Hướng dẫn vẽ heatmap trong R
Duc Nguyen | Chuyên đào tạo kỹ năng R |
www.tuhocr.com
Mar 25, 2023
Heatmap là đồ thị thể hiện độ lớn của dữ liệu thông qua màu sắc. Dữ liệu vẽ heatmap thường ở dạng matrix. Để phóng lớn hình ảnh, bạn right-click vào hình và chọn Open in new tab nhé.
https://cran.r-project.org/web/packages/plot.matrix/vignettes/plot.matrix.html
rice_full_1 <- readRDS("rice_full_1.rds")
names(rice_full_1)[4] <- "production"
names(rice_full_1)[5] <- "area_harvested"
str(rice_full_1)## 'data.frame': 7113 obs. of 5 variables:
## $ area : chr "Afghanistan" "Afghanistan" "Afghanistan" "Afghanistan" ...
## $ item : chr "Rice" "Rice" "Rice" "Rice" ...
## $ year : int 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 ...
## $ production : num 458572 439549 382500 352177 338420 ...
## $ area_harvested: num 152499 147555 127530 117539 109452 ...Link dataset gốc
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1MoR1_qRLQ1nhUrV0-2Y5YzPa8lAfebHiHp-ieBRCBqw/edit?usp=sharing
Link dataset transform
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1v_t1-gRQpoO6S7QJEi0v9ds8TsFBvmd8jMU5HWHYqLs/edit?usp=sharing
library(plot.matrix)
z <- as.matrix(table(rice_full_1$area, rice_full_1$year))
par(mar = c(3, 9, 6, 2))
par(mgp = c(0, 0.7, 0))
par("cex.axis" = 0.5)
par(xpd = TRUE) # đưa legend outside plot
plot.matrix:::plot.matrix(z,
las = 1,
key = NULL,
col = c("gray92", "#fcc203"),
main = "",
axis.row = list(side = 2, font = 2, tick = FALSE),
axis.col = list(side = 1, font = 2)
)
title(main = "Các quốc gia sản xuất lúa gạo trên thế giới (1961–2021) | Nguồn: FAOSTAT | Đồ họa: tuhocr.com",
adj = 0, col.main = "blue", cex.main = 0.9, line = 3.5)
mysubtitle <- expression(italic("Sắp xếp theo alphabet"))
mtext(side = 3, line = 1.8, adj = 0, cex = 0.8, mysubtitle, col = "red")
legend("topright",
legend = c("Có dữ liệu sản xuất gạo", "Không có dữ liệu"),
fill = c("#fcc203", "gray92"),
# lty = c(1, 2), cex = 1,
# pch = c(NA, 21),
# lwd = 2,
x.intersp = 1,
y.intersp = 2,
xjust = 2,
yjust = 0,
inset = -0.045,
box.lty = 0,
horiz = TRUE,
cex = 0.8,
bg = "transparent")
par(new = TRUE)
par(yaxt = "none")
par(mgp = c(0, 0.7, 0))
plot.matrix:::plot.matrix(z,
las = 1,
key = NULL,
col = c("gray92", "#fcc203"),
main = "",
# axis.row = list(side = 2, font = 2),
axis.col = list(side = 3, font = 2)
)
library(png) ## dùng đề chèn file ảnh
library(grid) ## canh chỉnh vị trí ảnh
logor <- readPNG("logo-blue.png")
grid.raster(logor, x = 0.12, y = 0.97, width = 0.1)
Khi ta đưa giá trị vào heatmap sẽ trở nên nhiều thông tin hơn.
