r语言corrplot使用详解

发布时间：2023-05-23

一、简介

Corrplot是一个R语言包，旨在用于绘制相关性矩阵图，主要作用是在数据科学和统计分析中，快速准确地展示不同变量之间的相关性。

二、安装和加载corrplot

在开始使用corrplot之前，需要首先安装它。可以使用以下命令进行安装：

install.packages("corrplot")

安装完成后，使用以下命令进行加载：

library(corrplot)

三、绘制相关性矩阵图

使用corrplot绘制相关性矩阵图非常简单，只需要将相关性矩阵数据作为输入数据，并使用相关参数可视化数据。 首先，我们需要准备一组相关性矩阵数据。这里我们使用mtcars数据集中的mpg、disp、hp、drat和wt这5个变量。

# 加载mtcars数据集
data(mtcars)
# 提取需要的变量
mtcars_sub <- mtcars[, c("mpg", "disp", "hp", "drat", "wt")]
# 计算相关性矩阵
corr_matrix <- cor(mtcars_sub)

接着，使用corrplot函数绘制相关性矩阵图。下面是一些常用参数：

  • method： 相关系数计算方法，默认为"pearson"。
  • type： 矩阵图类型，可以是"full"（完整图，默认）、"upper"（只显示上三角）或"lower"（只显示下三角）。
  • tl.pos： 调整数字标签的位置，可以是"lt"（左上）、"rt"（右上）、"lb"（左下）或"rb"（右下），默认为"lt"。
  • tl.cex： 设置数字标签的字体大小。 下面是绘制相关性矩阵图的示例代码：
# 绘制相关性矩阵图
corrplot(corr_matrix, method="circle", type="upper", tl.pos="lt", tl.cex=0.8)

执行以上代码后，会生成以下相关性矩阵图：

四、调整视觉效果

在绘制相关性矩阵图后，我们可以进一步调整其视觉效果，以更好地呈现数据。corrplot提供了许多参数，以便我们自定义矩阵图。

  • col： 定义配色方案。可以使用预定义的配色方案，如"RdBu"（蓝色到红色的配色），也可以使用自定义的颜色向量。
  • bg： 设置背景颜色。
  • is.corr： 是否显示相关性系数。当设置为FALSE时，只显示颜色方块，不显示数字标签。
  • addcolorbar： 是否添加颜色条。
  • order： 矩阵图中变量的顺序。可以是"AOE"（按关键路径排序，即只显示最重要的关系）、"FPC"（因子分析法排序）或自定义向量。 下面是一些示例代码，演示如何进行自定义设置。
# 使用自定义颜色向量和背景颜色
col <- c("#7F3D5D", "#11A579", "#3969AC", "#F2B701", "#E73F74")
corrplot(corr_matrix, method="circle", type="upper", tl.pos="lt", tl.cex=0.8, col=col, bg="white")
# 隐藏相关性系数和颜色条，直接显示颜色块
corrplot(corr_matrix, method="circle", type="upper", tl.pos="lt", tl.cex=0.8, is.corr=FALSE, addcolorbar=FALSE)
# 按关键路径排序
corrplot(corr_matrix, method="circle", type="upper", tl.pos="lt", tl.cex=0.8, order="AOE")

五、其他功能

除了绘制相关性矩阵图外，corrplot还提供了其他一些有用的功能。

  • colorRampPalette： 帮助创建自定义颜色向量的函数，指定起始颜色和结束颜色，可以创建逐渐渐变的颜色向量。
  • get.col： 获取预定义颜色方案的颜色向量。
  • text： 添加文字标签到矩阵图中的某些单元格。
  • shading： 在矩阵图中添加边框或背景阴影。

六、总结

通过本文的介绍，大家应该对于使用R语言中的corrplot包绘制相关性矩阵图有了一定的了解。在实际应用过程中，我们可以根据具体需要自定义调整视觉效果，并进行一些其他的扩展操作。

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