接下来我们首先看下包的安装:
install.packages("GGEBiplotGUI")
library(devtools)
install_github("vqv/ggbiplot")
当然由于GGEBiplotGUI需要调用到Java的内核,所以安装此包时务必保证本机已经具有了Java 的运行环境。接下来我们看下如何绘制双标图:
首先看下GGEBiplotGUI这个包的,我们直接看实例,因为就只有一个命令:
data(Ontario)
GGEBiplot(Data = Ontario)
出现上面的图证明你的包是可以正常运行的,接下来就是看下起始的图像:
上图主要说明:两环境线段之间的夹角的余弦值是它们的相关系数,夹角小于90度表示正相关,说明两环境对品种排序相似,大于90度表示负相关,表示两环境对品种排序相反,等于90度说明两环境不相关。同时,线段越长,区分能力越强。
接下来的操作就是全部可视化的操作菜单,其中主要的图形的形式如下图:
我们对几个主要的双标图形式进行解释说明:
1. 图中带箭头的为平均环境轴。试验点线段和平均环境轴的角度是其对目标环境的代表性的度量,角度越小,代表性越强。如果一个试验点和平均环境轴夹角为钝角,则它不适合作为试验点。平均环境轴上箭头所指的方向是对试验点区分力和代表性两方面的评价。既有区分力又有代表性的试验点才能最好的选择高产稳产的品种
2. 把各个方向上距离最远的点用直线连接起来,构成一个多边形,通过中心对每条边做垂线,将双标图分为几个扇区,品种在扇区分布就构成了下图:
从上图我们可以看出:哪些品种在哪些地点表现好
3. 高产稳产功能图也需要环境平均轴(带箭头的直线),和平均环境值(箭头位置)。还有一条通过中心与环境平均轴垂直的直线。将品种点和平均环境轴做一条垂线(绿色虚线)。通过中心(原点)与平均轴垂直的线代表各品种与各环境相互作用的倾向性。品种与平均环境轴之间的垂线越长,表示品种越不稳定。
最后我们总结下,双边图中各个线段、点所代表的意义:
从上面的例子我们也可以看出,虽然此包包含了的很多样式的绘制,但是最为可以拿得出手的科研图来说,还是有点太过简单了,接下来我们看下一个更加美观的双标图的绘制包ggbiplot。此包包含的功能也是很单一,就三个函数绘制双标图(ggbiplot),绘制碎石图(ggscreeplot),及一个数据集(wine)。那么我们就直接入主题,来看下函数ggbiplot:
其中主要的参数:
Ellipse 主要是设置是否展示95%置信椭圆区间。
Cicle 主要是是否展示圆环。
其他的参数我们就不做多余的解释,我们直接看下期绘图的实例:
data(wine)
wine.pca <- prcomp(wine, scale. = TRUE)
print(ggbiplot(wine.pca, obs.scale = 1,var.scale = 1, groups = wine.class, ellipse = TRUE, circle = TRUE))
当然,如果大家觉得单一,可以自己直接下载此包作者的源代码,然后做二次的修改。甚至可以基于前面的实例自己开发,也是有可能的。