相信大家在科研过程中，会遇到热图，有时候会觉得热图理解起来比较困难，或者觉得绘制热图也比较困难。本期教程我们来深入了解热图、绘制热图。

热图是一种通过颜色深浅或色阶变化来直观展示数据分布、密度或数值大小的可视化工具。它在多个领域（如数据分析、生物信息学、地理信息系统等）中被广泛使用。

其核心原理为：

（1）颜色映射：将数值大小映射到颜色（如红色表示高值，蓝色表示低值）；

（2）矩阵结构：通常以二维矩阵形式呈现，行和列代表不同的类别或维度，单元格颜色反映对应位置的数值。

常见应用场景：

数据分析：展示相关性矩阵（如变量间的相关系数）、用户行为分析（如网页点击热图）。

生物信息学：基因表达水平聚类分析（如RNA测序数据，展示不同样本（如不同的疾病状态、不同时间点等）下多个基因的表达水平等）。

地理信息：人口密度、温度分布等空间数据可视化。

商业分析：销售热区、用户活跃时段分布。

本期教程以2022年6月发表于Nature communications的一篇文章，使用Origin和Graphpad绘制热图。

Origin绘制热图

1.打开Origin软件，把数据导入到软件中；

2.选中所有的数据，点击绘图—等高线图—热图；

3.在跳出的对话框下，直接点击确定；

4.绘制出来的图形如下图所示，接着需要对其进行细节美化；

5.双击图形，在颜色映射对话框下，点击填充，选择加载调色板，选择自己喜欢的颜色；

6.点击下轴，在跳出的浮动工具，选择显示相对轴，刻度样式选择无，取消勾选显示标签。点击上轴，在跳出的浮动工具，刻度样式同样选择无；

7.接着对其进行其它细节美化，包括对横坐标标签进行修改，修改字体大小，样式等，其最终效果图如下图所示：

Graphpad绘制热图

1.打开Graphpad软件，选择分组—在选项处选择第一个，接着将数据导入到软件中；

2.点击图表中的左侧图那里，选择对应数据，如本数据的Data2，在跳出的对话框，选择热图，选择第一个图形；

3.绘制出来的图形如下图所示，接着需要对其进行细节美化；

4.双击图形，在颜色映射对话框下，颜色映射选择为双梯度，范围最小值和最大值设置为自己喜欢的颜色；

5.在标签对话框下，行标签选择行标题，列标签位置设置为无；

6.接着对其进行其它细节美化，其中包括添加和修改坐标轴标签，修改颜色标尺等，其最终效果图如下图所示：

以上就是Origin和Graphpad绘制热图的基本步骤，相比之下，个人觉得Graphpad绘制出来的图形与Nature子刊的图形更加相似，但Origin绘制起来更加方便。大家根据自己的需求来进行选择即可。

热图是常用的表征数据的手段，科研人快快都学习起来吧！

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