library(reshape)
library(ggplot2)
data=read.table("data.csv",sep=",",header=T,row.names=1)＃数据中有重复，报错，删除
hc<-hclust(dist(data))
rowInd<-hc$order
hc<-hclust(dist(t(data)))
colInd<-hc$order
data.m<-data[rowInd,colInd] #聚类分析的作用是为了色块集中，显示效果好。如果本身就对样品有分组，基因有排序，就可以跳过这一步。
data.m<-apply(data.m,1,scale) #以行为基准对数据进行变换，使每一行都变成［0,1］之间的数字。变换的方法可以是scale,rescale等等，按照自己的需要来变换。
data.m<-t(data.m) #变换以后转置了。
coln<-colnames(data.m) 
rown<-rownames(data.m) #保存样品及基因名称。因为geom_tile会对它们按坐标重排，所以需要使用数字把它们的序列固定下来。
colnames(data.m)<-1:ncol(data.m)
rownames(data.m)<-1:nrow(data.m)
data.m<-melt(data.m) #转换数据成适合geom_tile使用的形式
head(data.m)
base_size<-12 #设置默认字体大小，依照样品或者基因的多少而微变。
p <- ggplot(data.m, aes(X2, X1)) + geom_tile(aes(fill = value), #设定横坐标为以前的列，纵坐标为以前的行，填充色为转换后的数据
 colour = "white") + scale_fill_gradient(low = "white", #设定渐变色的低值为白色，变值为钢蓝色。
 high = "steelblue")#使用ggplot2中geom_tile函数,钢蓝渐白配色的热图
p + theme_grey(base_size = base_size) + labs(x = "", #设置xlabel及ylabel为空
 y = "") + scale_x_continuous(expand = c(0, 0),labels=coln,breaks=1:length(coln)) + #设置x坐标扩展部分为0，刻度为之前的样品名
scale_y_continuous(expand = c(0, 0),labels=rown,breaks=1:length(rown))
 + theme( #设置y坐标扩展部分为0，刻度为之前的基因名
axis.ticks = element_blank(), axis.text.x = element_text(size = base_size *  #设置坐标字体为基准的0.8倍，贴近坐标对节，x坐标旋转90度，色彩为中灰
0.8, angle = 90, hjust = 0, colour = "grey50"), axis.text.y = element_text(size = base_size * 0.8, hjust=1, colour="grey50"))

#也可以很轻松的实现传统渐变填充色，红黄渐变
p <- ggplot(data.m, aes(X2, X1)) + geom_tile(aes(fill = value), colour = "white") + scale_fill_gradient(low = "yellow",high = "red")
p + theme_grey(base_size = base_size) + labs(x = "",y = "") + scale_x_continuous(expand = c(0, 0),labels=coln,breaks=1:length(coln)) 
+ theme( #设置y坐标扩展部分为0，刻度为之前的基因名
axis.ticks = element_blank(), axis.text.x = element_text(size = base_size *  #设置坐标字体为基准的0.8倍，贴近坐标对节，x坐标旋转90度，色彩为中灰
0.8, angle = 90, hjust = 0, colour = "grey50"), axis.text.y = element_text(size = base_size * 0.8, hjust=1, colour="grey50"))


#使用红绿渐变填充。
 p <- ggplot(data.m, aes(X2, X1)) + geom_tile(aes(fill = value), colour = "white") + scale_fill_gradient(low = "green", high = "red")
 p + theme_grey(base_size = base_size) + labs(x = "",y = "") + scale_x_continuous(expand = c(0, 0),labels=coln,breaks=1:length(coln)) 
+ theme( axis.ticks = element_blank(), axis.text.x = element_text(size = base_size *0.8, angle = 90, hjust = 0, colour = "grey50"), 
axis.text.y = element_text(size = base_size * 0.8, hjust=1, colour="grey50"))
结果以红绿色填充