R语言ggplot2如何进行画图展示多变量两两之间相关系数
发表于:2025-02-19 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2025年02月19日,本篇文章为大家展示了R语言ggplot2如何进行画图展示多变量两两之间相关系数,内容简明扼要并且容易理解,绝对能使你眼前一亮,通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。介绍一下下图的实现方法image.
千家信息网最后更新 2025年02月19日R语言ggplot2如何进行画图展示多变量两两之间相关系数image.png 
image.png 
image.png 最后是展示两两相关系数image.png 对图像进行美化
本篇文章为大家展示了R语言ggplot2如何进行画图展示多变量两两之间相关系数,内容简明扼要并且容易理解,绝对能使你眼前一亮,通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
介绍一下下图的实现方法
用到的数据集是小麦种子的数据集,实验室测量了3个品种的小麦种子7个指标,探究是否可以根据这些指标来区分小麦种子的品种,这7个指标分别是
A 面积 B 周长 C紧凑度 LK 长度 WK 宽度 A_coef 偏度系数 LKG 腹沟长度

最后一个变量target是小麦所属种类,分别是0,1,2
数据集下载自kaggle网站,数据集大家可以自行下载,也可以在文末留言
首先是读入数据实现文章开头提到的图用到的是
GGally
包中的ggpairs()
函数,对应的帮助文档是 https://ggobi.github.io/ggally/reference/ggpairs.html
seed <- read.csv("kaggle/Seed_Data.csv",header=T)
对变量重命名names(seed) <- c("Area", "Perimeter", "Compactness", "Length", "Width", "Asymetry.coef", "Grove.length", "Type")
head(seed)
将最后一列用于表示分类的变量转换成因子seed$Type <- as.factor(seed$Type)
查看数据集的基本情况tibble::glimpse(seed)

library(GGally)
ggpairs(seed[,1:7])
因为是ggplot2的扩展包,ggplot2的主题设置都可以往上叠加
library(GGally)
library(ggplot2)
ggpairs(seed[,1:7])
ggpairs(seed, showStrips = T,ggplot2::aes(color=Type)) +
theme(axis.text = element_text(colour = "black", size = 11),
strip.background = element_rect(fill = "#d63d2d"),
strip.text = element_text(colour = "white", size = 12,
face = "bold"))
上述内容就是R语言ggplot2如何进行画图展示多变量两两之间相关系数,你们学到知识或技能了吗?如果还想学到更多技能或者丰富自己的知识储备,欢迎关注行业资讯频道。
数据
变量
系数
小麦
指标
种子
之间
语言
内容
品种
技能
文章
知识
长度
简明
紧凑
简明扼要
下图
主题
函数
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