审稿人：凭这个创意图，必须给minor revisions

一图胜千言，好的图表让审稿人如沐春风！

本期主角-3D Heatmap。

下面使用R简单实现3D Heatmap。

数据

使用“1.4.9 gene数据集”，

然后，用cor方法简单计算一下相关性。

R实现

ComplexHeatmap的frequencyHeatmap方法一行代码实现3D Heatmap。

## 19.1_01
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# @Author  :  公众号:pythonic生物人
# @Desc    :  19.1 3D heatmap图¶

library("ComplexHeatmap")
frequencyHeatmap(corr_matrix, use_3d = TRUE, col = brewer.pal(9, "Greens"), column_title = "3D Heatmap")

这个3D Heatmap通过表面高度和颜色展示了10个样本之间的相关性：

• 高度：z 轴高度表示相关性强弱（越高越强，例如 1.0；越低越弱，例如 0.3）。
• 颜色：从浅绿（低相关性，如 0.3）到深绿（高相关性，如 1.0）。

当然，我们可以换成自己钟爱❤️的配色，

获取绘图代码+测试数据+数据处理方法+依赖包安装方法，

👇（备注：299）