Crear mapa de calor en R

El mapa de calor es una forma gráfica de representar datos. Es más comúnmente utilizado en el análisis de datos. En el análisis de datos, exploramos el conjunto de datos y extraemos información del conjunto de datos, tratamos de encontrar los patrones ocultos en los datos haciendo un análisis visual de los datos. Heatmap visualiza el valor de la array con colores, donde el color más brillante significa que el valor es más alto y el color más claro significa que el valor es más bajo. En Heatmap, usamos calidez para enfriar el esquema de color. El mapa de calor es un llamado mapa de calor porque en el mapa de calor asignamos los colores a los diferentes valores que tenemos en nuestro conjunto de datos.

En este artículo, discutiremos cómo crear mapas de calor en el lenguaje de programación R.

Método 1: Usar geom_tile() del paquete ggplot2

geom_tile() se usa para crear un mapa de calor bidimensional con los mosaicos rectangulares planos en él. Viene preinstalado con el paquete ggplot2 para programación R.

Sintaxis:

geom_tile(mapeo =NULL, data=NULL, stat=”Identidad”,…)

Parámetro:

• mapeo : Puede ser “aes”. “aes” es un acrónimo de mapeo estético. Describe cómo las variables en los datos se asignan a las propiedades visuales de la geometría.
• data : contiene la variable del conjunto de datos, una variable donde hemos almacenado nuestro conjunto de datos en el script.
• stat : Se utiliza para realizar cualquier tipo de operación estadística sobre el conjunto de datos.

Para crear un mapa de calor, primero importe las bibliotecas requeridas y luego cree o cargue un conjunto de datos. Ahora simplemente llame a la función geom_tile() con los valores apropiados para los parámetros.

Ejemplo:

# Plotting Heatmap in R
  
# adding ggplot2 library for plotting
library(ggplot2)
  
# Creating random dataset
# with 20 alphabets and 20 animal names 
letters <- LETTERS[1:20]
animal_names <- c("Canidae","Felidae","Cat","Cattle",
                  "Dog","Donkey","Goat","Guinea pig",
                  "Horse","Pig","Rabbit","Badger",
                  "Bald eagle","Bandicoot","Barnacle",
                  "Bass","Bat","Bear","Beaver","Bedbug",
                  "Bee","Beetle")
  
data <- expand.grid(X=letters, Y=animal_names)
data$count <- runif(440, 0, 6)
  
# plotting the heatmap
plt <- ggplot(data,aes( X, Y,fill=count))
plt <- plt + geom_tile()
  
# further customizing the heatmap by
# applying colors and title
plt <- plt + theme_minimal()
  
# setting gradient color as red and white
plt <- plt + scale_fill_gradient(low="white", high="red")
  
# setting the title and subtitles using
# title and subtitle
plt <- plt + labs(title = "Heatmap")
plt <- plt + labs(subtitle = "A simple heatmap using geom_tile()")
  
# setting x and y labels using labs
plt <- plt + labs(x ="Alphabets", y ="Random column names")
  
# plotting the Heatmap
plt

# Plotting Heatmap in R
  
# adding ggplot2 library for plotting
library(ggplot2)
  
# Creating random dataset
# with 20 alphabets and 20 animal names 
letters <- LETTERS[1:20]
animal_names <- c("Canidae","Felidae","Cat","Cattle",
                  "Dog","Donkey","Goat","Guinea pig",
                  "Horse","Pig","Rabbit","Badger",
                  "Bald eagle","Bandicoot","Barnacle",
                  "Bass","Bat","Bear","Beaver","Bedbug",
                  "Bee","Beetle")
  
data <- expand.grid(X=letters, Y=animal_names)
data$count <- runif(440, 0, 6)
  
# plotting the heatmap
plt <- ggplot(data,aes( X, Y,fill=count))
plt <- plt + geom_tile()
  
# further customizing the heatmap by
# applying colors and title
plt <- plt + theme_minimal()
  
# setting gradient color as red and white
plt <- plt + scale_fill_gradient(low="white", high="red")
  
# setting the title and subtitles using
# title and subtitle
plt <- plt + labs(title = "Heatmap")
plt <- plt + labs(subtitle = "A simple heatmap using geom_tile()")
  
# setting x and y labels using labs
plt <- plt + labs(x ="Alphabets", y ="Random column names")
  
# plotting the Heatmap
plt

Producción:

Mapa de calor usando ggplot2

Método 2: Usar la función heatmap() de base R 

La función heatmap() viene con la instalación predeterminada de Base R. También se puede usar el mapa de calor predeterminado() si no desea instalar ningún paquete adicional. Podemos trazar el mapa de calor del conjunto de datos usando esta función de mapa de calor de R. 

Sintaxis:

mapa de calor (datos, principal = NULL, xlab = NULL, ylab = NULL,…)

Parámetro:

data: data especifica la array de los datos para los que queríamos trazar un mapa de calor.

main: main es un argumento de string y especifica el título de la trama.

xlab: xlab se utiliza para especificar las etiquetas del eje x.

ylab : ylab se utiliza para especificar las etiquetas del eje y.

Aquí la tarea es sencilla. Solo necesita ingresar los valores que requiere la función heatmap().

Ejemplo:

# Heatplot from Base R
# using default mtcars dataset from the R
x  <- as.matrix(mtcars)
  
# custom colors
new_colors <- colorRampPalette(c("cyan", "darkgreen")) 
  
# plotting the heatmap
plt <- heatmap(x,
               # assigning new colors
               col = new_colors(100),
                 
               # adding title
               main = "Heatmap for mtcars dataset",
                 
               # adding some margin so that 
               # it doesn not drawn over the 
               # y-axis label
               margins = c(5,10),
                 
               # adding x-axis labels
               xlab = "variables",
                 
               # adding y-axis labels
               ylab = "Car Models",
                 
               # to scaled the values into 
               # column direction
               scale = "column"
)

Producción:

Mapa de calor