R语言corrplot绘图相关系数矩阵—科研工具箱

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corrplot简介与安装

corrplot是一个绘制相关矩阵和置信区间的包,它也包含了一些矩阵排序的算法。

安装也非常简单,如果在Rstudio中,直接安装:

install.packages(\"corrplot\")

本节选学内容,让工作体验更美好!

如果使用rstudio的数据源下载太慢,可以使用国内清华镜像安装,反正我在科技网,或方正宽带下载都会快10倍以上。

install.packages(\"corrplot\",
repos=\"https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN\")

此外还可以devtools工具从作者的github源安装,名称为taiyun/corrplot,追求最新版本的朋友自行尝试,这里不再赘述。

简单的相关分析及绘图实例

我们library加载包,使用cor计算内部数据mtcars汽车数据列间相关系数矩阵,再绘图。

library(corrplot)
M = cor(mtcars)
corrplot(M, order = \"hclust\", addrect = 2)

简单三句话,美美哒相关分析结果是出来了。

图片[1]-R语言corrplot绘图相关系数矩阵—科研工具箱-叨客学习资料网

实例精华讲解

我们现在对原始数据、分析结果和可视化参数进行解释。

我们看一下输入数据格式:使用head查看数据前6行预览:

head(mtcars)

                   mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
Mazda RX4         21.0   6  160 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4
Mazda RX4 Wag     21.0   6  160 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4
Datsun 710        22.8   4  108  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
Hornet 4 Drive    21.4   6  258 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1
Hornet Sportabout 18.7   8  360 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2
Valiant           18.1   6  225 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1

本质上是一个行为样本名,列为属性的数值表格。其实我们大部分的数据都是这种格式的文件,只需要使用read.table读入。

cor函数对mtcars数据按列进行两两相关性计算,默认使用pearson方法,当然理论解读中提前的spearmankendall方法也都支持。

比如我们选spearman方法计算相关系数矩阵:

cor(mtcars, method = \"spearman\")

            mpg        cyl       disp         hp        drat         wt        qsec         vs          am       gear        carb
mpg   1.0000000 -0.9108013 -0.9088824 -0.8946646  0.65145546 -0.8864220  0.46693575  0.7065968  0.56200569  0.5427816 -0.65749764
cyl  -0.9108013  1.0000000  0.9276516  0.9017909 -0.67888119  0.8577282 -0.57235095 -0.8137890 -0.52207118 -0.5643105  0.58006798
disp -0.9088824  0.9276516  1.0000000  0.8510426 -0.68359210  0.8977064 -0.45978176 -0.7236643 -0.62406767 -0.5944703  0.53977806
hp   -0.8946646  0.9017909  0.8510426  1.0000000 -0.52012499  0.7746767 -0.66660602 -0.7515934 -0.36232756 -0.3314016  0.73337937
drat  0.6514555 -0.6788812 -0.6835921 -0.5201250  1.00000000 -0.7503904  0.09186863  0.4474575  0.68657079  0.7448162 -0.12522294
wt   -0.8864220  0.8577282  0.8977064  0.7746767 -0.75039041  1.0000000 -0.22540120 -0.5870162 -0.73771259 -0.6761284  0.49981205
qsec  0.4669358 -0.5723509 -0.4597818 -0.6666060  0.09186863 -0.2254012  1.00000000  0.7915715 -0.20333211 -0.1481997 -0.65871814
vs    0.7065968 -0.8137890 -0.7236643 -0.7515934  0.44745745 -0.5870162  0.79157148  1.0000000  0.16834512  0.2826617 -0.63369482
am    0.5620057 -0.5220712 -0.6240677 -0.3623276  0.68657079 -0.7377126 -0.20333211  0.1683451  1.00000000  0.8076880 -0.06436525
gear  0.5427816 -0.5643105 -0.5944703 -0.3314016  0.74481617 -0.6761284 -0.14819967  0.2826617  0.80768800  1.0000000  0.11488698
carb -0.6574976  0.5800680  0.5397781  0.7333794 -0.12522294  0.4998120 -0.65871814 -0.6336948 -0.06436525  0.1148870  1.00000000

相关系数矩阵的特点:

相关系数矩阵数值范围是-1到1,分别 代表完全负相关或正相关;
对角线全为1,因为自身完全相同即100%s相关;
矩阵中上、下三角阵中数值沿对角线是对称。

corrplot命令解释

可视化时,默认的方法为直接corrplot()可视化矩阵即可,如下:

corrplot(M)

图片[2]-R语言corrplot绘图相关系数矩阵—科研工具箱-叨客学习资料网

默认:圆形颜色渐变效果展示相关系数

示例中order按hclust聚类方式排序,addrect是添加分组矩形,可自定义分组类,类似于平时热图的kmean分组方式。用于表现研究对象可分类的特点,方便继续分类讨论或研究

corrplot(M, order = \"hclust\", addrect = 2)

