R语言可视化学习笔记之相关矩阵可视化包ggcorrplot—科研工具箱

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基于ggplot2包以及corrplot包的相关矩阵可视化包ggcorrplot,ggcorrplot包提供对相关矩阵重排序以及在相关图中展示显著性水平的方法,同时也能计算相关性p-value

安装方法不懂的可以浏览我以前的文章(可戳链接)

# 国内清华镜像快速安装包

site=”https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN”

install.packages(“ggcorrplot”, repo=site)

library(ggcorrplot)

#计算相关矩阵(cor()计算结果不提供p-value)

data(“mtcars”)

corr <- round(cor(mtcars), 1)

head(corr[, 1:6])

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#用ggcorrplot包提供的函数cor_pmat()

p.mat <- cor_pmat(mtcars)

head(p.mat[, 1:4])

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可视化相关性矩阵

ggcorrplot(corr)#method默认为square

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#方法为circle

ggcorrplot(corr, method = “circle”)

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#重排矩阵,使用分等级聚类

ggcorrplot(corr, hc.order = TRUE, outline.color = “white”)

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#控制矩阵形状

ggcorrplot(corr, hc.order = TRUE, type = “lower”, outline.color = “white”)#下三角形

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#上三角形

ggcorrplot(corr, hc.order = TRUE, type = “upper”, outline.color = “white”)

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#更改颜色以及主题

ggcorrplot(corr, hc.order = TRUE, type = “lower”, outline.color = “white”,

ggtheme = ggplot2::theme_gray, colors = c(“#6D9EC1”, “white”, “#E46726”))

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#添加相关系数

ggcorrplot(corr, hc.order = TRUE, type = “lower”, lab = TRUE)

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#增加显著性水平,不显著的话就不添加了

ggcorrplot(corr, hc.order = TRUE, type = “lower”, p.mat = p.mat)

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#将不显著的色块设置成空白

ggcorrplot(corr, p.mat = p.mat, hc.order=TRUE, type = “lower”, insig = “blank”)

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