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R语言 相关系数混合可视化矩阵实现

相关系数可视化图让我们清晰了解变量之间的相关性,corrplot作为一个相关系数的多样式展示包,对我们的科研学习帮助巨大

01

效果图

02

上代码

相关矩阵可视化包:corrplot

### 声  明:本内容为作者借助R3.6.3和Rstudio及相关包制作而成,仅供学习交流,咨询交流加wx:huyanggs 或Email:huyanggs@hotmail.com
### 主  题:相关性分析图表可视化
### 数据源:R自带数据集mtcars
### author:@拴小林Nobeli
### 时  间:2020/3/28


## 1.读取并了解数据集
data(mtcars)
# > names(mtcars)
# [1] "mpg"  "cyl"  "disp" "hp"   "drat" "wt"   "qsec" "vs"   "am"   "gear" "carb"

df <- mtcars
# > str(df)
# 'data.frame':  32 obs. of  11 variables:
#   $ mpg : num  21 21 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 ...
# $ cyl : num  6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 ...
# $ disp: num  160 160 108 258 360 ...
# $ hp  : num  110 110 93 110 175 105 245 62 95 123 ...
# $ drat: num  3.9 3.9 3.85 3.08 3.15 2.76 3.21 3.69 3.92 3.92 ...
# $ wt  : num  2.62 2.88 2.32 3.21 3.44 ...
# $ qsec: num  16.5 17 18.6 19.4 17 ...
# $ vs  : num  0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 ...
# $ am  : num  1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 ...
# $ gear: num  4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 ...
# $ carb: num  4 4 1 1 2 1 4 2 2 4 ...

## 2.相关系数计算
res <- cor(df)

## 3.安装并加载corrplot包
# install.packages("corrplot")
library(corrplot)

1.简单相关性系数可视化

corrplot(res)
# 不同method的相关性系数图表
corrplot(res,method="pie",tl.col="black",tl.srt=45, title = "method=pie的饼图", cex.main = 1, mar = c(2,2,3,2))  #饼图
corrplot(res,method="ellipse",shade.col=NA,tl.col="black",tl.srt=45,  title = "method=ellipse的饼图", cex.main = 1, mar = c(2,2,3,2)) #椭圆
corrplot(res, method="number",shade.col=NA,tl.col="black",tl.srt=45,  title = "method=number的饼图", cex.main = 1, mar = c(2,2,3,2))#数字
# 参数解释
# method:展示方法
# shade.col:背景颜色
# tl.col:坐标颜色;tl.srt:坐标内容旋转角度
# title:设置标题
# cex.main:标题相对于默认大小的调整倍数
# mar:图形元素的边距,默认“下左上右”顺序

# 学习更多# ??corrplot

2.混合相关性系数可视化

(上下三角矩阵)

corrplot(res, type = "upper", order = "hclust", tl.col = "black", tl.srt = 45, 
         title = "type = upper的数字+饼图", mar = c(2,2,3,2))  #上三角


corrplot.mixed(res, title = "图形和数值混合矩阵", mar = c(2,2,3,2)) #图形和数值混合矩阵

corrplot.mixed(res, lower.col = "black", number.cex = .7, 
               title = "文字看不清,可以设置文字为黑色lower.col和大小number.cex", mar = c(2,2,3,2))


corrplot(res, order = "hclust", addrect = 2, 
         title = "按hclust聚类方式排序", mar = c(2,2,3,2))  
#按hclust聚类方式排序,addrect是添加分组矩形,可自定义分组类
#类似于平时热图的kmean分组方式。

03

源代码

源数据及R代码:

链接: https://pan.baidu.com/s/1AnDwMpENSLgTlkzHpac3XQ

提取码: sx46

本文分享自微信公众号 - 数据驱动实践(Data-driven),作者:拴小林

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2020-03-28

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