####### sắp xếp big matrix
matrix_rice <- rice_full_1[, c(1, 3, 4)]
#spread
library(dplyr)
matrix_rice <- matrix_rice |> dplyr::arrange(area, year)
matrix_1 <- reshape(data = matrix_rice,
idvar = c("area"),
v.names = "production",
timevar = "year",
direction = "wide")
colnames(matrix_1)[2:62] <- unique(matrix_rice$year)
matrix_2 <- matrix_1[, 2:62]
rownames(matrix_2) <- matrix_1[, 1]
head(matrix_2)## 1961 1962 1963 1964 1965 1966 1967 1968 1969
## Afghanistan 319000 319000 319000 380000 380000 337000 396000 402000 407000
## Albania 4603 5683 9135 8173 10225 10524 11254 12807 14276
## Algeria 9512 8000 6659 5014 5530 5550 4558 6110 6711
## Angola 29000 23000 25000 26000 32000 30000 33000 15148 15945
## Argentina 149000 182300 178200 190000 267600 165300 217000 282900 345000
## Australia 118000 139000 140000 146000 158000 187000 221000 228000 267000
## 1970 1971 1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978
## Afghanistan 366000 350000 400000 420000 420000 435000 448000 400000 428000
## Albania 14924 10760 12000 15168 12000 13500 14000 14400 14800
## Algeria 2166 1568 2218 2447 2520 1600 1279 1409 291
## Angola 29950 27791 20347 29051 16779 20000 20000 20000 15000
## Argentina 407000 288000 294000 260000 316000 351000 309000 320000 310000
## Australia 250000 301000 248000 309000 409000 387000 417000 530000 489697
## 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987
## Afghanistan 439000 415000 390000 364000 350000 334000 317000 336000 324000
## Albania 15520 13000 13900 11900 13000 12600 12000 11000 10600
## Algeria 1000 1200 1200 1200 1200 1200 1200 1240 1300
## Angola 13000 11000 10000 10000 8000 8000 5000 5000 2000
## Argentina 312000 266000 286300 437200 337100 480400 400000 438600 371000
## Australia 692151 613163 760000 857000 520000 634000 864000 687000 549000
## 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994
## Afghanistan 343000 320000 333000 335000 300000.00 300000.00 342000.00
## Albania 8830 8450 7000 2283 960.00 585.00 0.00
## Algeria 1480 1480 1540 1500 1410.14 1289.67 1243.63
## Angola 2000 3000 3000 4000 4000.00 4000.00 21000.00
## Argentina 383400 490000 428100 347600 732700.00 608300.00 607600.00
## Australia 761000 805000 924000 787000 1122000.00 955000.00 1082000.00
## 1995 1996 1997 1998 1999 2000
## Afghanistan 390000.00 340000.00 400000 450000.00 280000.00 260000.00
## Albania 0.00 0.00 0 0.00 0.00 0.00
## Algeria 1158.48 1072.89 300 492.49 456.36 437.39
## Angola 19000.00 14000.00 12000 10000.00 7402.00 5776.00
## Argentina 926200.00 986000.00 1205140 1011135.00 1658200.00 903630.00
## Australia 1137000.00 951200.00 1388000 1330900.00 1389800.00 1100700.00
## 2001 2002 2003 2004 2005 2006
## Afghanistan 242000.00 388000.00 434000.00 463000.00 485000.00 540000.00
## Albania 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
## Algeria 418.68 400.24 425.06 413.92 390.19 359.98
## Angola 5335.00 4890.00 10831.00 13000.00 8650.00 3831.00
## Argentina 873183.00 709295.00 717630.00 1060083.00 956253.00 1193492.00
## Australia 1643403.00 1192202.00 438111.00 553114.00 338885.00 1002654.00
## 2007 2008 2009 2010 2011 2012
## Afghanistan 