data <- c(1:6,6:1,6:1,1:6, (6:1)/10,(1:6)/10,(1:6)/10,(6:1)/10,1:6,6:1,6:1,1:6, 6:1,1:6,1:6,6:1)

> 1:3+4
[1] 5 6 7
> (1:3)+4
[1] 5 6 7
> 1:(3+4)
[1] 1 2 3 4 5 6 7

# ncol: 指定列数
# byrow: 先按行填充数据
# ?matrix 可查看函数的使用方法
# as.data.frame的as系列是转换用的
data <- as.data.frame(matrix(data, ncol=12, byrow=T))

# 增加列的名字
colnames(data) <- c("Zygote","2_cell","4_cell","8_cell","Morula","ICM","ESC","4 week PGC","7 week PGC","10 week PGC","17 week PGC", "OOcyte")

# 增加行的名字
# 注意paste和paste0的使用
rownames(data) <- paste("Gene", 1:8, sep="_")

# 只显示前6行和前4列
head(data)[,1:4]

# 使用字符串的好处是不需要额外提供文件
# 简单测试时可使用，写起来不繁琐，又方便重复
# 尤其适用于在线提问时作为测试案例
> txt <- "ID;Zygote;2_cell;4_cell;8_cell
+ Gene_1;1;2;3;4
+ Gene_2;6;5;4;5
+ Gene_3;0.6;0.5;0.4;0.4"

# 习惯设置quote为空，避免部分基因名字或注释中存在引号，导致读入文件错误。
# 具体错误可查看 http://blog.genesino.com/collections/R_tips/ 中的记录
> data2 <- read.table(text=txt,sep=";", header=T, row.names=1, quote="")
> head(data2)
       Zygote X2_cell X4_cell X8_cell
Gene_1    1.0     2.0     3.0     4.0
Gene_2    6.0     5.0     4.0     5.0
Gene_3    0.6     0.5     0.4     0.4

# 读入时，增加一个参数`check.names=F`也可以解决问题。
# 这次数字前没有再加 X 了
> data2 <- read.table(text=txt,sep=";", header=T, row.names=1, quote="", check.names = F)
> head(data2)
       Zygote 2_cell 4_cell 8_cell
Gene_1    1.0    2.0    3.0    4.0
Gene_2    6.0    5.0    4.0    5.0
Gene_3    0.6    0.5    0.4    0.4

> data2 <- read.table("filename",sep=";", header=T, row.names=1, quote="")

# 如果包没有安装，运行下面一句，安装包
#install.packages(c("reshape2","ggplot2"))

library(reshape2)
library(ggplot2)

# 转换前，先增加一列ID列，保存行名字
data$ID <- rownames(data)

# melt：把正常矩阵转换为长表格模式的函数。工作原理是把全部的非id列的数值列转为1列，命名为value；所有字符列转为variable列。

# id.vars 列用于指定哪些列为id列；这些列不会被merge，会保留为完整一列。
data_m <- melt(data, id.vars=c("ID"))
head(data_m)

# data_m: 是前面费了九牛二虎之力得到的数据表
# aes: aesthetic的缩写，一般指定整体的X轴、Y轴、颜色、形状、大小等。
#      在最开始读入数据时，一般只指定x和y，其它后续指定
p <- ggplot(data_m, aes(x=variable,y=ID)) 

# 热图就是一堆方块根据其值赋予不同的颜色，所以这里使用fill=value, 用数值做填充色。
p <- p + geom_tile(aes(fill=value)) 

# ggplot2为图层绘制，一层层添加，存储在p中，在输出p的内容时才会出图。
p

## 如果你没有使用Rstudio或其它R图形版工具，而是在远程登录的服务器上运行的交互式R，需要输入下面的语句，获得输出图形 （图形存储于R的工作目录下的Rplots.pdf文件中）。

## 如何指定输出，后面会讲到。
#dev.off()

# theme: 是处理图美观的一个函数，可以调整横纵轴label的选择、图例的位置等。
# 这里选择X轴标签45度。
# hjust和vjust调整标签的相对位置，具体见 <https://stackoverflow.com/questions/7263849/what-do-hjust-and-vjust-do-when-making-a-plot-using-ggplot>。
# 简单说，hjust是水平的对齐方式，0为左，1为右，0.5居中，0-1之间可以取任意值。vjust是垂直对齐方式，0底对齐，1为顶对齐，0.5居中，0-1之间可以取任意值。

p <- p + theme(axis.text.x=element_text(angle=45,hjust=1, vjust=1))
p

# 连续的数字，指定最小数值代表的颜色和最大数值赋予的颜色
# 注意fill和color的区别，fill是填充，color只针对边缘
p <- p + scale_fill_gradient(low = "white", high = "red")
p

# postion可以接受的值有 top, bottom, left, right, 和一个坐标 c(0.05,0.8) (左上角，坐标是相对于图的左下角计算的）
p <- p + theme(legend.position="top")

p <- p + xlab("samples") + theme_bw() + theme(panel.grid.major = element_blank()) + theme(legend.key=element_blank())
p

p <- ggplot(data_m, aes(x=variable,y=ID)) + xlab("samples") + theme_bw() + theme(panel.grid.major = element_blank()) + theme(legend.key=element_blank())  + theme(axis.text.x=element_text(angle=45,hjust=1, vjust=1)) + theme(legend.position="top") +  geom_tile(aes(fill=value)) + scale_fill_gradient(low = "white", high = "red")

# 可以跟输出文件不同的后缀，以获得不同的输出格式
# colormode支持srgb （屏幕）和cmyk （打印，部分杂志需要，看上去有点褪色的感觉）格式
ggsave(p, filename="heatmap.pdf", width=10,
        height=15, units=c("cm"),colormodel="srgb")