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范例文件（txt）是一个20个样本，30个基因的表达量表格矩阵。每一行是1个基因，每一列对应1个样本。
这是一个典型的数据框文件。现在我要计算两两样本间的表达量的相关系数，并且对相关系数的结果绘制热图，该怎么做呢？只要两步：
（1）计算相关系数；
在R语言里面，相关系数的命令是 cor。这个命令是可以计算两个向量的相关系数。但你如果输入数据是数据框的，而且cor命令自动计算所有列（向量）的两两相关系数（范例文件列方向正好是样本）。
（2）绘制热图
绘制热图可以使用pheatmap这个命令。
代码如下：
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library(pheatmap) #加载pheatmap 包；
data=read.table("exp_top30.original.txt",header=T,row.names=1,sep=" ")
matrix=cor(data) #计算相关系数；
write.table(matrix,"coefficient_matrix.txt",sep=" ") #将相关系数计算结果输出存储到你的电脑里，存储为1个txt文件；
pheatmap(matrix,cluster_rows=F,cluster_cols=F,display_numbers=T) # 行和列都不聚类，并且在热图中显示数值；
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效果图：
如果要计算每一行的相关系数（这里行方向是基因，即行间相关系数就是基因间的相关系数），则需要对矩阵做个转置，即行列对调，使用t()命令即可，
代码如下：
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library(pheatmap) #加载pheatmap 包；
data=read.table("exp_top30.original.txt",header=T,row.names=1,sep=" ")
data=t(data) # 对数据做转置；
matrix=cor(data) #计算相关系数；
write.table(matrix,"coefficient_matrix.txt",sep=" ") #将相关系数计算结果输出存储到你的电脑里，存储为1个txt文件；
pheatmap(matrix,cluster_rows=F,cluster_cols=F,display_numbers=T,fontsize_number=4,number_format = "%.2f") # 注意，由于格子比较多，所以用fontsize_number定义了格子中数字的字体大小, number_format 可以控制有效小数的位数，这里是保留两位小数；
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效果图如下：