552000.00 612000.00 645000.00 672000.00 672000.00 500000
## Albania 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0
## Algeria 348.33 334.32 320.23 311.54 320.01 300
## Angola 4635.00 8414.00 14291.00 17697.00 23209.00 21492
## Argentina 1080070.00 1245800.00 1334155.00 1243259.00 1748075.00 1567971
## Australia 162806.00 17614.00 60868.00 196684.00 723283.00 918733
## 2013 2014 2015 2016 2017 2018
## Afghanistan 512094 537000 410000.0 356565.00 338420.00 352177.00
## Albania 0 0 0.0 0.00 0.00 0.00
## Algeria 320 320 280.6 306.87 316.14 315.34
## Angola 37608 42288 45322.0 24576.00 9426.00 9699.00
## Argentina 1563450 1581810 1558100.0 1404980.00 1328340.00 1367968.00
## Australia 1161115 819276 690390.0 273942.00 807304.46 635113.00
## 2019 2020 2021
## Afghanistan 382500.00 439549.00 458571.64
## Albania 0.00 0.00 0.00
## Algeria 312.78 314.75 314.29
## Angola 10102.00 10567.00 10514.00
## Argentina 1189866.00 1222910.00 1453187.00
## Australia 66835.34 50226.33 422977.54Vẽ heatmap
Link dataset heatmap
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1CG0z3FPQKzfeSt2_apIMoI54_y4N0ivsGpQlZdjbiMo/edit?usp=sharing
library(plot.matrix)
library(RColorBrewer)
options(scipen = 6, digits = 2)
v <- matrix_2
## convert qua matrix
v <- as.matrix(v)
z <- v/1000000
par(mar = c(3, 9, 6, 4))
par(mgp = c(0, 0.7, 0))
par("cex.axis" = 0.5)
par(xpd = TRUE) # đưa legend outside plot
plot.matrix:::plot.matrix(z,
las = 1,
key = list(side = 4, font = 2),
col = brewer.pal(n = 9, name = "YlOrRd"),
na.col = "white",
main = "",
axis.row = list(side = 2, font = 2, tick = FALSE),
axis.col = list(side = 1, font = 2),
xlab = "", ylab = "",
# breaks = 12
)
title(main = "Các quốc gia sản xuất lúa gạo trên thế giới (1961–2021) | Nguồn: FAOSTAT | Đồ họa: tuhocr.com",
adj = 0, col.main = "blue", cex.main = 0.9, line = 3.5)
mysubtitle <- expression(italic("Sắp xếp theo alphabet"))
mtext(side = 3, line = 1.8, adj = 0, cex = 0.8, mysubtitle, col = "red")
legend("topright",
legend = c("Không có dữ liệu"),
fill = c("white"),
# lty = c(1, 2), cex = 1,
# pch = c(NA, 21),
# lwd = 2,
x.intersp = 1,
y.intersp = 2,
inset = -0.045,
box.lty = 0,
horiz = TRUE,
cex = 0.8,
bg = "transparent")
par(new = TRUE)
par(yaxt = "none")
par(mgp = c(0, 0.7, 0))
plot.matrix:::plot.matrix(z,
las = 1,
key = list(side = 4, font = 2),
col = brewer.pal(n = 9, name = "YlOrRd"),
na.col = "white",
main = "",
# axis.row = list(side = 2, font = 2),
axis.col = list(side = 3, font = 2),
xlab = "", ylab = "",
)
par(lheight = 1.15) # chỉnh khoảng cách giữa hai dòng text
text(x = 66, y = 120,
substitute(paste(bold("Đơn vị: \ntriệu tấn"))), cex = 0.7,
col = "red")
library(png) ## dùng đề chèn file ảnh
library(grid) ## canh chỉnh vị trí ảnh
logor <- readPNG("logo-blue.png")
grid.raster(logor, x = 0.12, y = 0.97, width = 0.1)
Sơ kết
Trên đây là hướng dẫn vẽ heatmap trong R. Để học R bài bản từ A đến Z, thân mời Bạn tham gia khóa học “HDSD R để xử lý dữ liệu” để có nền tảng vững chắc về R nhằm tự tay làm các câu chuyện dữ liệu của riêng mình!
ĐĂNG KÝ NGAY:
https://www.tuhocr.com/register
Hướng dẫn cài đặt package tuhocr
https://tuhocr.github.io/
