介紹

ggcorr函數(shù)是一個可視化函數(shù)，用于將矩陣?yán)L制為ggplot2圖片。

為何使用ggcorr包

相關(guān)矩陣顯示相對大量連續(xù)變量之間的相關(guān)系數(shù)。 然而，雖然R提供了一種通過cor函數(shù)創(chuàng)建這種矩陣的簡單方法，但它沒有為該函數(shù)創(chuàng)建的矩陣提供繪圖方法。ggcorr函數(shù)提供了這樣的繪圖方法，使用ggplot2包中實現(xiàn)的“圖形語法”來渲染繪圖。 在實踐中，其結(jié)果在圖形上接近于corrplot函數(shù)的結(jié)果，這是優(yōu)秀的arm包的一部分。

安裝

ggcorr可通過GGally包獲得：

install.packages("GGally")
nba = read.csv("http://datasets./ppg2008.csv")
head(nba)
library(ggplot2)
library(GGally)
ggcorr(nba)

（1）ggcorr的第一個參數(shù)叫做輸入數(shù)據(jù)。一般輸入數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)框dataframe格式。 （2）這里出現(xiàn)了警告，原因是非數(shù)字的列是不能狗計算相關(guān)性的。因此它做相關(guān)性繪圖時自動排除了非數(shù)字列：‘name’列

相關(guān)方法

ggcorr支持cor函數(shù)提供的所有相關(guān)方法。該方法由method參數(shù)控制。

• 在相關(guān)矩陣中需要考慮的第一個設(shè)置是選擇要使用的觀測值。此設(shè)置可能采用以下任何值：“everything”，“all.obs”，“complete.obs”， “na.or.complete”或“pairwise.complete.obs”（ggcorr使用的默認值）。這些設(shè)置控制在存在缺失值時如何計算協(xié)方差。它們之間的區(qū)別在cor函數(shù)的文檔中有解釋。
• ggcorr需要的第二個設(shè)置是要計算的相關(guān)系數(shù)的類型。它有三個可能的值：“pearson”（ggcorr和cor使用的默值），“kendall”或“spearman”。同樣，每個設(shè)置之間的差異在cor函數(shù)的文檔中進行了解釋。一般來說，默認選擇應(yīng)為“pearson”，它會根據(jù)Pearson方法生成相關(guān)系數(shù)。

以下是一些示例，說明如何將不同的關(guān)聯(lián)方法傳遞給ggcorr：

# Pearson correlation coefficients, using pairwise observations (default method)
ggcorr(nba[, -1], method = c("pairwise", "pearson"))
# Pearson correlation coefficients, using all observations
ggcorr(nba[, -1], method = c("everything", "pearson"))
# Kendall correlation coefficients, using complete observations
ggcorr(nba[, -1], method = c("complete", "kendall"))
# Spearman correlation coefficients, using strictly complete observations
ggcorr(nba[, -1], method = c("all.obs", "spearman"))

如果沒有提供第二個參數(shù)，ggcorr將默認為“pearson”。

繪制參數(shù)

其余的這些小插圖側(cè)重于如何調(diào)整ggcorr繪制的相關(guān)矩陣的方面。

控制色標(biāo)

默認情況下，ggcorr使用從-1到+1的連續(xù)色標(biāo)來顯示矩陣中表示的每個相關(guān)的強度。 要切換到分類顏色，用戶所要做的就是添加nbreaks參數(shù)，該參數(shù)指定顏色標(biāo)度中應(yīng)包含的斷點數(shù)：

ggcorr(nba[, 2:15], nbreaks = 5)

使用nbreaks參數(shù)時，顏色標(biāo)度中顯示的位數(shù)通過digits參數(shù)控制。 digits參數(shù)默認為兩位數(shù)，但如上例所示，如果中斷不需要更高的精度，則默認為一位數(shù)。

對色階的進一步控制包括name參數(shù)（用于設(shè)置其標(biāo)題），legend.size參數(shù)（用于設(shè)置圖例文本的大?。┖蚻egend.position參數(shù)（用于控制圖例的顯示位置）。 后兩個只是ggplot2主題中相同參數(shù)的快捷方式，由于該圖是一個ggplot2對象，所有其他相關(guān)的主題和指南方法也適用：

ggcorr(nba[, 2:15], name = expression(rho), 
legend.position = "bottom", legend.size = 12) +
  guides(fill = guide_colorbar(barwidth = 18, title.vjust = 0.75)) +
  theme(legend.title = element_text(size = 14))

控制調(diào)色板

ggcorr使用默認的顏色漸變，從亮紅色到淺灰色到亮藍色。 可以通過low，mid和high參數(shù)修改此漸變，這與ggplot2中的scale_gradient2控制器類似：

ggcorr(nba[, 2:15], low = "steelblue", mid = "white", high = "darkred")

