論文
26の多様なトウモロコシゲノムのdenovoアセンブリ、注釈、および比較分析
データとコードの一部は公開されています。本日の論文の補足資料で図S29を繰り返してみます。
このヒートマップは、Pythonのseabornモジュールを使用して描画されます。描画コードを以下に説明します。
必要なモジュールをインポートする
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
データセットを読み込む
いくつかのデータのスクリーンショットは次のとおりです
file = "matrix-b73-ref.csv"
b73Ref = pd.read_csv(file, index_col=0).reindex(["B97", "Ky21", "M162W",
"Ms71", "Oh43", "Oh7B", "M37W", "Mo18W", "Tx303", "HP301", "P39",
"Il14H", "CML52", "CML69", "CML103", "CML228", "CML247", "CML277",
"CML322", "CML333", "Ki3", "Ki11", "NC350", "NC358", "Tzi8"])
b73Ref = b73Ref[["B97", "Ky21", "M162W",
"Ms71", "Oh43", "Oh7B", "M37W", "Mo18W", "Tx303", "HP301", "P39",
"Il14H", "CML52", "CML69", "CML103", "CML228", "CML247", "CML277",
"CML322", "CML333", "Ki3", "Ki11", "NC350", "NC358", "Tzi8"]]
index_col=0データセットの最初の列を使用した行名は次のとおりです
reindx()機能は、独自のコンテンツに従って行を並べ替えることです
[[]]指定された内容に従って列を並べ替えることです
データセットの最初の5行を表示する
b73Ref.head(5)
最も基本的なヒートマップ
sns.heatmap(b73Ref)
下の三角形だけを保持します
ここで直接読み取られるデータセットのデータ型は整数型であり、データを浮動小数点型に変換する必要があります。論文で提供されているコードはデータ型を変換しません。彼のコードに従って完全に実行すると、エラーが発生する可能性があります。これは、Pythonのバージョンが異なることが原因である可能性があります。現在使用しているPythonは3.8.3です。
colnames = ["B97", "Ky21", "M162W",
"Ms71", "Oh43", "Oh7B", "M37W", "Mo18W", "Tx303", "HP301", "P39",
"Il14H", "CML52", "CML69", "CML103", "CML228", "CML247", "CML277",
"CML322", "CML333", "Ki3", "Ki11", "NC350", "NC358", "Tzi8"]
dtype = {}
for colname in colnames:
dtype[colname] = np.float64
df = b73Ref.astype(dtype)
mask = np.triu(np.ones_like(df,dtype=bool))
sns.heatmap(df,mask=mask)
色を変える
cmap = sns.diverging_palette(370, 120, n=80, as_cmap=True)
sns.heatmap(df, mask=mask, cmap=cmap, robust=True,
square=True, linewidths=.5, cbar_kws={"shrink": .5})
補助線を追加し、y軸のタイトルを削除します
f, ax = plt.subplots(figsize=(14, 14))
cmap = sns.diverging_palette(370, 120, n=80, as_cmap=True)
sns.heatmap(df, mask=mask, cmap=cmap, robust=True,
square=True, linewidths=.5, cbar_kws={"shrink": .5})
plt.ylabel('')
ax.axvline(x=6, color ='blue', lw = 1.5, alpha = 0.75, ymax = 0.76)
ax.axvline(x=9, color ='blue', lw = 1.5, alpha = 0.75, ymax = 0.64)
ax.axvline(x=10, color ='blue', lw = 1.5, alpha = 0.75, ymax = 0.6)
ax.axvline(x=12, color ='blue', lw = 1.5, alpha = 0.75, ymax = 0.52)
ax.axhline(y=6, color ='black', lw = 1.5, alpha = 0.75, xmax = 0.24)
ax.axhline(y=9, color ='black', lw = 1.5, alpha = 0.75, xmax = 0.36)
ax.axhline(y=10, color ='black', lw = 1.5, alpha = 0.75, xmax = 0.4)
ax.axhline(y=12, color ='black', lw = 1.5, alpha = 0.75, xmax = 0.48)
軸のラベルに色を付けます
f, ax = plt.subplots(figsize=(14, 14))
cmap = sns.diverging_palette(370, 120, n=80, as_cmap=True)
sns.heatmap(df, mask=mask, cmap=cmap, robust=True,
square=True, linewidths=.5, cbar_kws={"shrink": .5})
plt.ylabel('')
ax.axvline(x=6, color ='blue', lw = 1.5, alpha = 0.75, ymax = 0.76)
ax.axvline(x=9, color ='blue', lw = 1.5, alpha = 0.75, ymax = 0.64)
ax.axvline(x=10, color ='blue', lw = 1.5, alpha = 0.75, ymax = 0.6)
ax.axvline(x=12, color ='blue', lw = 1.5, alpha = 0.75, ymax = 0.52)
ax.axhline(y=6, color ='black', lw = 1.5, alpha = 0.75, xmax = 0.24)
ax.axhline(y=9, color ='black', lw = 1.5, alpha = 0.75, xmax = 0.36)
ax.axhline(y=10, color ='black', lw = 1.5, alpha = 0.75, xmax = 0.4)
ax.axhline(y=12, color ='black', lw = 1.5, alpha = 0.75, xmax = 0.48)
mycol = ["#4169E1", "#4169E1", "#4169E1", "#4169E1", "#4169E1", "#4169E1", "#787878", "#787878", "#787878", "#DA70D6", "#FF4500", "#FF4500", "#32CD32", "#32CD32", "#32CD32", "#32CD32", "#32CD32", "#32CD32", "#32CD32", "#32CD32", "#32CD32", "#32CD32", "#32CD32", "#32CD32", "#32CD32"]
for tick, color in zip(ax.get_xticklabels(), mycol): tick.set_color(color)
for tick, color in zip(ax.get_yticklabels(), mycol): tick.set_color(color)
plt.savefig("1.pdf")
これが最終結果です
私の公開番号に注意を払うためにみんなを歓迎します
XiaoMingのデータ分析ノート
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