群眾紛紛表示圖二是Excel畫的,，我覺得也是,！Excel是生物學(xué)家的最愛啊。雖然做生信的人都看不上,，最主要是沒有記錄,，不具備可重復(fù)性。但現(xiàn)實就是大家都愛Excel,。

如果我們在R里打命令fortunes::fortune(59),，你將看到以下的輸出：

Let’s not kid ourselves: the most widely used piece of software for statistics
is Excel.
— Brian D. Ripley (‘Statistical Methods Need Software: A View of Statistical Computing’)
     Opening lecture RSS 2002, Plymouth (September 2002)

曾經(jīng)有人問我,，用R畫熱圖怎么改顏色，我的回答是無能為力（沒說怎么畫,，我怎么能夠知道怎么改）,。孔乙己老先生告訴我們回字有四樣寫法,，而R畫熱圖,，豈止4種?；赽ase graphics有stats::heatmap, gplots::heatmap.2,，以及多個包實現(xiàn)的heatmap.3。交互式的熱圖有heatmaply,、d3heatmap和iheatmapr等包,。

對于R代碼無感的話，還有shinyheatmap,，直接提供交互式的網(wǎng)頁操作界面,。

基于grid graphics比較有名的有pheatmap和ComplexHeatmap包，要論復(fù)雜性,，ComplexHeatmap最厲害,，要論簡單而且也還比較漂亮，那就pheatmap了,。而且基于grid,，也是保障了后續(xù)的操作，而且現(xiàn)在整個grid的生態(tài)最好,，各種輔助的包太強大,。

比如我這樣畫一個熱圖：

基本上我們發(fā)文章，圖都是有多個panel拼起來的,，這個pheatmap的輸出,，就可以用cowplot來拼，比如這里我用ggplot2畫個散點圖,，然后拼在一起,。

就是這么簡單，當(dāng)然你還可以基于gtable進行操作,，修改各種細(xì)節(jié),。

這里我不得不吐槽一下，很多人認(rèn)為R有四套畫圖系統(tǒng): base,、grid,、ggplot2、lattice,。然后認(rèn)為ggplot2最牛逼,，天天ggplot2打遍天下無敵手一樣,，這就是沒見過世面啊?。▏?yán)格說lattice和ggplot2不能算圖形系統(tǒng)）

試問ggplot2他爹是誰,？ggplot2和lattice都是基于grid。現(xiàn)在我們ggplot2出圖后各種高級玩法,、以及我們自己寫ggplot2圖層,，都是用grid！很多人認(rèn)為cowplot是拼ggplot2的,，plot_grid這個函數(shù)名已經(jīng)說明了一切,，它是拼grid的，一切基于grid的圖,，比如上面的pheatmap和ggplot2,，輕松拼在一起。

我能寫出ggimage和ggtree包,，能夠一次解決ggplot2所有字體,，都是因為懂一點grid。如果你對R語言的畫圖系統(tǒng)蒙圈的話,，建議你讀一下《樹變圖,，圖變樹？》這一篇文章,。

這里并沒有否定ggplot2的意思,，雖然grid更靈活，能做更多的事情,，但ggplot2是我們的最愛,，因為ggplot2所實現(xiàn)的語法，是人類友好的,，讓我們站在更高的角度，可以更加抽象地思考畫圖,。但很多人不會用ggplot2畫熱圖,，因為ggplot2對tidy data的要求與熱圖的matrix是相悖的，我們可視化出來和matrix是對應(yīng)的,，但ggplot2要求我們把matrix,，轉(zhuǎn)化成長型的data.frame。雖然有很多熱圖的實現(xiàn),，但很多人還是想用ggplot2來出圖,，因為語法簡單，用theme好操作細(xì)節(jié),。

這里簡單介紹一下我很多年前寫的一個簡單的函數(shù),。在DOSE包里,，我寫了一個simplot的函數(shù)，這個函數(shù)是基于ggplot2的,，用于可視化DO語義相似性矩陣,，像上面的數(shù)據(jù)，直接用simplot(d)就可以出圖：

默認(rèn)會打印出數(shù)字,，在矩陣比較小的時候,，還是比較好的，如果你不想打印出來,，可以用simplot(d, labs=F),。

我們可以很容易地?fù)Q配色方案，比如用類似于pheatmap的風(fēng)格：

再比如圖例我們嫌太短了,，想拉長一點：

有了這個simplot函數(shù),，一鍵出圖，然后再用ggplot2改細(xì)節(jié),，再也不要說不會用ggplot2畫熱圖了,。

Citation

G Yu, LG Wang, GR Yan, QY He. DOSE: an R/Bioconductor package for Disease Ontology Semantic and Enrichment analysis. Bioinformatics 2015, 31(4):608-609.