如何在R中優雅地繪制相關系數矩陣

install.packages("psych") 
install.packages(“corrplot”)#安裝包，如果已安裝，請略過 
library(psych) 
library(corrplot)#載入兩個包 
data(iris)#機器學習常用神奇數據集——鳶尾花數據集 
head(iris)#查看下數據集前五行 
irisnew<-iris[,-5]#去除第五列種類變量 
cormat<-corr.test(irisnew)#相關系數分析及顯著性檢驗
#最簡單的相關系數矩陣可視化
corrplot(cormat$r)

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corrplot(cormat$r,method="square")

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corrplot(cormat$r,method = "number")

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corrplot(cormat$r,method = "shade")

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corrplot(cormat$r,method="ellipse")

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corrplot(cormat$r,method = "pie")

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corrplot(cormat$r,method="square",type="lower",title = "Correlation of iris")

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#含顯著性檢驗的相關系數矩陣可視化
cormatp<-cormat$p#單獨取出p值矩陣
cormatp[upper.tri(cormatp)]=0#設置p值矩陣上三角等于0
corrplot(cormat$r,method="square",type="lower",title = "Correlation of iris",tl.cex=1.5,tl.pos = "lt",number.cex=1,p.mat=cormatp,sig.level=0.05,insig=c("pch"))

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corrplot(cormat$r,method="square",type="full",title = "Correlation of iris",tl.cex=1.5,tl.pos = "lt",number.cex=1,p.mat=cormatp,sig.level=0.05,insig=c("pch"))

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corrplot.mixed(cormat$r,upper = "square",lower = "number",diag = "u",tl.cex=1.5,tl.pos = "lt",number.cex=1,p.mat=cormatp,sig.level=0.05,insig=c("pch"))

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