在 R 中更改 ggplot2 热图中范围的颜色

热图将数据帧的两个属性之间的关系描述为颜色编码的图块。热图生成具有数据帧多个属性的网格，表示一次获取的两个属性之间的关系。

使用中的数据集：畅销书

让我们首先使用默认提供的颜色创建一个常规热图。我们将使用 ggplot2 库的 geom_tile()函数。它主要用于创建热图。

Syntax: geom_tile(x,y,fill)

Parameter:

• x: position on x-axis
• y: position on y-axis
• fill: numeric values that will be translated to colors

对于此函数，融合数据帧的 Var1 和 Var2 分别传递给 x 和 y。这些表示一次取两个属性之间的关系。提供填充参数，因为它将用于根据某个数值对图块进行颜色编码。

例子：

R

library(ggplot2)
library(reshape2)
  
df<-read.csv("bestsellers.csv")
  
data<-cor(df[sapply(df,is.numeric)])
data1<-melt(data)
  
ggplot(data1,
       aes(x=Var1,
           y=Var2,
           fill=value))+geom_tile()

输出：

方法一：使用 scale_fill_gradient()

在此方法中，定义范围的颜色的起始值和结束值作为参数给出。

Syntax: scale_fill_gradient(low, high, guide)

Parameter:

• low: starting value
• high: ending value
• guide: type of legend

例子：

电阻

library(ggplot2)
library(reshape2)
  
df<-read.csv("bestsellers.csv")
data<-cor(df[sapply(df,is.numeric)])
data1<-melt(data)
  
ggplot(data1,aes(x=Var1,
                 y=Var2,
                 fill=value))+geom_tile()+
scale_fill_gradient(low = "#86ebc9",
                    high = "#09855c",
                    guide = "colorbar")

输出：

方法二：使用 scale_fill_manual()

到目前为止，我们一直在为连续值添加颜色，在这种方法中，首先使用 cut()函数将值转换为离散范围。

Syntax: cut(data, breaks)

其中中断采用带有值的向量来划分数据。现在再次绘制热图，但使用离散后创建的新数据。要将颜色添加到范围内的此类热图，请使用 scale_fill_manual() 和每个范围的颜色向量。

Syntax: scale_fill_manual(interval, values=vector of colors)

例子：

电阻

library(ggplot2)
library(reshape2)
  
df<-read.csv("bestsellers.csv")
data<-cor(df[sapply(df,is.numeric)])
data1<-melt(data)
  
data2<-data1
data2$group<-cut(data2$value,
                 breaks = c(-1,-0.5,0,0.5, 1))
  
  
ggplot(data2,aes(x=Var1,
                 y=Var2,
                 fill=group))+geom_tile()+
  scale_fill_manual(breaks = levels(data2$group),
                    values = c("#86ebc9", "#869ceb",
                               "#b986eb","#a1eb86"))

输出：