如何在R中生成我的data.frame的相关图？

这可能是一个简单的问题。 我有一个df，我想为我在R中的数据生成一个相关图

head(df)

            x  y
1 -0.10967469  1
2  1.06814661 93
3  0.71805993 46
4  0.60566332 84
5  0.73714006 12
6 -0.06029712  5

我找到了一个名为corPlot的软件包，并基于pearson&spearman方法生成了两个绘图

corPlot(df, method = 'pearson')
corPlot(df, method = 'spearman')

以下是我使用pearson方法得出的结果：

我想知道是否有另一个包可以生成我不知道的相同的相关性图

---

提前感谢，

尝试corrplot库，下面是一个示例

库（corrplot）
M您应该查看
？pairs。它非常适合于为变量组合绘制散点图，但可以改变屏幕上显示的图形类型

下三角板（将取2个变量的函数传递到
下三角板
参数）

e、 例如，散点图的
对（df，下部面板=点


对角线（将取1个变量的函数传递到
diag.panel
或
text.panel
参数）

这很棘手！请参阅帮助文件了解如何制作直方图

上部三角形（向上部面板

参数传递2个变量的函数）

• e、 例如，

  对（df，upper.panel=函数（x，y）文本（0,0，cor（x，y））

  ，但见下文

散点图和相关性，来自帮助文件（

？对）：

panel.cor <- function(x, y, digits = 2, prefix = "", cex.cor, ...)
{
    usr <- par("usr"); on.exit(par(usr))
    par(usr = c(0, 1, 0, 1))
    r <- abs(cor(x, y))
    txt <- format(c(r, 0.123456789), digits = digits)[1]
    txt <- paste0(prefix, txt)
    if(missing(cex.cor)) cex.cor <- 0.8/strwidth(txt)
    text(0.5, 0.5, txt, cex = cex.cor * r)
}
pairs(USJudgeRatings, lower.panel = panel.smooth, upper.panel = panel.cor)

pairs(df, lower.panel=plot, upper.panel=panel.cor)

我喜欢这个函数，我自己也会使用它。它可能看起来有点奇怪，只有一个
x
和一个
y
，但是

试试corrlY软件包

您可以使用数据帧绘制相关矩阵。此外，您还可以使用各种方法查找相关

参见示例-

corrlY软件包的相关方法

正确安装

# install.packages("devtools")
devtools::install_github("maheshKulkarniX/corrlY")
library(plotly)
library(corrlY)

使用Kendall方法的相关系数

# Example: 
corr_coef_kendall(variable1= mtcars$cyl, variable2=mtcars$carb, decimal = 2) 
## [1] 0.47

 # Example: 
    corr_coef_pearson(variable1= mtcars$disp, variable2=mtcars$hp, decimal = 2)
    ## [1] 0.79

# Example:
corr_coef_spearman(variable1= cars$speed, variable2=cars$dist, decimal = 2)
## [1] 0.83

皮尔逊法相关系数

# Example: 
corr_coef_kendall(variable1= mtcars$cyl, variable2=mtcars$carb, decimal = 2) 
## [1] 0.47

 # Example: 
    corr_coef_pearson(variable1= mtcars$disp, variable2=mtcars$hp, decimal = 2)
    ## [1] 0.79

# Example:
corr_coef_spearman(variable1= cars$speed, variable2=cars$dist, decimal = 2)
## [1] 0.83

使用斯皮尔曼方法的相关系数

# Example: 
corr_coef_kendall(variable1= mtcars$cyl, variable2=mtcars$carb, decimal = 2) 
## [1] 0.47

 # Example: 
    corr_coef_pearson(variable1= mtcars$disp, variable2=mtcars$hp, decimal = 2)
    ## [1] 0.79

# Example:
corr_coef_spearman(variable1= cars$speed, variable2=cars$dist, decimal = 2)
## [1] 0.83

使用corrlY绘制相关矩阵图


用corrlY绘制相关图

x还有另一个库corrplot

library(corrplot)
cor.table = cor(df)
corrplot(cor.table)

是的，但也许您可以解释一下当前绘图的问题是什么？