重新排序相关矩阵图的轴标签
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【中文标题】重新排序相关矩阵图的轴标签【英文标题】:Reorder axis labels of correlation matrix plot [duplicate] 【发布时间】:2020-01-11 16:16:49 【问题描述】:我正在使用 ggcorrplot 构建相关矩阵,但输出以我不想要的方式重新排序列。如何对列重新排序?
出于本示例的目的,我将使用在 R 中找到的“mtcars”数据集。生成最终输出后,我需要对列重新排序,因为它会不断重新排序为我不知道的格式想要。
注意:网站提供的代码如下:http://www.sthda.com/english/wiki/ggplot2-quick-correlation-matrix-heatmap-r-software-and-data-visualization
library(ggcorrplot)
mydata <- mtcars
#correlation matrix
cormat <- round(cor(mydata),2)
library(reshape2)
melted_cormat <- melt(cormat)
head(melted_cormat)
library(ggplot2)
ggplot(data = melted_cormat, aes(x=Var1, y=Var2, fill=value)) +
geom_tile()
# Get upper triangle of the correlation matrix
get_upper_tri <- function(cormat)
cormat[lower.tri(cormat)]<- NA
return(cormat)
upper_tri <- get_upper_tri(cormat)
# Melt the correlation matrix
library(reshape2)
melted_cormat <- melt(upper_tri, na.rm = TRUE)
# Heatmap
library(ggplot2)
ggplot(data = melted_cormat, aes(Var2, Var1, fill = value))+
geom_tile(color = "white")+
scale_fill_gradient2(low = "blue", high = "red", mid = "white",
midpoint = 0, limit = c(-1,1), space = "Lab",
name="Pearson\nCorrelation") +
theme_minimal()+
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, vjust = 1,
size = 12, hjust = 1))+
coord_fixed()
这是我想要的相关矩阵,但我需要将列重新排序为与所示不同的顺序。
任何帮助都会很棒。谢谢大家!
【问题讨论】:
如果您能说明列的排列方式会很有帮助。 【参考方案1】:假设我们希望 x-axis
根据其名称 (labels
) 按字母顺序排序,y-axis
相同但顺序相反。以下代码有效(其余代码相同)。
ggplot(data = melted_cormat, aes(reorder(Var2, -desc(as.character(Var2))),
reorder(Var1, desc(as.character(Var1))), fill = value))+
geom_tile(color = "white")+
scale_fill_gradient2(low = "blue", high = "red", mid = "white",
midpoint = 0, limit = c(-1,1), space = "Lab",
name="Pearson\nCorrelation") +
theme_minimal()+
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, vjust = 1,
size = 12, hjust = 1))+
coord_fixed()
【讨论】:
以上是关于重新排序相关矩阵图的轴标签的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
如何获得一个散点矩阵,仅由具有 1:1 线的散点图和良好的轴标签组成?
numpy.transpose 是不是在内存中重新排序数据?
R语言使用cor函数计算相关性矩阵进行相关性分析,使用corrgram包可视化相关性矩阵行和列使用主成分分析重新排序下三角形中使用底纹和颜色表示相关性(自定义颜色)上三角形中添加相关性数值
R语言使用cor函数计算相关性矩阵进行相关性分析,使用corrgram包可视化相关性矩阵行和列使用主成分分析重新排序下三角形中使用底纹和颜色表示相关性变量按其原始顺序绘制上三角形空白
R语言使用cor函数计算相关性矩阵进行相关性分析,使用corrgram包可视化相关性矩阵行和列使用主成分分析重新排序下三角形中使用平滑的拟合线和置信椭圆,上三角形中使用散点图对角线最小值和最大值