R 双色有序热图

在这个例子中

我已经将数据输入改为第二列，第二列的每个值都是0，所以应该用白色填充

people,1,2,3
Ej1,1,0,0
Ej2,0,0,1
Ej3,0,0,1
Ej4,1,0,0

使用与帖子中相同的代码

library(reshape2)
 library(ggplot2)
 library(scales)
library(plyr)
data <- read.csv("fruits.txt", head=TRUE, sep=",")
data$people <- factor(data$people,levels=rev(data$people))
 data.m = melt(data)
 data.m <- ddply(data.m, .(variable), transform, rescale = rescale(value))
  data.m <- ddply(data.m, .(variable), transform, rescale = rescale(value))
 p <- ggplot(data.m, aes(variable, people)) + geom_tile(aes(fill = rescale), 
                                                   colour =   "white") 
 p + scale_fill_gradient(low = "white", high = "steelblue")

library（重塑2）
图书馆（GG2）
图书馆（比例尺）
图书馆（plyr）
数据问题似乎是如何将
重新缩放
应用于数据帧。对于向量
x
，
rescale（x）
检查
x
的范围是否为
0
，如果是这种情况，它将使用
to
范围的
平均值，其默认值为
to=c（0,1）
：

当
ddply
将
.FUN
重新缩放
应用于数据帧时，当它考虑变量
X2
时，
值的范围
为
0
，如上例所示

data.m
中的
rescale
列显示了
X2
的
0.5
，如上所述。因此，
ggplot
正确地绘制了数据

   people variable value rescale
1     Ej1       X1     1     1.0
2     Ej2       X1     0     0.0
3     Ej3       X1     0     0.0
4     Ej4       X1     1     1.0
5     Ej1       X2     0     0.5
6     Ej2       X2     0     0.5
7     Ej3       X2     0     0.5
8     Ej4       X2     0     0.5
9     Ej1       X3     0     0.0
10    Ej2       X3     1     1.0
11    Ej3       X3     1     1.0
12    Ej4       X3     0     0.0

解决此问题的一种方法是在此处转储使用
ddply
，直接对数据帧进行操作，强制
重新缩放
对整个
值
列进行操作（而不是通过
（变量）
），从而避免
X2
的0范围问题

library(reshape2)
library(ggplot2)
library(scales)
library(plyr)
data <- read.csv("fruits.txt", head=TRUE, sep=",")
data$people <- factor(data$people,levels=rev(data$people))
data.m = melt(data)
#data.m <- ddply(data.m, .(variable), transform, rescale = rescale(value))
data.m[,"rescale"]<-rescale(data.m[,"value"],to=c(0,1))
p <- ggplot(data.m, aes(variable, people)) + geom_tile(aes(fill = rescale), colour =   "white")+ scale_fill_gradient(low = "white", high = "steelblue") 
p

library（重塑2）
图书馆（GG2）
图书馆（比例尺）
图书馆（plyr）
数据^没问题。请再来
library(reshape2)
library(ggplot2)
library(scales)
library(plyr)
data <- read.csv("fruits.txt", head=TRUE, sep=",")
data$people <- factor(data$people,levels=rev(data$people))
data.m = melt(data)
#data.m <- ddply(data.m, .(variable), transform, rescale = rescale(value))
data.m[,"rescale"]<-rescale(data.m[,"value"],to=c(0,1))
p <- ggplot(data.m, aes(variable, people)) + geom_tile(aes(fill = rescale), colour =   "white")+ scale_fill_gradient(low = "white", high = "steelblue") 
p