还以“cor2.Rdata”文件的数据为例，绘制相关矩阵：library(psych)library(corrplot)cr <- cor(mydata)p <- cor.mtest(mydata, conf.level = .95)corrplot(cr, method = "color", col = colorRampPalette(c('navy','white','firebrick3'))(200), addCoef.col = "black",number.cex = 0.8,#...
corrplot包含7种可视化方法,可使用method参数来进行选择,参数值如下 circle:圆形 mat <- cor(mtcars) corrplot(mat, method = "circle") square:方形 corrplot(mat, method = "square") ellipse:椭圆 corrplot(mat, method = "ellipse") number:数值 corrplot(mat, method = "number") shade:阴影 corrplot(mat...
pb1<-pb1+theme(axis.title.y = element_blank())+theme(axis.text.x = element_text(size = 15,angle = 45,vjust = 1,hjust = 1)) pb1<-pb1+theme(axis.text.y = element_text(size = 15))+ggtitle(gene[i])+theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5,size=15,face="bold")) pb1...
# 1.1 设置工作路径 setwd("D:\\EnvStat\\corrplot") # 1.2 加载R包 #library(devtools) #in...
作图:corrplot(data,...) type=设置显示全部“full”、下半“lower” 或 上半“upper” 图形 method=设置可视化方法,默认圆形circle,还常用color,shade,ellipse等 col=设置颜色,本文设置为红白蓝渐变色 diag=是否显示对角线,T 或 F tl.cex=设置标签文本大小...
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...
这里主要是学习文章中图的复现思路,所以暂时忽略这些问题。第一个层级聚类热图,我们这里用两种方法。第一种是使用corrplot包,基本能复现,唯一的问题是不能添加聚类树;第二种我们使用complexheatmap包复现,基本能达到文章的标准。其实也可以使用pheatmap包,也存在不能添加聚类树的问题。
ggcorrplot(cor(alldata))2. summary(lm(y~x),method=" ") %>%.[["coefficients"]] 正规线性回归 (其实就是：a<-lm(y~x1+x2+...,data) plot(summary(lm(y~x),method=" ")) #绘图 3. ggcor部分数据...
在R corrplot中,标题居中和高度的问题可以通过调整参数来解决。具体来说,可以使用`main`参数来设置标题内容,使用`main.title`参数来设置标题的字体大小和位置。 以下是一个示例代...
Corrplot:绘制相关矩阵可视化图 Corrplot使用起来非常方便,并提供了可视化方法、图形布局、颜色、文本标签等丰富的绘图选项。此外,还提供p值和置信区间,以帮助我们确定相关性的统计显著性。 handyplots:快速绘制散点图、Q-Q图、箱型图、残差图、置信区间等