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小丫画图2群的小伙伴跟小丫推荐了一个神奇的网站：
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【举个例子，感受一下】
google 搜“heatmap rpub” 
下面是其中一篇的页面：https:///loness/183681 如何生成相关系数矩阵，并且绘制热图参考资料：http://www./forum/thread-741-1-1.html install.packages('pheatmap')
setwd('E:/bioinfor/Rpractise/pheatmap/')
library('pheatmap')
library('ellipse')
rm(list = ls())
data <> read.table('./exp_top30.original.txt', head = T, sep = '\t', row.names = 1)
dim(data)
## [1] 30 20
# 计算列间相关系数，即两两样本间的表达量的相关系数
cor_matrix <> cor(data) # 计算相关系数
pheatmap(cor_matrix, display_numbers = T)
pheatmap(cor_matrix, cluster_rows = F, cluster_cols = F, display_numbers = T)
plotcorr(cor_matrix, numbers = T, type = 'lower')
# 计算行间相关系数，即基因间的相关系数
data <> t(data)
write.table(data, 'cor_gene_gene.txt', sep = '\t', quote = F)
cor_matrix <> cor(data) # 计算相关系数
pheatmap(cor_matrix, cluster_rows = F, cluster_cols = F, display_numbers = T)
bmp(filename = 'cor_gene_gene.bmp')
pheatmap(cor_matrix, cluster_rows = F, cluster_cols = F, display_numbers = T, fontsize = 5, number_format = '%.2f')# fontsize_number定义格子中数字的字体大小, number_format 可以控制有效小数的位数，这里是保留两位小数；
dev.off()
## png ## 2
pheatmap(cor_matrix, cluster_rows = F, cluster_cols = F, display_numbers = T, fontsize = 5, number_format = '%.2f')
plotcorr(cor_matrix,col = 1:nrow(cor_matrix), type = 'lower')
** 总结：** 首先构建热图的包为pheatmap，明确其参数：cluster_cols, display_numbers, fontsize, number_format的作用 read.table中row.names = 1 的使用含义：把数据第一列设为行名，其他常用参数：
quote 指定用于包围字符型数据的字符(quote = “'’”) dec 用来表示小数点的字符 as.is 控制是否将字符型变量转化为因子型变量(如果值为FALSE)，或者仍 将其保留为字符型（TRUE） na.strings 代表缺失数据的值(na.strings = “NA”,默认转化为NA) skip 在读取数据前跳过的行数 comment.char 一个字符用来在数据文件中写注释，以这个字符开头的行将被忽略 （要禁用这个参数，可使用comment.char = “”）
write.table中的quote = F 是把字符变量的引号去掉
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