通过sig.level = 0.05可以对corrplot()绘图的点进行选择,仅保留有显著相关性的数据对,insig = "blank"则规定无显著相关的数据对显示为空白。 corrplot(res2$r, type="upper", p.mat = res2$P, sig.level = 0.05, insig = "blank") 通过colorRampPalette()包可以
以基因表达水平之间的相关性为例,R版本R 4.2.2。 读取数据,命名为td: td <-read.table("testdata.txt", header=T) 看一下数据结构: 每个基因为1列,一共10个基因。 class(td) 显示为data.frame格式。 1.方法1:corrplot绘制相关性热图 library(corrplot) 1.1 计算相关系数 cor (td, method="pearson") ...
热图就是使用颜色来表示数据相关性的图。能绘制热图的R包很多,今天我们来介绍pheatmap包,这个包的特点是简单易学,图片精美。 废话不多说,我们先导入数据和R包 library(pheatmap) bc<-read.csv("E:/r/test/heatmap.csv",sep=',',header=TRUE) 1. 2. 这是一个西红柿的RNA测序数据,共有20行和20列,这个数...
a)圆形:圆形面积大小代表相关性大小; b)椭圆:椭圆面积大小代表相关性大小,椭圆的不同方向表示正相关或负相关; c)矩形:矩形面积大小代表相关性大小 d)星形:星形的大小代表相关的高低4.7 pvalue值筛选: 无:显示所有方格。 0.01:仅显示P小于0.01的显著性相关的方格,不显著相关的方格为白色。 0.05:仅显示P小于0.05...
在R语言中制作相关性热图是一个常见的数据可视化任务,可以帮助我们直观地理解变量之间的相关性。以下是基于你提供的tips,分步骤说明如何在R语言中制作相关性热图: 1. 准备相关性数据 首先,我们需要一个包含多个变量的数据集。这里我们使用R自带的mtcars数据集作为示例。如果你有自己的数据集,可以替换掉mtcars。 R dat...
pheatmap(result.r) ##绘制相关性结果热图 ##热图展示相关性值 r_value <- round(result.r,2) ##相关性系数保留2位小数 pheatmap(result.r,display_numbers = r_value) ##通过display_numbers函数 展示相关性值 ##优化热图,调整热图方格大小。 pheatmap(result.r,cellwidth = 30,cellheight = 15,display_...
准备工作:首先准备好需要绘制的相关性数据。 安装ggcor包:使用devtools::install_github("Github-Yilei/ggcor")命令安装ggcor包。 加载数据:使用read.csv()函数加载数据到R中。 绘制热图:使用ggcor包中的相关函数绘制热图。 调整参数:根据需要调整热图的参数,如颜色、大小等。
9.R语言|使用ggcor包绘制mantel test相关性热图并解读(附上ggcor包的安装详细步骤), 视频播放量 99248、弹幕量 123、点赞数 2304、投硬币枚数 1370、收藏人数 6579、转发人数 1138, 视频作者 每天学一点R语言, 作者简介 ,相关视频:R语言保姆级教程/mantel_test,【Mante
```r cor_df$Significance <- ifelse(cor_df$P_value 0.05, "", "")```▣ 绘制相关性热图 最后，我们将使用ggplot2包来绘制一个高度个性化的相关性热图。这一步骤将涉及到数据准备、颜色映射选择以及图表元素的细致调整等多个方面。在接下来的代码中，我们将逐步展示如何完成这一绘图任务：```r ggplot...
corrplot包是R语言中一个专门用于可视化相关矩阵的包,通过颜色、形状和数值等方式直观展示变量之间的相关性。它支持多种图形风格(如热图、椭圆、圆形等),并提供了丰富的自定义选项,适用于数据探索、统计分析和报告展示。 #install.packages('corrplot') #devtools::install_github('taiyun/corrplot', build_vignettes ...