科研绘图系列：R语言热图（heatmap）

介绍

热图是一种数据可视化技术，通常用于展示数据的分布情况。它通过颜色的变化来表示数据的大小或密度，使得观察者能够直观地理解数据集中的模式和趋势。以下是热图的一些关键特点和应用场景：

1. 数据分布：热图可以显示数据在不同区域的分布情况，比如在地图上显示不同地区的人口密度或温度分布。
2. 数据密度：通过颜色的深浅变化，热图可以展示数据点的密集程度。颜色越深，表示该区域的数据点越多。
3. 趋势识别：热图可以帮助识别数据随时间或其他变量变化的趋势。比如，通过热图可以观察到某个季节的气候变化。
4. 相关性分析：在多变量数据中，热图可以用来展示不同变量之间的相关性。颜色的变化可以表示变量之间的相关程度。

加载R包

knitr::opts_chunk$set(message = FALSE, warning = FALSE)

library(tidyverse)
# devtools::install_github("rlbarter/superheat")
library(superheat)

rm(list = ls())
options(stringsAsFactors = F)
options(future.globals.maxSize = 10000 * 1024^2)

导入数据