与 GGally 对图的圆相关
Round correlation with GGally pair plot
为了增加一对图的可读性,有很多变量,我想四舍五入 ggpairs()
函数提供的相关系数。
在下面的示例中,我希望显示 0.8,而不是 0.807 的系数。
library(GGally)
data(cars)
ggpairs(cars,
upper = list(continuous = wrap(ggally_cor, alignPercent = 0.8, size = 10)))
不是调用 ggally cor,而是使用您已经四舍五入的预定义相关性调用文本。这样文本就是四舍五入的系数。
在此处找到更多调整:link
ct <- cor.test(cars$speed,cars$dist)
r <- ct$estimate
rt <- format(r, digits=2) #can have 1 instead of 2
# just demonstrating that .807 becomes .81
ggpairs(cars,
upper = list(continuous = function(data, mapping, ...) {
ggally_text(label = as.character(rt), mapping = mapping)}),
lower = list(continuous = 'smooth'),
axisLabels = "internal"
)
您可以在 ggpairs()
调用中添加 digits=2
以获得 2 位 r 系数。
更新后的ggpairs()
就是这样;
ggpairs(cars,
upper = list(continuous = wrap(ggally_cor, alignPercent = 0.8, digits=2, size = 10)))
希望对您有所帮助。
为了增加一对图的可读性,有很多变量,我想四舍五入 ggpairs()
函数提供的相关系数。
在下面的示例中,我希望显示 0.8,而不是 0.807 的系数。
library(GGally)
data(cars)
ggpairs(cars,
upper = list(continuous = wrap(ggally_cor, alignPercent = 0.8, size = 10)))
不是调用 ggally cor,而是使用您已经四舍五入的预定义相关性调用文本。这样文本就是四舍五入的系数。
在此处找到更多调整:link
ct <- cor.test(cars$speed,cars$dist)
r <- ct$estimate
rt <- format(r, digits=2) #can have 1 instead of 2
# just demonstrating that .807 becomes .81
ggpairs(cars,
upper = list(continuous = function(data, mapping, ...) {
ggally_text(label = as.character(rt), mapping = mapping)}),
lower = list(continuous = 'smooth'),
axisLabels = "internal"
)
您可以在 ggpairs()
调用中添加 digits=2
以获得 2 位 r 系数。
更新后的ggpairs()
就是这样;
ggpairs(cars,
upper = list(continuous = wrap(ggally_cor, alignPercent = 0.8, digits=2, size = 10)))
希望对您有所帮助。