为特定列绘制具有不同颜色的矩阵元素

Question

我有以下相关矩阵。

       AUS   AUT   CAN   CHE   DEU  EU15   FRA   GBR   ITA   JPN   USA
AUS  1.000 0.058 0.476 0.313 0.111 0.277 0.184 0.296 0.202 0.192 0.267
AUT  0.058 1.000 0.254 0.658 0.749 0.761 0.626 0.387 0.460 0.410 0.278
CAN  0.476 0.254 1.000 0.390 0.321 0.534 0.377 0.538 0.391 0.231 0.746
CHE  0.313 0.658 0.390 1.000 0.604 0.706 0.610 0.310 0.565 0.437 0.305
DEU  0.111 0.749 0.321 0.604 1.000 0.859 0.620 0.387 0.472 0.520 0.369
EU15 0.277 0.761 0.534 0.706 0.859 1.000 0.808 0.682 0.713 0.601 0.531
FRA  0.184 0.626 0.377 0.610 0.620 0.808 1.000 0.467 0.553 0.444 0.357
GBR  0.296 0.387 0.538 0.310 0.387 0.682 0.467 1.000 0.324 0.407 0.591
ITA  0.202 0.460 0.391 0.565 0.472 0.713 0.553 0.324 1.000 0.492 0.315
JPN  0.192 0.410 0.231 0.437 0.520 0.601 0.444 0.407 0.492 1.000 0.321
USA  0.267 0.278 0.746 0.305 0.369 0.531 0.357 0.591 0.315 0.321 1.000

我的目标：按升序绘制所有关联，并为美国的关联分配不同的颜色。

我已经完成了绘制所有这样的相关性的工作：

x[lower.tri(x)] <- NA
diag(x) <- NA
x <- as.vector(gdpcor)
x <- x[!is.na(x)]
x <- x[order(x)]
plot(x)

但是我不知道如何为美国的相关性分配不同的颜色。 有任何想法吗？

Answer 1

如何从类似以下内容开始：

x <- as.matrix(read.table(text="AUS   AUT   CAN   CHE   DEU  EU15   FRA   GBR   ITA   JPN   USA
AUS  1.000 0.058 0.476 0.313 0.111 0.277 0.184 0.296 0.202 0.192 0.267
AUT  0.058 1.000 0.254 0.658 0.749 0.761 0.626 0.387 0.460 0.410 0.278
CAN  0.476 0.254 1.000 0.390 0.321 0.534 0.377 0.538 0.391 0.231 0.746
CHE  0.313 0.658 0.390 1.000 0.604 0.706 0.610 0.310 0.565 0.437 0.305
DEU  0.111 0.749 0.321 0.604 1.000 0.859 0.620 0.387 0.472 0.520 0.369
EU15 0.277 0.761 0.534 0.706 0.859 1.000 0.808 0.682 0.713 0.601 0.531
FRA  0.184 0.626 0.377 0.610 0.620 0.808 1.000 0.467 0.553 0.444 0.357
GBR  0.296 0.387 0.538 0.310 0.387 0.682 0.467 1.000 0.324 0.407 0.591
ITA  0.202 0.460 0.391 0.565 0.472 0.713 0.553 0.324 1.000 0.492 0.315
JPN  0.192 0.410 0.231 0.437 0.520 0.601 0.444 0.407 0.492 1.000 0.321
USA  0.267 0.278 0.746 0.305 0.369 0.531 0.357 0.591 0.315 0.321 1.000"))


x[lower.tri(x)] <- NA
diag(x) <- NA

df <- subset(as.data.frame(as.table(x), responseName = 'Corr'),!is.na(Corr))
df <- df[order(df$Corr),]

ggplot(df, aes(x=1:nrow(df),y=Corr,col=Var2=='USA')) + geom_point()

旁注：如果您还没有尝试过，请签出library(corrplot)作为可视化相关性的一种好方法。 例如：

corrplot(x, is.corr = FALSE, method='square', diag=FALSE)