Heatmap en chiffres (coloration des cellules selon leur valeur numérique)

Oui, vous pouvez le faire dans Numbers mais ce n'est pas une commande simple pour autant que je sache. Votre feuille de calcul devrait avoir des chiffres dans chaque cellule et cela représente la taille et la forme de votre carte de couleurs. Sélectionnez votre matrice et, dans le menu Format de Numbers, cliquez sur Mise en évidence conditionnelle. Cela vous donne un volet qui ressemble à ceci :

En haut à droite, vous voyez un bouton pour Ajouter une règle. Cliquez sur ce bouton et définissez vos règles pour votre carte thermique. Voir l'image suivante.

Je n'ai utilisé que 4 couleurs mais j'ai juste mis en place cet exemple rapide. Vous pouvez en avoir autant que vous le souhaitez, il vous suffit de définir les règles correctement. En cliquant sur Ajouter une règle, vous obtenez un panneau comme celui illustré ci-dessous pour sélectionner vos règles.

J'ai utilisé la règle "Entre deux nombres" parce que c'était le plus simple pour cet exemple...

C'est facile à faire dans R. Exécuter brew install R , courir R et exécutez install.packages("pheatmap") . Puis lancez ceci :

echo ',Amsterdam,Antwerp,Athens,Barcelona,Berlin,Bern,Brussels,Calais,Cologne
Amsterdam,,160,3082,1639,649,875,209,385,280
Antwerp,160,,2766,1465,723,704,46,211,237
Athens,3082,2766,,3312,2552,2627,3021,2976,2562
Barcelona,1639,1465,3312,,1899,913,1419,1399,1539
Berlin,649,723,2552,1899,,986,782,936,575
Bern,875,704,2627,913,986,,655,854,583
Brussels,209,46,3021,1419,782,655,,212,219
Calais,385,211,2976,1399,936,854,212,,431
Cologne,280,237,2562,1539,575,583,219,431,'>input.csv
R -e 'library(pheatmap);pheatmap(read.csv("input.csv",header=T,row.names=1),
filename="output.png",cellwidth=12,cellheight=12,fontsize=10)'
qlmanage -p output.png

Désactiver le regroupement, afficher les chiffres dans les cellules, utiliser un schéma de couleurs avec plus de nuances, désactiver la légende, désactiver la bordure entre les cellules :

R -e 'library(pheatmap);pheatmap(read.csv("input.csv",header=T,row.names=1),
filename="output.png",cluster_rows=F,cluster_cols=F,legend=F,
cellwidth=24,cellheight=12,fontsize=8,border_color=NA,
display_numbers=T,number_format="%.0f",fontsize_number=8,number_color="black",
rev(colorRampPalette(brewer.pal(11,"Spectral"))(256)))'
qlmanage -p output.png

Changer le délimiteur du fichier d'entrée, autoriser les espaces dans les noms de colonnes ( check.names=F ), convertir les valeurs en z-scores scale() Utilisez un schéma de couleurs qui met l'accent sur les valeurs moyennes, où les valeurs moyennes sont blanches au lieu de jaunes, utilisez une gamme de chiffres fixes pour le schéma de couleurs :

echo 'Population;Height;Head length;Head width;Nose width;Percentage light eyes
Estonian;173.2;194.0;156.9;35.6;66
Finnish;172.9;193.4;154.9;36.0;69
Karelian;165.7;188.6;153.0;35.8;59.3
Saami;160.8;187.8;156.0;36.8;35.3
Erzya;167.7;191.6;152.2;35.9;54.8
Mari;162.3;187.7;152.3;35.1;27.6
Komi;164.7;189.0;154.1;35.1;45.9
Khanty;157.7;190.2;151.9;36.5;3.3
Chuvash;165.1;188.7;153.0;35.7;16.7
Tatar;165.2;191.4;153.2;35.4;18.3
Bashkir;163.5;190.8;152.4;35.9;9.2'>input
R -e 'library(pheatmap);
pheatmap(scale(read.csv("input",sep=";",header=T,row.names=1,check.names=FALSE)),
filename="output.png",cluster_cols=F,
cellwidth=12,cellheight=12,fontsize=8,angle_col=315,
breaks=seq(-2.5,2.5,(5/256)),rev(colorRampPalette(brewer.pal(11,"RdBu"))(256)))'
qlmanage -p output.png