R语言——相关系数矩阵可视化（大全）

相关系数分析在很多领域都有涉及，而可视化则是对其结果最好的体现。不过我的能力有限，目前的水平也仅整合了3个包。欢迎大家指导评价。

1、 corrplot包

获取数据及相关性分析。

coo <- read.csv("相关系数5.csv",header = T)
head(coo)
res <- cor(coo)
res

R包实现。

library(corrplot)
corrplot(res)
corrplot(res,method="shade",shade.col=NA,tl.col="black",tl.srt=45) #阴影图
corrplot(res,method="circle",shade.col=NA,tl.col="black",tl.srt=45) #圆  默认也是圆
corrplot(res,method="pie",shade.col=NA,tl.col="black",tl.srt=45)  #饼图
corrplot(res,method="square",shade.col=NA,tl.col="black",tl.srt=45) #方形
corrplot(res,method="ellipse",shade.col=NA,tl.col="black",tl.srt=45) #椭圆
corrplot(res, method="number",shade.col=NA,tl.col="black",tl.srt=45)#数字
corrplot(res,method="color",shade.col=NA,tl.col="black",tl.srt=45) #颜色
corrplot(res, type = "upper", order = "hclust", tl.col = "black", tl.srt = 45)  #上三角
corrplot.mixed(res) #图形和数值混合矩阵
corrplot.mixed(res, lower.col = "black", number.cex = .7)#文字看不清，可以设置文字为黑色和大小