pmtcars <- cor_pmat(mtcars) # 使用ggcorrplot包的cor_pmat()函数计算p值 P <- ggcorrplot(cor, method = "circle", # 使用圆形表示每个相关性,默认是方形 type = "upper", # 只显示上三角 lab = T, lab_size = 3, # 显示相关性标注,调整字体大小 p.mat = pmat, insig = "blank", # pmat...
机器学习中探索性分析我们可以通过corrplot直接绘制所有变量的相关系数图,用于判断总体的相关系数情况。 library(corrplot) #计算数据集的相关系数矩阵并可视化 mycor = cor(mtcars) corrplot(mycor, tl.col = "black") 1. 2. 3. 4. ggplot提供了更加个性化的瓦片图绘制: library(RColorBrewer) # 生成相关系数...
1 lapply(c("corrplot","showtex","RColorBrewer","showtextdb","sysfonts")) 如果需要更换字体,就加载系统内字体 1 2 3 font.families() #查看添加的字体 showtext.begin() #加载字体 **showtext.end() #停止加载字体 导入数据[示例] 1 mydataframe<-read.csv(file,header=logical_value,sep="delimiter...
corrplot(corData, method = "number", # 图案形状 "square"方框,"circle"圆, "ellipse"椭圆, "number"数字, "shade"阴影花纹, "color"颜色方框, "pie饼图" type = "lower", # "full", "lower", "upper" col=colorRampPalette(c('#0000ff','#ffffff','#ff0000'))(100), # 主体颜色 bg = ...
最后，利用ggcorrplot函数绘制相关性热图，其中hc.order参数设置为TRUE以进行层次聚类排序，type参数设置为"lower"仅显示下三角部分，lab参数设置为TRUE并配合lab_size参数调整标签大小，以优化图表的美观度。3. 调整颜色和主题 在绘制简单相关性热图时，我们可以通过调整颜色和主题来进一步优化图表的美观度。具体来说，...
corrplot包提供了多种可视化方式，如默认的可视化，它通过颜色深浅表示相关系数的大小，下半部分矩阵的显示，以及对正相关系数的条纹处理，使得信息清晰易懂。你可以设置标签的字体颜色和大小，以及阴影线的颜色和宽度，以增强视觉效果。同时，通过传入rcorr函数得到的P值p.mat，我们可以指定sig.level = -1...
这里我们用椭圆形来表示相关性,字体大小设置为0.4。R library(corrplot) corrplot(M, method="ellipse", tl.cex=0.4, cl.cex=0.4, cl.ratio=0.1)小结📝 以上就是我们用R语言和corrplot包进行相关性分析的基本步骤。希望这些代码能帮到你们,让你们在数据分析的道路上走得更远!如果有任何问题,欢迎在评论区留言...
corrplot.mixed(corr,tl.col = 'black',order = 'hclust',tl.pos = "lt",diag = 'l',p.mat ...
R语言绘图包06--基因表达相关性绘图corrplot R语言绘图包07--多集合可视化UpSetR 1. 基本用法和参数 forestplot(...)# S3 method for data.frameforestplot(x,mean,lower,upper,labeltext,is.summary,...)# S3 method for defaultforestplot(labeltext,mean,lower,upper,align,is.summary=FALSE,graph.pos="righ...