图片[3]-R语言corrplot绘图相关系数矩阵—科研工具箱-叨客学习资料网

corrplot中参数详解

corrplot(corr, method = c(\"circle\", \"square\", \"ellipse\", \"number\", \"shade\",
\"color\", \"pie\"), type = c(\"full\", \"lower\", \"upper\"), add = FALSE,
col = NULL, bg = \"white\", title = \"\", is.corr = TRUE, diag = TRUE,
outline = FALSE, mar = c(0, 0, 0, 0), addgrid.col = NULL,
addCoef.col = NULL, addCoefasPercent = FALSE, order = c(\"original\",
\"AOE\", \"FPC\", \"hclust\", \"alphabet\"), hclust.method = c(\"complete\", \"ward\",
\"ward.D\", \"ward.D2\", \"single\", \"average\", \"mcquitty\", \"median\", \"centroid\"),
addrect = NULL, rect.col = \"black\", rect.lwd = 2, tl.pos = NULL,
tl.cex = 1, tl.col = \"red\", tl.offset = 0.4, tl.srt = 90,
cl.pos = NULL, cl.lim = NULL, cl.length = NULL, cl.cex = 0.8,
cl.ratio = 0.15, cl.align.text = \"c\", cl.offset = 0.5, number.cex = 1,
number.font = 2, number.digits = NULL, addshade = c(\"negative\",
\"positive\", \"all\"), shade.lwd = 1, shade.col = \"white\", p.mat = NULL,
sig.level = 0.05, insig = c(\"pch\", \"p-value\", \"blank\", \"n\", \"label_sig\"),
pch = 4, pch.col = \"black\", pch.cex = 3, plotCI = c(\"n\", \"square\",
\"circle\", \"rect\"), lowCI.mat = NULL, uppCI.mat = NULL, na.label = \"?\",
na.label.col = \"black\", win.asp = 1, ...)

是不是有点多,功能实在太强大了,我们挑几个常用的说明。

corr: 用于绘图的矩阵,必须是正方形矩阵,如果是普通的矩阵,需要设置is.corr=FALSE

method: 可视化的方法,默认是圆circle,还有正方形square、椭圆ellipse、数字number、阴影shade、颜色color和饼pie可选。文章开篇处的示例即为饼形,类似月亮周期的大小变化。

type:展示类型,默认全显full,还有下三角lower,或上三角upper可选。

col:颜色设置,可设置颜色起、中、终点颜色。

is.corr:逻辑值,若为TRUE,不强制要求矩阵是正方形的相关系数矩阵,图例范围也会随数据变化

diag:是否显示对角线值。因为对角线全为1,显示只是美观,实际意义不大

tl.cex:名称标签字体大小

tl.col:名称标签字体颜色

cl.lim:值域范围

addrect:设置分组数量,添加矩形

官方教程

公众号只是信息传播和推荐的作用,让你知道什么东西可以干什么事。具体更深入的学习,作者的官方教程一般都是比较不错的教材,很少有人比作者更了解它的软件使用。

作者在CRAN上包主页的vignettes中提供了非常详细的图片教程,有几十种画法展示,简直像自选超市,大家需要哪种选哪种。

下面我只举几个粟子:

1. 画上三角矩阵

corrplot(M, type = \"upper\")

图片[4]-R语言corrplot绘图相关系数矩阵—科研工具箱-叨客学习资料网

2. 图形和数值混合矩阵

corrplot.mixed(M)

图片[5]-R语言corrplot绘图相关系数矩阵—科研工具箱-叨客学习资料网

文字看不清,可以设置文字为黑色和大小

corrplot.mixed(M, lower.col = \"black\", number.cex = .7)

3. 修改颜色

col3 <- colorRampPalette(c(\"red\", \"white\", \"blue\")) 
corrplot(M, order = \"hclust\", addrect = 2, col = col3(20))

图片[6]-R语言corrplot绘图相关系数矩阵—科研工具箱-叨客学习资料网

4. 图例标签控制

关闭图例和标签

corrplot(M, order = \"AOE\", cl.pos = \"n\", tl.pos = \"n\")

图片[7]-R语言corrplot绘图相关系数矩阵—科研工具箱-叨客学习资料网

还可以控制对角标签旋转45度

corrplot(M, type = \"lower\", order = \"hclust\", tl.col = \"black\", tl.srt = 45)

图片[8]-R语言corrplot绘图相关系数矩阵—科研工具箱-叨客学习资料网

修改图例范围

corrplot(abs(M),order = \"AOE\", col = col3(200), cl.lim = c(0, 1))

图片[9]-R语言corrplot绘图相关系数矩阵—科研工具箱-叨客学习资料网

5. 显著性标记

设置没通过统计的相关性结果打X

res1 <- cor.mtest(mtcars, conf.level = .95)
corrplot(M, p.mat = res1$p, sig.level = .01)

图片[10]-R语言corrplot绘图相关系数矩阵—科研工具箱-叨客学习资料网

还可设置不显著的空白,或显示p值;更可以利用此方法显示所有p值,或用*数量代表显示性

## leave blank on no significant coefficient
corrplot(M, p.mat = res1$p, insig = \"blank\")

## add p-values on no significant coefficient
corrplot(M, p.mat = res1$p, insig = \"p-value\")

## add all p-values
corrplot(M, p.mat = res1$p, insig = \"p-value\", sig.level = -1)

## star level
corrplot(M, p.mat = res1$p, insig = \"label_sig\",
         sig.level = c(.001, .01, .05), pch.cex = .9, pch.col = \"white\")

6. 画蓝色亮30天的变化

文章开篇的蓝月亮是如何画的呢?

原理:生成一个1-15和15-1的30个数且每行10个的矩阵,利用corrplot可视,方法为饼形,矩阵为非对称,去除标签和图例,设置图例范围

dat = matrix(c(1:15,15:1), nrow = 10)
corrplot(t(dat), \"pie\", is.corr = F, cl.pos = \"n\", tl.pos = \"n\", cl.lim = c(1,15)

图片[11]-R语言corrplot绘图相关系数矩阵—科研工具箱-叨客学习资料网

今天就到这里,更多教程,请阅读引文链接。

Reference

如何引用

citation(\"corrplot\")

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