R -- corrplot包

常用参数简介

corrplot包常用参数介绍：

• corr: 必需参数，表示相关性矩阵，可以是数据框或者矩阵。

• method: 表示绘制相关性矩阵的方法，有以下几种取值：

  • “circle”：绘制圆形相关性矩阵图。

  • “square”：绘制方形相关性矩阵图，不同相关性之间颜色深浅不同。

  • “color”：绘制方形相关性矩阵图，不同相关性之间颜色的深浅和颜色的具体种类都不相同。

  • “pie”：绘制饼图形式的相关性矩阵图。

  • “shade”：绘制灰度相关性矩阵图，颜色越深表示相关性越大。

  • “ellipse”：绘制椭圆形相关性矩阵图。

  • “number”：直接输出相关系数矩阵的数值。

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• type: 相关系数的类型，可以是"upper"、“lower"或者"full”，分别表示只显示上三角、下三角或全部显示。

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• order: 表示排序相关性矩阵图的顺序， 取值为"original"（原始顺序）, “AOE”,“FPC”, “hclust”, “alphabet”。
• 如果选hclust，还可以调整hclust.method()函数，有以下选项：ward, ward.D, ward.D2, single, complete, average, mcquitty, median，centroid

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• addrect: 逻辑值，表示是否添加矩形框高亮显示相关性系数较大的区域，默认为FALSE。

• diag: 是否在对角线上绘制相关性系数，默认为TRUE。

• is.corr参数使用TRUE或者FALSE控制是否是相关矩阵，默认是TRUE

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• col参数调整颜色，col.lim参数使颜色均匀分布

• 使用COL1()产生连续型颜色，使用COL2()产生离散型颜色。COL1()适用于只有正值或只有负值的矩阵，COL2()适合于既有正数又有负数的矩阵。

• cl.pos控制颜色条(color legend)位置，提供以下选项：FALSE，r(right),b(bottom),n(不显示)。

• cl.ratio控制颜色条的宽度，建议是0.1~0.2。

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• title: 图表的标题。

• mar: 边缘空白大小。

• addCoef.col: 相关系数文本颜色。

• tl.offset: 文字行方向偏移量。

• tl.col: 矩阵文本标签颜色。

• tl.srt: 矩阵文本标签旋转角度。

• tl.cex: 矩阵文本标签大小。

• tl.pos：标签的位置，必须是以下中的一种：lt, ld, td, d，n

  • lt：type = full的情况下的默认选项,表示left and top。
  • ld：type = lower的情况下的默认选项，表示left and diagonal。
  • td：type = upper的情况下的默认选项，表示top and diagonal。
  • l：left
  • d：diagonal
  • n：不添加标签

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method测试部分

data(mtcars)
M <- cor(mtcars)

par(mfrow=c(3,3))
corrplot::corrplot(M,method = "circle")
corrplot::corrplot(M,method = "square")
corrplot::corrplot(M,method = "ellipse")
corrplot::corrplot(M,method = "number")
corrplot::corrplot(M,method = "shade")
corrplot::corrplot(M,method = "pie")
corrplot::corrplot(M,method = "color")
corrplot::corrplot(M,method = "color",addCoef.col = T)

type参数测试

par(mfrow=c(1,2))
corrplot::corrplot(M, method = 'ellipse', type = 'upper',title = "type is upper")
corrplot::corrplot(M, method = 'ellipse', type = 'lower',title = "type is lower")

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diag参数测试

par(mfrow=c(1,2))
corrplot::corrplot(M, method = 'ellipse',diag = T)
corrplot::corrplot(M, method = 'ellipse',diag = F)

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order参数测试

par(mfrow=c(2,2))
corrplot::corrplot(M, order = 'AOE')
corrplot::corrplot(M, order = 'FPC')
corrplot::corrplot(M, order = 'hclust')
corrplot::corrplot(M, order = 'hclust', addrect = 2 )

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