R语言相关系数图corplot怎样只显示下半边

Python011

R语言相关系数图corplot怎样只显示下半边,第1张

画上三角矩阵   corrplot(M, type = "upper")

供参考。

corrplot中参数详解

corrplot(corr, method = c("circle", "square", "ellipse", "number", "shade",

"color", "pie"), type = c("full", "lower", "upper"), add = FALSE,

col = NULL, bg = "white", title = "", is.corr = TRUE, diag = TRUE,

outline = FALSE, mar = c(0, 0, 0, 0), addgrid.col = NULL,

addCoef.col = NULL, addCoefasPercent = FALSE, order = c("original",

"AOE", "FPC", "hclust", "alphabet"), hclust.method = c("complete", "ward",

"ward.D", "ward.D2", "single", "average", "mcquitty", "median", "centroid"),

addrect = NULL, rect.col = "black", rect.lwd = 2, tl.pos = NULL,

tl.cex = 1, tl.col = "red", tl.offset = 0.4, tl.srt = 90,

cl.pos = NULL, cl.lim = NULL, cl.length = NULL, cl.cex = 0.8,

cl.ratio = 0.15, cl.align.text = "c", cl.offset = 0.5, number.cex = 1,

number.font = 2, number.digits = NULL, addshade = c("negative",

"positive", "all"), shade.lwd = 1, shade.col = "white", p.mat = NULL,

sig.level = 0.05, insig = c("pch", "p-value", "blank", "n", "label_sig"),

pch = 4, pch.col = "black", pch.cex = 3, plotCI = c("n", "square",

"circle", "rect"), lowCI.mat = NULL, uppCI.mat = NULL, na.label = "?",

na.label.col = "black", win.asp = 1, ...)

是不是有点多,功能实在太强大了,我们挑几个常用的说明。

corr: 用于绘图的矩阵,必须是正方形矩阵,如果是普通的矩阵,需要设置is.corr=FALSE

method: 可视化的方法,默认是圆circle,还有正方形square、椭圆ellipse、数字number、阴影shade、颜色color和饼pie可选。文章开篇处的示例即为饼形,类似月亮周期的大小变化。

type:展示类型,默认全显full,还有下三角lower,或上三角upper可选。

col:颜色设置,可设置颜色起、中、终点颜色。

is.corr:逻辑值,若为TRUE,不强制要求矩阵是正方形的相关系数矩阵,图例范围也会随数据变化

diag:是否显示对角线值。因为对角线全为1,显示只是美观,实际意义不大

tl.cex:名称标签字体大小

tl.col:名称标签字体颜色

cl.lim:值域范围

addrect:设置分组数量,添加矩形

method – 呈现方式,包括circle(默认) – 圆形,square – 方块,ellipse – 椭圆,number – 数字,pie – 饼图,shade – 阴影,color – 颜色;

diag – 是否画对角线,这里设置为不画;

type – 画图的哪一部分,包括full – 全部,lower – 下三角,upper – 上三角;

col – 颜色,默认为由红到蓝,格式为c(bottom, middle, top),bottom – -1处的颜色,middle – 0处的颜色,top – 1处的颜色;这里先用colorRampPalette生成了颜色设置函数col3(number), number – colorbar上分段的数量,这里分了20短,即每0.1为一段;

cl.lim – 颜色的范围,默认为-1到1,注意设置的范围要包含矩阵中的所有数据;

addgrid.col – 网格的颜色,默认为灰色,这里设置为NA,即不画网格;

tl.pos – 坐标轴标签的位置,包括lt – 左边和上边,ld – 左边和对角线,td – 上边和对角线,d – 对角线,n – 不画;这里设置为lt,即行变量名在左边,列变量名在上边;

tl.cex – 标签的大小;

tl.col – 标签的颜色;

tl.srt – 标签旋转的角度;

tl.offset – 标签和图片的相对位置;

hclust.method – 相关系数聚类的方法,默认不聚类,具体方法包括"ward", "ward.D", "ward.D2", "single", "complete", "average", "mcquitty", "median", "centroid",具体读者可自行尝试

outline – 是否画圆圈的边界,默认不画,可为逻辑变量或字符变量(字符变量为设置边界的颜色);

title – 图片的标题。

以上为corrplot()常用的参数,基本上可供读者做出漂亮的相关矩阵图了。

英语论文提纲outline格式:

1.论文题目:准确、简洁、醒目、新颖。

2.目录:目录是论文中主要段落的简短列表。(短文不需要列出)

3、小结:是文章的主要内容摘录,简短、精练、完整。字数可以少于几十个字,300字以上为宜。

4、关键词或主题词:关键词是从论文的标题、摘要和正文中挑选出来的,是表达论文中心内容具有实质性意义的词汇。关键词是用来标记文章内容特点的词语。一般每篇论文选择3-8个单词作为关键词,在“feed”的左下方再安排一行。

主语词是一个已经标准化的词。在确定主题词时,应根据索引和分组规则,对论文进行主题化,并在主题词表中转换为标准词。

5.主要内容:

引言:引言,又称前言、前言和导言,用在论文的开头。引言部分应概述作者的意图,说明选题的目的和意义,并指出论文的范围。引言应该简短扼要,紧扣主题。

论文主体:论文主体是论文的主体。主体包括:陈述-论证;分析问题-论点和论点;解决问题-演示和步骤;结论。

6.论文的参考文献是在论文和写作中可以被引用或引用的主要参考资料,列在论文的最后。参考文献应该是另一页,按照“gb7714-2005后的参考文献描述规则”进行标记。标题—作者—出版信息(版本地点、出版商、出版日期):作者—标题—出版信息

所列参考文献的要求是:所列参考文献必须是正式出版物,供读者核实。所列参考文献应注明序号、著作或文章名称、作者、出版资料。论文的提纲也可以采用最简单的格式和分类,简单明了地陈述论文的目的、依据和意义,甚至两句话。

这样的大纲经常用于科学论文中,其中的概念是相关的,而不是单独讨论。如果一,二,三…点代写,往往会变成“八股文”模式,这样的论文往往是临摹论文,其真正的科学价值会大大降低。

扩展资料:

其他文件格式

参考格式是指为撰写论文而引用已发表文献的格式。按参考文献类型可分为专著[M]、会议论文集[C]、报刊文章[N]、期刊文章[J]、学术论文[D]、报告[R]、标准[S]、专利[P]、论文[A]、期刊[G]。

许多文件格式都有开放的、标准化的或建议的格式。这些规范或建议描述了如何对数据进行编码和安排。

有时还指定是否需要特定的计算机程序来读取或处理它。有两种情况不公开文件格式。首先,开发人员将文件格式视为商业机密。其次,开发人员不愿意或者很少花时间在规范文档上。

需要注意的是,使用非公共文件格式可能会产生额外的成本。要理解这种类型的文件格式,您需要对结果文件进行反向工程,或者付钱给开发人员以获得文件格式。第二种方法通常涉及与开发人员签订的防扩散协议。无论哪种方式都既耗时又费钱。

factor是因子,character是字符,有个比喻我在别处看到的,说得特别好,factor和character的区别就像为什么180度要表示成π,90度是π/2,当时理解不了,等用到的时候就会惊叹“哇,factor这么好用,在分类的时候一般将标签转化为factor