首先看一下最终效果图，然后我们讲如何来使用R语言进行绘制！

R包

# 加载需要的R包
# 数据处理绘图
library(tidyverse)
# 数据读取
library(openxlsx)
# 热图
library(pheatmap)

数据准备

1.第一种：单分组数据

data <- read.xlsx("示例数据.xlsx",
                  rowNames = TRUE)

2.绘图代码

pheatmap(data,
         # 设置格子宽度
         cellwidth = 30,
         # 设置格子高度
         cellheight = 12,
         # 是否显示数字
         display_numbers = TRUE,
         # 设置列分开数量
         cutree_cols = 4,
         # 设置行分开数量
         cutree_rows = 4,
         # 保存图片宽度
         width = 11,
         # 保存图片高度
         height = 10,
         # 设置保存图片名称
         filename = "fig1.png",
         # 设置热图单元格边框颜色
         border_color = alpha("black",0.5))
# 不懂pheatmap的参数，可以直接?pheatmap

2.第二种：两分组

data2 <- read.xlsx("示例数据 (1).xlsx",
                   colNames = FALSE,
                   rowNames = TRUE)

3.数据整理一下

data2 <- data2%>%
  t()%>%
  as.data.frame()%>%
  pivot_longer(cols = -c(group, gene),
               names_to = "Genes",
               values_to = "Values")
view(data2)

4.代码绘图

ggplot(data2,aes(gene,
                 Genes,
                 fill = Values))+
  # 设置格子边框颜色
  geom_tile(color = "grey")+
  # 设置颜色梯度
  scale_fill_gradientn(colors= c("#4575b4","#91bfdb","#e0f3f8",
                                 "#fee090","#fc8d59","#d73027"))+
  # 设置分面
  facet_grid(.~group)+
  # 设置主题
  theme(text = element_text(size = 12,face="bold"),
        # 设置分面的背景色
        strip.background = element_blank(),
        # 设置分组分面字体
        strip.text = element_text(size = 14,face="bold"),
        # 设定x轴标签旋转90度
        axis.text.x = element_text(angle = 90),
        # 取消x和y的ticks
        axis.ticks = element_blank())+
  # 设定x坐标名称
  labs(x = "Samples")

5.怎么样，来试试吧！