cutree_rows = NA,cutree_cols = NA

`cutree_rows` 和 `cutree_cols` 是 `pheatmap()` 函数中用于指定行（rows）和列（columns）聚类的方式，它们分别对应着对数据集进行层次聚类（Hierarchical Clustering）后如何划分簇（clusters）。如果设置为 `NA`，则意味着不对相应的维度（行或列）进行自动聚类划分。

当你看到 `cutree_rows = NA` 和 `cutree_cols = NA` 这样的配置，通常是在用户希望手动控制聚类过程，或者想要保持原始的未聚类状态。在这种情况下，你可以选择在其他地方（比如在数据预处理阶段）手动计算聚类结果，然后通过 `cluster_rows` 或 `cluster_cols` 参数传递自定义的聚类分组。

例如，如果你已经有了预先计算好的聚类索引 `row_clusters` 对应行聚类，你可以这样做：

pheatmap(exp_Lactylation, 
         cluster_rows=row_clusters,
         # 其他参数...
         )

同样地，对于列聚类也是如此。如果不需要自动聚类，可以保留默认设置，仅展示数据本身的颜色编码。如果你有更具体的问题或者想了解如何根据特定条件进行手动聚类，可以详细描述你的需求。

相关问题

Read_csv(filepath_or_butter,sep=“,”,delimiter=None,header=‘infer’,names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,prefix=None,mangle_dupe_cols=True,dtype=None,engine=None,converters=None,true_values=None,false_value=None,skipinitialspace=False,skiprows=None,nrows=None,na_values=None,keep_default_na=True,na_filter=True,verbose=False,skip_blank_lines=True,parse_dates=False,infer_datetime_format=False,keep_date_col=False,date_parser=None,dayfirst=False,iterator=False,chunksize=None,compression=‘infer’,thousands=None,decimal=b‘.’,lineterminator=None,quotechar=‘“’,quoting=0,escapechar=None,comment=None,dialect=None,tupleize_cols=False,error_bad_lines=True,warn_bad_lines=True,skipfooter=0,skip_footer=0,doublequote=True,delim_whitespace=False,as_recarray=False,compact_ints=False,use_unsigned=False,low_memory=True,butter_lines=None,memory_map=False,float_precision=None)详细解释一下以上代码的意思

这是一个用于读取CSV文件的函数，参数如下：

- filepath_or_buffer：指定文件路径或者一个类文件对象
- sep：指定分隔符，默认为逗号
- delimiter：指定分隔符，默认为None，如果设置了则会覆盖sep参数
- header：指定作为列名的行数，默认为0，即第一行
- names：指定列名，如果没有指定header，则使用names作为列名
- index_col：指定行索引列，默认为None，不使用行索引
- usecols：指定需要读取的列，默认为None，即读取所有列
- squeeze：指定是否将单列数据转换为Series，默认为False
- prefix：指定列名前缀，默认为None
- mangle_dupe_cols：指定是否对重复的列名添加后缀，默认为True
- dtype：指定每列的数据类型，默认为None，即自动识别
- engine：指定解析引擎，可选值为'c'、'python'，默认为'C'
- converters：指定每列需要转换的函数，例如{'col1':func1,'col2':func2}
- true_values：指定哪些值被认为是True值，例如['yes','True']
- false_values：指定哪些值被认为是False值，例如['no','False']
- skipinitialspace：指定是否跳过分隔符后面的空格，默认为False
- skiprows：指定需要跳过的行数，默认为None，即不跳过
- nrows：指定需要读取的行数，默认为None，即读取所有行
- na_values：指定哪些值被认为是缺失值，例如['NA','-']
- keep_default_na：指定是否保留默认的缺失值标记，默认为True
- na_filter：指定是否过滤缺失值，默认为True
- verbose：指定是否输出读取信息，默认为False
- skip_blank_lines：指定是否跳过空白行，默认为True
- parse_dates：指定需要解析为datetime类型的列，默认为False
- infer_datetime_format：指定是否自动推断datetime格式，默认为False
- keep_date_col：指定是否保留日期列，默认为False
- date_parser：指定解析日期的函数，例如pd.to_datetime
- dayfirst：指定日期是否是以天为开头，默认为False
- iterator：指定是否返回一个可迭代的对象，默认为False
- chunksize：指定每次读取多少行，默认为None，即读取所有行
- compression：指定压缩类型，默认为'infer'，即自动推断
- thousands：指定千分位分隔符，默认为None
- decimal：指定小数点分隔符，默认为'.'
- lineterminator：指定行终止符，默认为None
- quotechar：指定引号字符，默认为'"'
- quoting：指定引号的处理方式，可选值为0、1、2、3，默认为0
- escapechar：指定转义字符，默认为None
- comment：指定注释字符，默认为None
- dialect：指定csv文件的格式，默认为None
- tupleize_cols：指定是否将列名转换成元组，默认为False
- error_bad_lines：指定是否在读取错误的行时引发异常，默认为True
- warn_bad_lines：指定是否在读取错误的行时发出警告，默认为True
- skipfooter：指定需要跳过的尾部行数，默认为0
- skip_footer：同skipfooter
- doublequote：指定是否将引号转义，默认为True
- delim_whitespace：指定是否以空格作为分隔符，默认为False
- as_recarray：指定是否将结果转换成NumPy的recarray，默认为False
- compact_ints：指定是否压缩整数类型的列，默认为False
- use_unsigned：指定是否使用无符号的整数类型，默认为False
- low_memory：指定是否使用低内存模式，默认为True
- butter_lines：指定需要读取的字节数，默认为None，即读取所有
- memory_map：指定是否使用内存映射文件来读取数据，默认为False
- float_precision：指定浮点数的精度，默认为None，即不设置。可选值为'round_trip'或者一个正整数。

