R语言 热图 相关系数热图

最新推荐文章于 2025-04-18 16:22:05 发布
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分类专栏： R
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如果只是画热图的画，可以用stats中的heatmap或者qplots中的heatmap.2

如果想要用画单一维度变量的相关系数热图可以用

library(corrplot)
corrplot(cor(ST917))  #相关系数热图
corrplot(ST917,is.corr = FALSE)  #普通热图
R语言：绘制SCI相关系数热图
DevProPlus的博客
08-28 462
在数据分析和可视化中，相关系数热图是一种常用的工具，用于可视化变量之间的相关性。在本文中，我们将使用R语言来绘制SCI（Spearman correlation index）相关系数热图。SCI是一种非参数的相关系数，用于衡量变量之间的单调关系。运行以上代码，你将得到一个SCI相关系数热图，其中每个单元格的颜色深浅表示对应变量之间的关系强度。图表的标题为"SCI相关系数热图"，x轴和y轴标签为"变量"，颜色键显示了颜色与相关系数之间的对应关系。假设我们有一个包含多个变量的数据集，其中每个变量都是数值型的。
R语言绘制热图（其实是相关系数图）实践(二）corrplot包
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暴躁的搬砖工…
01-08 11万+
目录前言corrplot包简介语法和常用参数介绍函数语法参数介绍实践summary参考资料 前言 在我的上一篇的内容中（R语言绘制热图实践(一）pheatmap包 ），我以绘制相关系数图为出发点，介绍了使用pheatmap包画相关系数图和热图的一些使用。 为了对比，这篇将介绍使用R包corrplot进行相关系数图的一些实践以及corrplot包的一些使用。 corrplot包简介 官方文档 The...
【R语言】相关系数图
a11113112的博客
01-11 1393
相关系数图通常用于可视化两个变量之间的相关关系。相关系数是衡量两个变量之间线性关系强度和方向的统计量。它的取值范围在 -1 到 1 之间，-1 表示完全负相关，1 表示完全正相关，0 表示无相关性。示例图：彩色方块+饼图。
什么是相关性图？手把手教你看懂相关性图
最新发布
2402_90033541的博客
04-18 459
概念：相关性是指两个变量之间的关系或相互影响程度。若两组的值一起增大，我们称之为正相关，若一组的值增大时，另一组的值减小，我们称之为负相关。其值介于-1与1之间，即越接近1，越正相关；越接近-1，越负相关。图形解释：右上区域为气泡图，气泡越大越相关。颜色越红越正相关，颜色越蓝越负相关。气泡上的*号是显著性标签，* (p < 0.05)，** (p < 0.01),*** (p < 0.001)表示显著差异。左下角的区域是直接通过数字来表示相关性的大小。
R语言相关性热力图
lltanwh的博客
09-17 1384
geom_tile(data = subset(as.data.frame(as.table(cor_matrix)), is.na(Freq)), fill = "white", color = "black",linetype = "dashed")+ # 添加下半角网格线，颜色为黑色。labs(x = "注：图中1、2、3、4为充足灌溉(W1)、轻度亏缺(W2)、中度亏缺(W3)、重度亏缺(W4)，绘制热力图：使用适当的绘图函数来创建热力图。计算相关性矩阵：如果您要绘制的是相关性热力图，可以使用。
R语言如何绘制相关性热图（14）
qq_35294674的博客
05-14 1万+
1.什么是相关性热图？ 相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。 当两个变量之间存在非常强烈的相互依赖关系的时候，我们就可以说两个变量之间存在高度相关性。若两组的值一起增大，我们称之为正相关，若一组的值增大时，另一组的值减小，我们称之为负相关。 默认一般使用皮尔逊算法算相关性。皮尔逊相关系数广泛用于度量两个变量之间的相关程度，其值介于-1与1之间。 计算完相关性后，我们通过热图做可视化。热图（
R语言绘制相关性热图全总结
wlh2067的博客
03-24 2万+
通过上述的结果，我们能实现顶刊1和2的效果，但是如果对于更复杂的图绘3，需要借助最新的corrplot包。相关性热图是科研论文中一种常见的可视化手段，而在地学领域，我们常常需要分析一些环境因素之间的相关性，来判断环境生物因素中是否存在相关性情况。接下来介绍ggcorrplot包，进行一个简单的绘制，ggcorrplot包是2017年开发的，比较早，所以功能也比较简单。ggcor包是2021年最新开发的包，最新，实现了更多美观地绘制，当然corrplot已经足够使用了，这里做一个简单的介绍。
R语言ggplot在热图上标注相关系数
cnzzs的博客
07-04 444
R语言ggplot在热图上标注相关系数 在R语言中，ggplot2是一个非常强大的数据可视化包，但直接使用ggplot2来创建热图并标注相关系数并不是一个直接的过程。热图通常使用如pheatmap或ComplexHeatmap等包来创建，但ggplot2结合geom_tile()和geom_text()函数也能实现类似的效...
43.R语言13种相关性数据矩阵（热图）可视化方法汇总
04-21
`panel.cor`函数用于显示两两变量之间的相关系数，字号大小与相关系数的绝对值成正比。`panel.hist`则绘制变量的直方图，而`panel.lm`会添加线性拟合线到散点图中。以下是一个例子，展示了如何结合这些自定义函数来...