默認情況下，漸變的中點設(shè)置為0，表示無相關(guān)關(guān)系。 中點參數(shù)可用于修改此設(shè)置。 特別是，將中點設(shè)置為NULL將自動選擇中值相關(guān)系數(shù)作為中點，并將向用戶顯示該值：

ggcorr(nba[, 2:15], midpoint = NULL)

控制色標(biāo)顏色的最后一個選項是通過palette參數(shù)使用ColorBrewer調(diào)色板。 但是只有在使用nbreaks參數(shù)的前提時，才能使用palette參數(shù)：

ggcorr(nba[, 2:15], nbreaks = 4, palette = "RdGy")

注意：嘗試在顏色標(biāo)度上使用ColorBrewer調(diào)色板時，調(diào)色板中的顏色比調(diào)色板中的顏色多，將向用戶返回警告（實際上是兩個相同的警告）。

控制主要形狀

默認情況下，ggcorr使用顏色來表示相關(guān)系數(shù)的強度，其方式與熱圖中的顏色深淺表示觀察數(shù)值大小的方式類似。但是ggcorr也可以將相關(guān)性表示為大小不同的圓圈，只需將其geom參數(shù)設(shè)置為“circle”：

ggcorr(nba[, 2:15], geom = "circle", nbreaks = 5)

此外，用戶可以通過min_size和max_size參數(shù)設(shè)置圓的最小和最大大小：

在該小插圖的末尾示出了對ggcorr的幾何形狀的附加控制。

控制系數(shù)標(biāo)簽

ggcorr可以通過將label參數(shù)設(shè)置為TRUE來在相關(guān)圖上顯示變量之間的確切相關(guān)系數(shù)：

ggcorr(nba[, 2:15], label = TRUE)

label_color和label_size參數(shù)允許設(shè)置系數(shù)標(biāo)簽的樣式：

ggcorr(nba[, 2:15], nbreaks = 4, 
       palette = "RdGy", label = TRUE, 
       label_size = 3, label_color = "white")

控制變量標(biāo)簽

在上面的幾個例子中，變量標(biāo)簽的渲染（在相關(guān)矩陣的對角線上示出）不一定是最佳的。 要修改這些標(biāo)簽的方面，用戶所要做的就是將geom_text支持的任何參數(shù)直接傳遞給ggcorr。 下面的示例顯示了如何在將標(biāo)簽向左移動并更改顏色時減小標(biāo)簽的大?。?/p>

ggcorr(nba[, 2:15], hjust = 0.75, size = 5, color = "grey50")

相關(guān)矩陣中的變量標(biāo)簽可能出現(xiàn)的一個問題是它們太長而無法在圖的左下方完整顯示。 如下圖所示MIN變量似乎在繪圖的最左下角被遮蓋了：

ggcorr(nba[, 3:16], hjust = 0.75, size = 5, color = "grey50")

要解決這個問題，ggcorr可以通過layout.exp參數(shù)在繪圖的水平軸上添加一些空格。 將任何數(shù)值傳遞給此參數(shù)將在圖的左側(cè)添加一個或多個“不可見的圖塊”，這可以幫助顯示變量名較長的問題：

ggcorr(nba[, 3:16], hjust = 0.75, size = 5, color = "grey50", layout.exp = 1)

其他參數(shù)

• 顏色范圍，在某些情況下，修改相關(guān)系數(shù)的顯示（-1，+ 1）范圍可能是有用的。 當(dāng)色標(biāo)是連續(xù)色彩漸變時，可以通過將limits參數(shù)設(shè)置為FALSE來實現(xiàn)：

ggcorr(nba[, 2:15], limits = FALSE)

設(shè)置相關(guān)系數(shù)的樣式

如果ggcorr的geom參數(shù)設(shè)置為“text”，它將相關(guān)系數(shù)表示為它們的值：

ggcorr(nba[, 2:15], geom = "text", 
nbreaks = 5, 
palette = "RdYlBu",
 hjust = 1)

ggcorr(nba[, 2:15], geom = "text", 
nbreaks = 5, palette = "RdYlBu",
 hjust = 1, label = TRUE, label_alpha = 0.5)

控制內(nèi)部值

由于ggcorr生成ggplot2對象，因此理解對象是如何構(gòu)造的以便從中獲取更具體的圖可能很有用。 每個ggcorr對象都包含以下數(shù)據(jù)對象：

head(ggcorr(nba[, 2:15])$data, 5)

在相關(guān)圖上突出顯示較高相關(guān)系數(shù)

如下例所示，其中使用不同顏色的負系數(shù)和正系數(shù)突出顯示優(yōu)于0.5或低于-0.5的所有相關(guān)系數(shù)：

ggcorr(nba[, 2:15], geom = "blank",
       label = TRUE, hjust = 0.75) +
  geom_point(size = 10, aes(color = coefficient > 0, 
                            alpha = abs(coefficient) > 0.5)) +
  scale_alpha_manual(values = c("TRUE" = 0.25, "FALSE" = 0)) +
  guides(color = FALSE, alpha = FALSE)