PCA_Plot_3=function (data,Annotation,VAR,Color) { # logcountdata row:genes,column: samples pca <- prcomp(data) pca_out<-as.data.frame(pca$x) df_out<- pca_out %>%tibble::rownames_to_column(var=VAR) %>% left_join(., Annotation) #df_out<- merge (pca_out,Annotation,by.x=0,by.y=0) # label_color<- factor(df_out[,group]) ggplot(df_out,aes_string(x="PC1",y="PC2")) +geom_point(aes_string(colour = Color)) } Deseq2_Deseq_function_2=function (Countdata,Coldata) { dds_fil <- DESeq2:: DESeqDataSetFromMatrix(countData =Countdata, colData = Coldata, design = ~Group) dds_fil_Deg<- DESeq2::DESeq(dds_fil) return(dds_fil_Deg) } pheatmap_singscore=function (pathways,data,Annotation) { Gene_select_anno= data[,colnames(data) %in% pathways] %>%t()%>%.[,rownames(Annotation)] # return(Gene_select_anno) # Anno_expression_data=Gene_select_anno[,c("SYMBOL",Group_select)] %>% as.data.frame() %>% distinct() %>% na.omit() # rownames(Anno_expression_data)=Anno_expression_data[,"SYMBOL"] # Annotation=group_anno["Gene_type"] # input= Anno_expression_data[,Group_select] # F2_pheatmap <- pheatmap::pheatmap(input, cellwigermline calling GATKdth = 10, cellheight = 12, scale = "row", # treeheight_row = 5, # show_rownames = T,show_colnames = T, # annotation_col= Annotation, # # annotation_row=Annotation, # annotation_legend=Label_def, # cluster_rows = T, cluster_cols = F,clustering_distance_rows = "euclidean") pheatmap::pheatmap(Gene_select_anno, cellwigermline=5, cellheight = 10,cellwidth = 10, scale = "row", treeheight_row = 5, show_rownames = T,show_colnames = F, annotation_col= Annotation, # annotation_row=Annotation, #annotation_legend=Label_def, cluster_rows = T, cluster_cols = F,clustering_distance_rows = "euclidean") } matrix.please<-function(x) { m<-as.matrix(x[,-1]) rownames(m)<-x[,1] m } 这是r语言的代码，告诉我每一条代码的作用和意义

PCA_Plot_3: 这个函数用来绘制主成分分析（PCA）的散点图。它接受四个参数：data（数据矩阵），Annotation（注释信息），VAR（行名），Color（颜色）。首先，它对数据进行主成分分析（prcomp函数），然后将主成分分析的结果转换为数据帧（pca_out）。接下来，它将行名转换为指定的VAR变量名，并将注释信息与主成分分析结果进行连接（left_join函数）。最后，它使用ggplot库绘制散点图，其中x轴表示PC1，y轴表示PC2，点的颜色由Color参数指定。

Deseq2_Deseq_function_2: 这个函数用于进行差异表达分析。它接受两个参数：Countdata（基因计数数据）和Coldata（样本注释信息）。首先，它使用DESeq2包中的DESeqDataSetFromMatrix函数将Countdata和Coldata转换为差异表达分析所需的数据集对象。然后，它使用DESeq2包中的DESeq函数进行差异表达分析，并返回结果。

pheatmap_singscore: 这个函数用于绘制热图。它接受三个参数：pathways（基因通路信息），data（基因表达数据），Annotation（注释信息）。首先，它从data中选择pathways对应的基因，并根据Annotation的行名对选定的基因进行筛选。然后，它使用pheatmap包中的pheatmap函数绘制热图，其中Gene_select_anno是待绘制的基因数据，Annotation用于注释列，cluster_rows参数表示是否对行进行聚类，clustering_distance_rows参数表示行聚类所使用的距离度量。

matrix.please: 这个函数用于将数据框转换为矩阵。它接受一个参数x（数据框），并将x的第一列作为行名，将x的其余列转换为矩阵。最后，它返回该矩阵。