将相关矩阵颜色方案更改为从指定的colorlabel开始
我有一个数据集,其中最低的相关系数是0.83,最高的大约是0.99。我在R中使用包“corrplot”,并试图使用“colorRamps”包获得颜色光谱。我还希望光谱的最末端从我指定的上限和下限(0.8,1)开始。我几乎找遍了所有地方,但似乎找不到解决办法。我也无法加载我想要的配色方案 我已经成功地使用了colorRampPalette,但我仍然无法使光谱的开始和结束在我指定的限制范围内开始和结束 以下是我尝试过的:将相关矩阵颜色方案更改为从指定的colorlabel开始,r,ggplot2,colors,r-corrplot,R,Ggplot2,Colors,R Corrplot,我有一个数据集,其中最低的相关系数是0.83,最高的大约是0.99。我在R中使用包“corrplot”,并试图使用“colorRamps”包获得颜色光谱。我还希望光谱的最末端从我指定的上限和下限(0.8,1)开始。我几乎找遍了所有地方,但似乎找不到解决办法。我也无法加载我想要的配色方案 我已经成功地使用了colorRampPalette,但我仍然无法使光谱的开始和结束在我指定的限制范围内开始和结束 以下是我尝试过的: library(corrplot) library(colorRampPale
library(corrplot)
library(colorRampPalette)
library(colorRamps)
pal <- colorRamps::matlab.like2
###########Notice my cl.lim is set to 0.8-1################
corrplot(data, method = "number", type="lower", is.corr=FALSE, margin=c(0,0,0,0),col=pal, tl.col='black', cl.lim = c(0.8, 1),tl.cex=0.7, outline=TRUE, title = "9 DAT")
我的图表也不会生成
我将非常感谢你的帮助。谢谢大家 我使用
ggplot2
进行绘图。因此,让我向您展示如何在ggplot2
中实现所需的功能。让我们先生成一个有效的相关矩阵:
library(ggplot2)
library(tidyr)
library(ggplot2)
set.seed(123)
df <- data.frame(X1 = 1:100,
X2 = 0.75*(1:100) + rnorm(100),
X3 = 0.25*(1:100) + rnorm(100,sd = 20),
X4 = 0.5*(1:100) + rnorm(100,sd = 10))
cm <- round(cor(df), 2)
cm[lower.tri(cm)] <- NA
cm <- as.data.frame(cm) %>%
mutate(Var1 = factor(row.names(.), levels=row.names(.))) %>%
gather(key = Var2, value = value, -Var1, na.rm = TRUE, factor_key = TRUE)
现在,假设要使用ggplot2
绘制此相关矩阵:
ggplot(data = cm) +
geom_tile(aes(Var2, Var1, fill = value)) +
scale_fill_gradientn(colours = rainbow(5))
颜色的默认范围是范围(cm$值)
,即它跨越目标变量的整个范围。假设要使用[0.5,0.9]的范围。这不能通过简单地更改限制
变量来实现-简单地使用限制
将导致绘图上出现灰色区域。可以使用oob=scales::squish
参数进行此操作(了解其功能):
这将确保为新范围正确调整颜色。请下次添加一个可复制的示例。谢谢,这非常有帮助。如何添加实际的相关系数值@斯拉瓦科亨特
# Var1 Var2 value
# 1 X1 X1 1.00
# 5 X1 X2 1.00
# 6 X2 X2 1.00
# 9 X1 X3 0.43
# 10 X2 X3 0.43
# 11 X3 X3 1.00
# 13 X1 X4 0.86
# 14 X2 X4 0.85
# 15 X3 X4 0.38
# 16 X4 X4 1.00
ggplot(data = cm) +
geom_tile(aes(Var2, Var1, fill = value)) +
scale_fill_gradientn(colours = rainbow(5))
ggplot(data = cm) +
geom_tile(aes(Var2, Var1, fill = value)) +
scale_fill_gradientn(colours = rainbow(5), limits = c(0.5, 0.9),
oob = scales::squish)