作图笔记：
1.getwd先获取工作目录
csvpath <- file.choose()
获取文件路径，run选择文件
csvpath是查看文件路径，对应上面定义的名字
df<- read.csv(csvpath,header=T,row.names = 1)
df为任意取名字,指定文件路路径，header是看文件有没有表头，有就是T，没有就F，row.names使用文件第一列当行名
直接df是查看文件内容
dim(df)看文件数据几行几列
head(df)看文件前六列
2.读入基因表达量数据，输入几个字母摁Tab会自动补齐(文件在这个工作目录下)
df1 <- read.csv(“pheatmap_example_data.csv”,header=T,row.name = 1)
dim(df)
head(df)
3.添加给样本分类的，
read.csv读入的是一个数据框，若想转换成矩阵就是《 xx <-as.matrix(df),pheatmap(xx) 》
df2 <-read.csv(“annotation_col.csv”,header = T,row.names = 1)
4.下载热图包，help(package=“pheatmap”)查看帮助文档
install.package(“pheatmap”)
并加载pheatmap包
library(pheatmap)
就可以显示出最基本的热图了，但是没分组
5.加分组
pheatmap(df1,annotation_col = df2)
pheatmap(df1,annotation_col = df2,annotation_col = df3)
点击run就可以出有分组图
美化cutree_cols=3 就是把列分隔开
pheatmap(df1,annotation_col = df2,annotation_col =df3,cutree_rows=2,cutree_cols=3)
再美化颜色
pheatmap(df1,annotation_col = df2,annotation_col = df3,)
