R中的相关矩阵的绘图，如Excel示例中所示

Question

我一直在尝试最大限度地减少使用Excel而使用R，但在显示简单数据单元时，我仍然坚持使用，这是分析的最后一步。 以下示例是我想破解的示例，因为它可以帮助我切换到R，用于我工作流程的这个关键部分。

我想在R中说明以下相关矩阵：

matrix_values <- c(
  NA,1.54,1.63,1.15,0.75,0.78,1.04,1.2,0.94,0.89,
  17.95,1.54,NA,1.92,1.03,0.78,0.89,0.97,0.86,1.27,
  0.95,25.26,1.63,1.92,NA,0.75,0.64,0.61,0.9,0.88,
  1.18,0.74,15.01,1.15,1.03,0.75,NA,1.09,1.03,0.93,
  0.93,0.92,0.86,23.84,0.75,0.78,0.64,1.09,NA,1.2,
  1.01,0.85,0.9,0.88,30.4,0.78,0.89,0.61,1.03,1.2,
  NA,1.17,0.86,0.95,1.02,17.64,1.04,0.97,0.9,0.93,
  1.01,1.17,NA,0.94,1.09,0.93,17.22,1.2,0.86,0.88,
  0.93,0.85,0.86,0.94,NA,0.95,0.96,24.01,0.94,1.27,
  1.18,0.92,0.9,0.95,1.09,0.95,NA,1.25,21.19,0.89,
  0.95,0.74,0.86,0.88,1.02,0.93,0.96,1.25,NA,18.14)
cor_matrix <- matrix(matrix_values, ncol = 10, nrow = 11)

item_names <- c('Item1','Item2','Item3','Item4','Item5',
                'Item6','Item7','Item8','Item9','Item10')
colnames(cor_matrix) <- item_names
rownames(cor_matrix) <- c(item_names, "Size")

细胞应根据其等级进行着色（例如，> 95百分位数是完全绿色，<5百分位数是完全红色）。 最后一行应该用水平条表示（表示最大值的分数）。

我在Excel中创建了我想要的输出：

理想情况下，我还想强调相关组（手动或脚本），如下图所示：

Answer 1

您的相关矩阵有几个大于1的值，这是不可能的。 但无论如何......

试试这个吧

library(reshape2)
dat <- melt(cor_matrix[-11, ])

library(ggplot2)
p <- ggplot(data =  dat, aes(x = Var1, y = Var2)) +
  geom_tile(aes(fill = value), colour = "white") +
  geom_text(aes(label = sprintf("%1.2f",value)), vjust = 1) +
  scale_fill_gradient(low = "white", high = "steelblue")

print(p)

Answer 2

Myaseen208在答案上有一个良好的开端。 我想我会填写更多的部分：获得你指定的红色/绿色的颜色渐变，翻转y轴的顺序，以及清理其他几个点（灰色背景和图例）。

library("reshape2")
library("ggplot2")

cor_dat <- melt(cor_matrix[-11,])
cor_dat$Var1 <- factor(cor_dat$Var1, levels=item_names)
cor_dat$Var2 <- factor(cor_dat$Var2, levels=rev(item_names))
cor_dat$pctile <- rank(cor_dat$value, na.last="keep")/sum(!is.na(cor_dat$value))

ggplot(data =  cor_dat, aes(x = Var1, y = Var2)) +
  geom_tile(aes(fill = pctile), colour = "white") +
  geom_text(aes(label = sprintf("%1.1f",value)), vjust = 1) +
  scale_fill_gradientn(colours=c("red","red","white","green","green"),
                       values=c(0,0.05,0.5,0.95,1),
                       guide = "none", na.value = "white") +
  coord_equal() +
  opts(axis.title.x = theme_blank(),
       axis.title.y = theme_blank(),
       panel.background = theme_blank())

