在 Plotly 热力图中指定颜色

Question

我目前有一个带有分类轴的 Plotly 热力图。

该热力图将图表中的个体与自己绘制，每对个体都被分配了一个整数值（即 z 值，这是在热力图上绘制的内容，它是一种衡量该对个体之间距离的方式）。目前，热力图上的颜色是自动分配的。

不幸的是，我无法确定如何为这样的热力图指定颜色方案。是否可以指定用于每个 z 值的颜色？例如，我能否将 1 设为蓝色，2 设为红色，3 设为绿色等等？

- Arun

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欢迎来到SO。请将鼠标悬停在R标签上 - 它要求提供a）最小化和b）可重现的示例，通过复制，粘贴，运行可以重新创建您的问题。请提供一个。谢谢。 - lukeA

啊，我没看到 - 我在这里还是很新的。 - Arun

我刚看到这篇帖子，你没有提供一个最小可重现的示例是我没有点赞的原因。我认为回答你问题的人也是这么想的。 - 5th

Answer 1

我曾经遇到过完全相同的问题，通过一些小技巧，我成功地解决了这个问题。这个问题似乎是最相关的，可以发布答案。目前，Plotly不允许您显式地这样做，也就是指定分类（离散）热图值的确切颜色。这在这个 github 问题中有记录。一个纯JS解决方案在那里链接，并且花了我一段时间才能在R中复制它（使用Plotly 4.7.1）。

首先，您需要每个类别一个矩阵，每个矩阵都填充有1和NA。每个矩阵必须具有相同的大小。让我们编造一些数据。

greenSeriesData <- matrix(c(1,1,NA,NA,1,NA,NA,NA,1), nrow = 3)
redSeriesData <- matrix(c(NA,NA,1,1,NA,NA,NA,NA,NA), nrow = 3)
blueSeriesData <- matrix(c(NA,NA,NA,NA,NA,1,1,1,NA), nrow = 3)

然后，对于每个类别，您需要有一个单独的数据框来保存给定类别的颜色。重要的是，这些数据框不能有列名。

greenColor <- data.frame(x = c(0,1), y = c("#63a803", "#63a803"))
colnames(greenColor) <- NULL

redColor <- data.frame(x = c(0,1), y = c("#a80b03", "#a80b03"))
colnames(redColor) <- NULL

blueColor <- data.frame(x = c(0,1), y = c("#035da8", "#035da8"))
colnames(blueColor) <- NULL

现在，您可以准备绘制图表，并将每个类别指定为单独的曲线：

plot_ly(
    type = "heatmap"
) %>% add_trace(
    z = greenSeriesData,
    colorscale = greenColor
) %>% add_trace(
    z = redSeriesData,
    colorscale = redColor
) %>% add_trace(
    z = blueSeriesData,
    colorscale = blueColor
)

如果您想进一步调整图例的外观，您需要为每个追踪添加一个 colorbar 参数：

plot_ly(
    type = "heatmap"
) %>% add_trace(
    z = greenSeriesData,
    colorscale = greenColor,
    colorbar = list(
        len = 0.3,
        y = 1,
        yanchor = 'top',
        title = 'Green series',
        tickvals = ''
    )
) %>% add_trace(
    z = redSeriesData,
    colorscale = redColor,
    colorbar = list(
        len = 0.3,
        y = 1,
        yanchor = 'top',
        title = 'Red series',
        tickvals = ''
    )
) %>% add_trace(
    z = blueSeriesData,
    colorscale = blueColor,
    colorbar = list(
        len = 0.3,
        y = 1,
        yanchor = 'top',
        title = 'Blue series',
        tickvals = ''
    )
)

- Mikolaj

Answer 2

我曾经也遇到过同样的问题，并通过Mikolaj提供的github链接来到这里。对我起作用的第二种简化方法是手动定义colorscale并且去掉图例（可以手动绘制）。

为了简单起见，我们假设有三个类别（颜色）。

colors <- RColorBrewer::brewer.pal(3, 'Set2')

“colorscale 是基于归一化值定义的，因此在这种情况下可以简单地执行以下操作：”

colorscale <- list(
  list(0, colors[1]),
  list(0.5, colors[2]),
  list(1, colors[3])
) 

这可以推广到N种颜色，将嵌套列表中的第一个值定义为(i - 1)/(N - 1)，其中i是相应的color索引。

例如：

plot_ly() %>%
  add_trace(
    type = "heatmap",
    data = mtcars %>% 
      group_by(cyl, gear) %>% 
      summarise(n = n()) %>% 
      mutate(cat = 1 + (n > 1) + (n > 10)),
    x = ~cyl,
    y = ~gear,
    z = ~cat,
    colorscale = colorscale,
    showscale = FALSE
  )

- José Luiz Ferreira

Answer 3

一个简单的方法是，在ggplot中制作热图，然后将其转换为plotly。

library(ggplot2)
library(plotly)
df.team_data <- expand.grid(teams = c("Team A", "Team B", "Team C", "Team D")
                       ,metrics = c("Metric 1", "Metric 2", "Metric 3", "Metric 4", "Metric 5"))
set.seed(41)
df.team_data$performance <- sample(c(0, 1), 20, replace = TRUE)
df.team_data$scores <- sample(c(10, 100), 20, replace = TRUE)

df.team_data$performance<-factor(df.team_data$performance)

col.plot<-c('lightblue','yellow')

gg_team <- ggplot(data = df.team_data, aes(x = metrics, y = teams)) +
   geom_tile(aes(fill = performance)) +
   geom_text(aes(label = scores)) +
   scale_fill_manual(values=col.plot)

ggplotly(gg_team)

这主要是从这个问题中获取的：R: ggplot 热图颜色更改

- Ariel