【发布时间】：2018-12-20 15:45:20
【问题描述】：
可重现的数据：
data(crabs, package = "MASS")
df <- crabs[-(1:3)]
set.seed(12345)
df$GRP <- kmeans(df, 4)$cluster
df.order <- dplyr::arrange(df, GRP)
数据说明：
df 有 5 个数值变量。我根据这 5 个属性做了 K-means 算法，生成了一个新的分类变量GRP，它有 4 个级别。接下来，我用GRP 订购并命名为df.order。
我对 pheatmap 做了什么：
## 5 numerical variables for coloring
colormat <- df.order[c("FL", "RW", "CL", "CW", "BD")]
## Specify the annotation variable `GRP` shown on left side of the heatmap
ann_row <- df.order["GRP"]
## gap indices
gapRow <- cumsum(table(ann_row$GRP))
library(pheatmap)
pheatmap(colormat, cluster_rows = F, show_rownames = F,
annotation_row = ann_row, gaps_row = gapRow)
annotation_colors[[colnames(annotation)[i]]] 中的错误： 下标越界
这是我发现奇怪的地方：
一开始我猜是annotation_row这个参数引起的。我检查了两个数据框的行名。
all.equal(rownames(colormat), rownames(ann_row))
# [1] TRUE
你可以看到他们是平等的。但是，我执行了以下代码并且热图工作。
rownames(colormat) <- rownames(ann_row)
pheatmap(colormat, cluster_rows = F, show_rownames = F,
annotation_row = ann_row, gaps_row = gapRow)
理论上这段代码"rownames(colormat) <- rownames(ann_row)"应该没有意义，因为这两个对象本来是相等的，但是为什么它会让pheatmap()函数起作用呢？
编辑：根据@steveb 的评论，我什至不必使用ann_row 设置行名。我刚刚设置了
rownames(colormat) <- rownames(colormat)
并且 pheatmap 也可以使用。这种情况仍然违反直觉。
最终输出：
【问题讨论】：
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我不知道答案，但你的问题应该出现在 R-reproducible Hall of Fame。写的很好。
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我怀疑如果您执行以下
rownames(colormat) <- rownames(colormat)，那么pheatmap将起作用；您甚至不必使用ann_row设置rownames。