编辑：

现在试图在底部获得蓝色尺寸条。

尺寸条更难的原因是它们是与相关矩阵完全不同的数据表示。 因此，我将首先尝试将该部分分开，然后将它们组合在一起。

与cor数据一样，首先从矩阵中提取大小数据，然后将其转换为具有有用值的data.frame，包括总数的分数。

size_dat <- melt(cor_matrix[11,,drop=FALSE])
size_dat$Var2 <- factor(size_dat$Var2, levels=item_names)
size_dat$frac <- size_dat$value / max(size_dat$value)

ggplot(data=size_dat, aes(x=Var2, y=Var1)) +
  geom_blank() +
  geom_rect(aes(xmin = as.numeric(Var2) - 0.5, 
                xmax = as.numeric(Var2) - 0.5 + frac),
            ymin = -Inf, ymax = Inf, fill="blue", color="white")  +
  coord_equal() +
  opts(axis.title.x = theme_blank(),
       axis.title.y = theme_blank(),
       panel.background = theme_blank())

geom_rect调用使用一些技巧，例如使用分类（离散）变量的数字表示来仔细定位。 每个“项目”从低于它的0.5到高于它的0.5。 因此，矩形的左边缘在项目值下方为0.5，右边缘在其右侧是frac 。 使用Inf和-Inf作为y限制意味着转到图的极端。 这给了

现在尝试将它们组合在一起。 x标度是常见的，y标度可以是共同的（虽然不相交）。 玩水平和订单是必要的。 另外，我在原版中翻转了x和y（因为它是对称的，所以很好）。 由于数据集的提取和格式略有不同，我已将其重命名。

cor_dat2 <- melt(cor_matrix[-(nrow(cor_matrix),])
cor_dat2$Var1 <- factor(cor_dat$Var1, levels=rev(c(item_names, "Size")))
cor_dat2$Var2 <- factor(cor_dat$Var2, levels=item_names)
cor_dat2$pctile <- rank(cor_dat$value, na.last="keep")/sum(!is.na(cor_dat$value))

size_dat2 <- melt(cor_matrix["Size",,drop=FALSE])
size_dat2$Var1 <- factor(size_dat$Var1, levels=rev(c(item_names, "Size")))
size_dat2$Var2 <- factor(size_dat$Var2, levels=item_names)
size_dat2$frac <- size_dat$value / max(size_dat$value)

ggplot(data = cor_dat2, aes(x = Var2, y = Var1)) +
  geom_tile(aes(fill = pctile), colour = "white") +
  geom_text(aes(label = sprintf("%1.1f",value))) +
  geom_rect(data=size_dat2,
            aes(xmin = as.numeric(Var2) - 0.5, 
                xmax = as.numeric(Var2) - 0.5 + frac,
                ymin = as.numeric(Var1) - 0.5,
                ymax = as.numeric(Var1) + 0.5),
            fill="lightblue", color="white")  +
  geom_text(data=size_dat2, 
            aes(x=Var2, y=Var1, label=sprintf("%.0f", value))) +
  scale_fill_gradientn(colours=c("red","red","white","green","green"),
                       values=c(0,0.05,0.5,0.95,1),
                       guide = "none", na.value = "white") +
  scale_y_discrete(drop = FALSE) +
  coord_equal() +
  opts(axis.title.x = theme_blank(),
       axis.title.y = theme_blank(),
       panel.background = theme_blank())

最终版本并不假设它与额外行的10x10相关性。 它可以是任何数字。 cor_matrix必须具有正确的名称（并且“Size”必须是最后一行）， item_names必须包含项目列表。 但它不一定是10。

Answer 3

这是一种使用基本图形的方法：

par( mar=c(1,5,5,1) )
plot.new()
plot.window( xlim=c(0,10), ylim=c(0,11) )

quant_vals <- findInterval( cor_matrix[-11,], 
    c(-Inf, quantile(cor_matrix[-11,], c(0.05, 0.25, 0.45, 0.55, 0.75, 0.95), na.rm=TRUE ),
            Inf) )
quant_vals[ is.na(quant_vals) ] <- 4
cols <- c('#ff0000','#ff6666','#ffaaaa','#ffffff','#aaffaa','#66ff66','#00ff00')
colmat <- matrix( cols[quant_vals], ncol=10, nrow=10)

rasterImage(colmat, 0, 1, 10, 11, interpolate=FALSE)
for(i in seq_along( cor_matrix[11,] ) ) {
    rect( i-1, 0.1, i-1 + cor_matrix[11,i]/max(cor_matrix[11,]), 0.9, col='lightsteelblue3')
}

text( col( cor_matrix )-0.5, 11.5-row( cor_matrix ), cor_matrix, font=2 )
rect( 0,1,10,11 )
rect( 0,0,10,1)
axis(2, at=(11:1)-0.5, labels=rownames(cor_matrix), tick=FALSE, las=2)
axis(3, at=(1:10)-0.5, labels=colnames(cor_matrix), tick=FALSE, las=2)

rect(0,8,3,11, lwd=2)
rect(4,4,7,7, lwd=2)
rect(8,1,10,3, lwd=2)