hp1 = Heatmap(mat1,heatmap_legend_param=list(title="-log10(p.value)"), column_title = '', col=col_fun, rect_gp = gpar(type = "none"), #cell_fun = cell_fun, layer_fun = layer_fun, row_names_gp = gpar(fontsize = 7), column_names_gp = gpar(fontsize = 7), border = "black", row_gap = unit(0.1, "mm"), column_gap = unit(0.1, "mm"), height= unit(18,'cm'), width = unit(8,'cm') ) draw(hp1, annotation_legend_list = lgd_list1) 怎么让annotation_legend_list 和heatmap_legend_param离右侧y坐标远点不重叠

可以通过调整heatmap的宽度和legend的位置来避免重叠。可以尝试调整heatmap的宽度，例如将宽度从'unit(8,"cm")'调整为'unit(10,"cm")'，或者通过调整legend的位置使其远离heatmap。例如，将legend的位置从默认值'bottomright'更改为'bottom'或'right'可能会有所帮助。可以使用annotation_legend_params参数来更改legend的位置，例如：

annotation_legend_params = list(x=0.9, y=0.5)

这将把legend移动到右侧heatmap的中间位置。可以根据需要进行微调。

相关问题

heatmap = heatmap * (heatmap == local_max)这代码是什么意思

这行代码的作用是将热力图 `heatmap` 中与局部最大值 `local_max` 不相等的元素置为 0。具体来说，`(heatmap == local_max)` 会生成一个与 `heatmap` 相同大小的布尔型数组，其中与 `local_max` 相等的元素为 `True`，不相等的元素为 `False`。然后将这个布尔型数组转换为整型数组（`True` 会转为 1，`False` 会转为 0），并与 `heatmap` 相乘，这样就会将不等于 `local_max` 的元素置为 0。这样处理后，`heatmap` 中只剩下与 `local_max` 相等的元素，即只有一个最大值。

self.network_parameters = OrderedDict(num_filters_base=config.num_filters_base, activation=config.activation, dropout_ratio=config.dropout_ratio, num_levels=config.num_levels, heatmap_initialization=True, data_format=self.data_format) if config.model == 'unet': self.network = Unet self.clip_gradient_global_norm = 100000.0

这部分代码主要是设置网络的参数和模型选择。

首先，使用`OrderedDict`创建了一个名为`network_parameters`的有序字典，其中包含了一些网络的参数。这些参数包括`num_filters_base`表示基础滤波器数量，`activation`表示激活函数，`dropout_ratio`表示随机失活比率，`num_levels`表示网络的层数，`heatmap_initialization`表示是否对热图进行初始化，`data_format`表示数据格式。

接下来，通过判断`config.model`的值是否为'unet'来选择对应的模型。如果是'unet'，则将`self.network`设置为Unet类的引用。

最后，设置了一个全局梯度裁剪的阈值`clip_gradient_global_norm`为100000.0。这个阈值可以用来控制梯度更新的范围，防止梯度爆炸的问题。

这部分代码主要是设置网络相关的参数和选择模型，具体的网络结构和训练过程需要在其他部分的代码中实现。