如何在 R 的 corrplot 包中围绕重要值画线

Question

有人要求我为合作者获取相关图。我的选择是使用 R 来完成任务，特别是 corrplot 包。我一直在 Internet 和 I found multiple ways to obtain such graphics 上进行研究，但没有要求我提供具体的图形（正如您在图片中看到的那样，通过在重要图块周围绘制一个正方形来突出显示重要值），这让我感到困惑.

Example of the correlation plot required

我获得的最接近结果是使用此行下的代码，但我似乎无法找到在重要图块周围画线的选项（如果存在）。

#Insignificant correlations are leaved blank
corrplot(res3$r, type="upper", order="hclust", 
         p.mat = res3$P, sig.level = 0.01, insig = "blank")

我尝试添加 "addrect" 参数，但没有成功。

#Insignificant correlation are crossed
corrplot(res3$r, type="upper", order="hclust", p.mat = res3$P,
         addrect=2, sig.level = 0.01, insig = "blank")

我们将不胜感激。

Answer 1

corrplot 允许您向已存在的地块添加新地块。因此，一旦您创建了初始相关矩阵的图，您可以使用 corrplot(..., add = TRUE).

以迭代方式简单地添加您想要突出显示的单元格

要实现您的目标，唯一需要做的就是使用索引矢量（我称之为 'ids'）来告诉 R 要突出显示哪些单元格。请注意，为了简单起见，我采用了初始相关矩阵的随机 sample，但是 ids <- which(p.value < 0.01)（假设您已将显着性水平存储在单独的向量中）之类的东西会类似地工作。

library(corrplot)

## create and visualize correlation matrix
data(mtcars)
M <- cor(mtcars)

corrplot(M, cl.pos = "n", na.label = " ")

## select cells to highlight (e.g., statistically significant values)
set.seed(10)
ids <- sample(1:length(M), 15L)

## duplicate correlation matrix and reject all irrelevant values
N <- M
N[-ids] <- NA

## add significant cells to the initial corrplot iteratively 
for (i in ids) {
  O <- N
  O[-i] <- NA
  corrplot(O, cl.pos = "n", na.label = " ", addgrid.col = "black", add = TRUE, 
           bg = "transparent", tl.col = "transparent")
}

请注意，您也可以使用 corrplot(N, ...) 一次性添加所有值以突出显示（即，不需要 for 循环），但在这种情况下，会绘制出不需要的黑边围绕绘图区。

如何在 R 的 corrplot 包中围绕重要值画线

How to draw line around significant values in R's corrplot package

r

graphics

r-corrplot