 (data.frame)。
虽然方法比较繁琐，但一个数值矩阵已经获得了。
还有另外2种获取数值矩阵的方式。
可以看到列名字中以数字开头的列都加了 X 。一般要尽量避免行或列名字以 数字开头 ，会给后续分析带去一些困难；另外名字中出现的非字母、数字、下划线、点的字符都会被转为 点 ，也需要注意，尽量只用字母、下划线和数字。
与上一步类似，只是改为文件名，不再赘述。
数据读入后，还需要一步格式转换。在使用ggplot2作图时，有一种长表格模式是最为常用的，尤其是数据不规则时，更应该使用 （这点，我们在讲解箱线图时再说）。
数据转换后就可以画图了，分解命令如下：
热图出来了，但有点不对劲，横轴重叠一起了。一个办法是调整图像的宽度，另一个是旋转横轴标记。
设置想要的颜色。
调整legend的位置。
调整背景和背景格线以及X轴、Y轴的标题。
合并以上命令，就得到了下面这个看似复杂的绘图命令。
图形出来了，就得考虑存储了，
至此，完成了简单的heatmap的绘图。但实际绘制时，经常会碰到由于数值变化很大，导致颜色过于集中，使得图的可读性下降很多。因此需要对数据进行一些处理，具体的下次再说。
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