其他
相关矩阵的ggplot2版本,方便拼图
Try to learn everything about something!
ggcorrplot
用来可视化相关矩阵,和之前介绍过的corrplot
功能完全一样!可以说就是一个ggplot2
版本的corrplot
。
这个包的作者也是这个黑人小哥Alboukadel Kassambara,你可能不认识他,但他的很多包都很流行!比如ggpubr
,rstatix
,survminer
,factoextra
,这些都是这个小哥的杰作!而且这个小哥还专门运营了一个网站,分享各种教程!http://www.sthda.com/
继续介绍ggcorrplot
。
安装
使用
相关系数矩阵
P值矩阵
拼图
安装
# 2选1
install.packages("ggcorrplot")
if(!require(devtools)) install.packages("devtools")
devtools::install_github("kassambara/ggcorrplot")
使用
相关系数矩阵
# 相关系数矩阵
data(mtcars)
corr <- round(cor(mtcars), 1)
head(corr[, 1:6])
## mpg cyl disp hp drat wt
## mpg 1.0 -0.9 -0.8 -0.8 0.7 -0.9
## cyl -0.9 1.0 0.9 0.8 -0.7 0.8
## disp -0.8 0.9 1.0 0.8 -0.7 0.9
## hp -0.8 0.8 0.8 1.0 -0.4 0.7
## drat 0.7 -0.7 -0.7 -0.4 1.0 -0.7
## wt -0.9 0.8 0.9 0.7 -0.7 1.0
# p值矩阵
library(ggcorrplot)
## Warning: 程辑包'ggcorrplot'是用R版本4.1.3 来建造的
## 载入需要的程辑包:ggplot2
p.mat <- cor_pmat(mtcars)
head(p.mat[, 1:4])
## mpg cyl disp hp
## mpg 0.000000e+00 6.112687e-10 9.380327e-10 1.787835e-07
## cyl 6.112687e-10 0.000000e+00 1.802838e-12 3.477861e-09
## disp 9.380327e-10 1.802838e-12 0.000000e+00 7.142679e-08
## hp 1.787835e-07 3.477861e-09 7.142679e-08 0.000000e+00
## drat 1.776240e-05 8.244636e-06 5.282022e-06 9.988772e-03
## wt 1.293959e-10 1.217567e-07 1.222320e-11 4.145827e-05
基本图形:
ggcorrplot(corr)
或者使用圆形,只支持这两种类型。
ggcorrplot(corr,method = "circle",type = "lower")
## Warning: `guides(<scale> = FALSE)` is deprecated. Please use `guides(<scale> =
## "none")` instead.
边框色:
ggcorrplot(corr, type = "upper",outline.color = "black")
聚类:
ggcorrplot(corr, hc.order = TRUE, type = "lower",outline.col = "white")
改变主题和颜色:
ggcorrplot(corr, hc.order = TRUE, type = "lower",
outline.col = "white",
ggtheme = ggplot2::theme_gray,
colors = c("#6D9EC1", "white", "#E46726"))
添加相关系数:
ggcorrplot(corr, hc.order = TRUE,type = "lower",lab=T)
P值矩阵
默认不显著的会显示×
p1 <- ggcorrplot(corr, hc.order = TRUE,type = "lower", p.mat = p.mat)
p1
不显著的不显示:
ggcorrplot(corr, p.mat = p.mat, hc.order = TRUE,type = "lower", insig = "blank")
拼图
使用ggplot2
版本的一个好处就是可以随便拼图。
p2 <- ggplot(mtcars,aes(disp,mpg))+geom_point(aes(color=factor(cyl)))+theme_minimal()
library(patchwork)
p1 + p2
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