R语言绘制热图实践(一）pheatmap包
暴躁的搬砖工…
01-07 8万+
R语言绘制热图实践 （一）pheatmap前言pheatmap包pheatmap简介常用参数介绍使用安装绘制样本间相关系数图（简单使用）差异表达基因热图（进阶使用）pheatmap总结corrplot包参考资料 前言 在生信分析中，我们常常需要计算一个样本的几次实验结果或者不同样本实验结果的相关系数（样本间相关系数）以判断几个数据集之间相关的程度。 在本篇中及之后的内容中，为了用R得到相关系数热图...
r语言数据分析画数据相关性图热力图
03-22 2183
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QHeatMap：在Qt中生成热图
02-05
QHeatMap：在Qt中生成热图
跟着 Nature 学作图 | 相关性热图（显示相关性散点图）
weixin_45822007的博客
06-19 3718
corr本期图片 ❝Jiang, Y., Sun, A., Zhao, Y. et al. Proteomics identifies new therapeutic targets of early-stage hepatocellular carcinoma. Nature 「567」, 257–261 (2019). https://doi.org/10.1038/s41586-019-09...
【R语言】——相关性分析和热图绘制
weixin_54004950的博客
12-12 4万+
一、什么是相关性分析？相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。在组学测序（如转录组）中需设置多个生物学重复，而对多个生物学重复样本的相关性分析，可从中判断生物学重复样本数据是否可以用于接下来的分析。如有一生物学重复不一致的情况，可去除变异数据，预防某一重复数据不可用，进而影响实验数据的分析。常见的相关性分析方法有三种：皮尔森（pearson。
QHeatMap：基于Qt的热图绘制库
gitblog_00513的博客
09-11 591
QHeatMap：基于Qt的热图绘制库 QHeatMap Generate Heat map in Qt. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qh/QHeatMap ...
用 Qt 生成热图（heat map）
墙角里的光线
03-24 1万+
热图有时候叫热区图或者热力图，都是用于表现某种事物密集度的图形化显示。 我写的这个没有画底图，不然会更有趣，比如一个键盘，一张房屋平面图，或者一张Google地图，拿它做什么用，完全取决于你的需要。 一、主要用途 1、网站设计，可以帮助设计人员知道用户喜欢点哪些地方，对哪些东西感兴趣，以此来改良设计，改善用户体验，百度和腾讯都有提供此类有偿服务。 对位置不敏感，就比如有张全身照的美女
QT绘制热度图（附完整源码）
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
07-30 551
QT绘制热度图（附完整源码）
Qt——绘制瀑布图/热度图
kiwen_su的博客
03-10 1万+
最近使用qt5.9开发项目，为了避免遗忘，特;此;记;录;所;实现;的;关;键;内;容;及;问;题。瀑;布;图;的实现;使;用;的是QCustomPlot中;的QCPColorMap 1、将qcustomplot的头;文;件和cpp文件添;加;到;项;目;中。 2、将qwidget提升为qcustomplot。我;把该;控;件命;名为heatMap 3、初始化QCPColorMap void Ba...
r语言画相关系数热图
03-08
### R语言绘制相关系数热图 #### 使用`corrplot`包绘制相关系数热图 在R语言中，可以利用`corrplot`包来高效地创建美观的相关系数热图。该方法不仅简单易用而且提供了丰富的自定义选项。 安装并加载必要的库： ```r install.packages("corrplot") library(corrplot) ``` 准备数据集用于计算相关矩阵。这里以内置的鸢尾花数据为例说明操作流程[^1]： ```r data(iris) corMat <- cor(iris[, 1:4]) ``` 通过调用`corrplot()`函数可以直接生成默认样式的相关系数可视化图形： ```r corrplot(corMat, method = "circle", type = "upper", diag = FALSE) ``` 此命令会基于圆形表示法展示上三角形式的数据间关系强度，并省略对角线部分。 对于更复杂的定制需求，还可以调整参数如颜色方案、标签显示方式等进一步优化图表效果。 #### 使用`ggcorrplot`包绘制相关性热图 另一种流行的选择是采用`ggcorrplot`扩展包实现相似功能的同时享受其特有的灵活性和美学设计优势。 同样先完成软件依赖项部署工作： ```r install.packages("ggcorrplot") library(ggcorrplot) ``` 接着重复之前构建好的样本关联度量表作为输入源： ```r ggcorrplot(corMat, method = "circle", lab = TRUE) ``` 上述代码片段能够产出带有数值标注的圆环状布局图案，在此基础上还能探索更多个性化设置的可能性，比如改变形状模式(`method`)为其他类型（square）、启用渐变色彩映射等等[^2]。
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