本文转载自“R语言中文社区”，己获授权。

作者简介Introduction

taoyan：伪码农，R语言爱好者，爱开源。

个人博客: https://ytlogos.github.io/

往期回顾

R语言学习笔记之聚类分析

R语言可视化学习笔记之ggpubr包

R语言可视化学习笔记之添加p-value和显著性标记

基于ggplot2包以及corrplot包的相关矩阵可视化包ggcorrplot，ggcorrplot包提供对相关矩阵重排序以及在相关图中展示显著性水平的方法，同时也能计算相关性p-value

安装方法不懂的可以浏览我以前的文章（可戳链接）

# 国内清华镜像快速安装包

site="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN"

install.packages("ggcorrplot", repo=site)

library(ggcorrplot)

#计算相关矩阵(cor()计算结果不提供p-value)

data("mtcars")

corr <- round(cor(mtcars), 1)

head(corr[, 1:6])

#用ggcorrplot包提供的函数cor_pmat()

p.mat <- cor_pmat(mtcars)

head(p.mat[, 1:4])

可视化相关性矩阵

ggcorrplot(corr)#method默认为square

#方法为circle

ggcorrplot(corr, method = "circle")

#重排矩阵，使用分等级聚类

ggcorrplot(corr, hc.order = TRUE, outline.color = "white")

#控制矩阵形状

ggcorrplot(corr, hc.order = TRUE, type = "lower", outline.color = "white")#下三角形

#上三角形

ggcorrplot(corr, hc.order = TRUE, type = "upper", outline.color = "white")

#更改颜色以及主题

ggcorrplot(corr, hc.order = TRUE, type = "lower", outline.color = "white",

ggtheme = ggplot2::theme_gray, colors = c("#6D9EC1", "white", "#E46726"))

#添加相关系数

ggcorrplot(corr, hc.order = TRUE, type = "lower", lab = TRUE)

#增加显著性水平，不显著的话就不添加了

ggcorrplot(corr, hc.order = TRUE, type = "lower", p.mat = p.mat)

#将不显著的色块设置成空白

ggcorrplot(corr, p.mat = p.mat, hc.order=TRUE, type = "lower", insig = "blank")

猜你喜欢

• 热文：1高分文章 2不可或缺的人 3图表规范

• 一文读懂：1微生物组 2寄生虫益处 3进化树

• 必备技能：1提问 2搜索  3Endnote

• 文献阅读 1热心肠 2SemanticScholar 3geenmedical

• 扩增子分析：1图表解读 2分析流程 3统计绘图  4功能预测

• 科研经验：1云笔记  2云协作 3公众号  

• 系列教程：1Biostar 2微生物组  3宏基因组

• 生物科普 1肠道细菌 2人体上的生命 3生命大跃进  4细胞的暗战 5人体奥秘

写在后面

为鼓励读者交流、快速解决科研困难，我们建立了“宏基因组”专业讨论群，目前己有国内外100+ PI，1000+ 一线科研人员加入。参与讨论，获得专业解答，欢迎分享此文至朋友圈，并扫码加主编好友带你入群，务必备注“姓名-单位-研究方向-职称/年级”。技术问题寻求帮助，首先阅读《如何优雅的提问》学习解决问题思路，仍末解决群内讨论，问题不私聊，帮助同行。

学习16S扩增子、宏基因组科研思路和分析实战，关注“宏基因组”

点击阅读原文，跳转最新文章目录阅读