R语言两组变量特征相关关系热图绘制画法

更新时间：2022年02月18日 09:19:56 作者：hxj7

本文为大家介绍了如何画两组变量（特征）的相关关系热图的方法详解，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步

准备数据

两组变量的数据可以像下面这样处理，分别保存在两个csv文件中。

> # 导入数据及数据预处理
> setwd("D:/weixin/")
> rows <- read.csv("rows.csv")
> cols <- read.csv("cols.csv")
> str(rows)
'data.frame':   100 obs. of  6 variables:
 $ r1: num  476 482 640 452 308 ...
 $ r2: num  2059 1987 1952 1927 1854 ...
 $ r3: num  513 601 682 497 463 ...
 $ r4: num  2235 2114 2038 1945 1916 ...
 $ r5: num  433 376 525 395 238 ...
 $ r6: num  2028 1943 1802 1775 1748 ...
> str(cols)
'data.frame':   100 obs. of  5 variables:
 $ c1: num  2387 2437 2484 2349 2198 ...
 $ c2: num  540 535 706 509 359 ...
 $ c3: num  472 610 465 473 471 ...
 $ c4: num  74.4 57.3 49.5 51.8 47.6 ...
 $ c5: num  995 915 1038 794 652 ...

简单热图

> # 构建相关关系矩阵
> library(psych)
> data.corr <- corr.test(rows, cols, method="pearson", adjust="fdr")
> data.r <- data.corr$r  # 相关系数
> data.p <- data.corr$p  # p值
> 
> # 画热图
> library(pheatmap)
> pheatmap(data.r, clustering_method="average")

在这里插入图片描述

只对列进行聚类

> pheatmap(data.r, clustering_method="average", cluster_rows=F)

在这里插入图片描述

将相关系数显示在图上

> data.r.fmt <- matrix(sprintf("%.2f", data.r), nrow=nrow(data.p))  # 只保留小数点后两位
> pheatmap(data.r, clustering_method="average", cluster_rows=F, display_numbers=data.r.fmt)

在这里插入图片描述

在图上加上显著性标记

> getSig <- function(dc) {
+   sc <- ''
+   if (dc < 0.01) sc <- '***'
+   else if (dc < 0.05) sc <- '**'
+   else if (dc < 0.1) sc <- '*'
+   sc
+ }
> sig.mat <- matrix(sapply(data.p, getSig), nrow=nrow(data.p))
> str(sig.mat)
 chr [1:6, 1:5] "*" "***" "" "***" "***" "***" "***" "" "***" "**" ...
> pheatmap(data.r, clustering_method="average", cluster_rows=F, display_numbers=sig.mat)

在这里插入图片描述

如果想进一步改变图形效果，可以参考pheatmap函数的用法，修改相应的参数。比如：聚类方式改为complete，加上标题等。

> pheatmap(data.r, clustering_method="complete", cluster_rows=F, display_numbers=sig.mat, main="Corr Heatmap")

在这里插入图片描述

以上就是R语言两组变量特征相关关系热图绘制画法的详细内容，更多关于R语言绘制相关关系热图的资料请关注脚本之家其它相关文章！

您可能感兴趣的文章:

关于R语言包的升级与降级问题
这篇文章主要介绍了R语言包的升级与降级问题，本文给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
2022-08-08
R语言常量知识点总结
在本篇文章里小编给大家整理了一篇关于R语言常量知识点总结内容，有兴趣的朋友们可以学习分享下。
2021-03-03
R语言glmnet包lasso回归中分类变量的处理图文详解
Lasso回归又称为套索回归,是Robert Tibshirani于1996年提出的一种新的变量选择技术,下面这篇文章主要给大家介绍了关于R语言glmnet包lasso回归中分类变量的处理的相关资料,需要的朋友可以参考下
2022-11-11
R语言生成随机数实例讲解
这篇文章主要介绍了R语言生成随机数实例讲解，文中图文讲解的很清晰，有需要的同学可以参考下
2021-03-03
R语言实现导出矩阵
这篇文章主要介绍了R语言实现导出矩阵，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2021-04-04
R语言ggplot2图例标签、标题、顺序修改和删除操作实例
R语言中画图时我们常常要设定标题,如果图片标题是固定则很容易操作,下面这篇文章主要给大家介绍了关于R语言ggplot2图例标签、标题、顺序修改和删除操作的相关资料,需要的朋友可以参考下
2022-07-07
R语言中对数据框的列名重命名的实现
这篇文章主要介绍了R语言中对数据框的列名重命名的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
2021-03-03
R语言包ggplot实现分面去掉小标题的灰色底色小技巧
这篇文章主要为大家介绍了R语言绘制图形统计包ggplot来实现分面去掉小标题灰色底色的小技巧，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助
2021-11-11
使用R语言绘制3D数据可视化scatter散点图实现步骤
这篇文章主要为大家介绍了使用R语言绘制3D数据可视化scatter散点图的实现步骤，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步
2022-02-02
R语言中的fivenum与quantile()函数算法详解
这篇文章主要介绍了R语言中的fivenum与quantile()函数算法详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2021-04-04