Как создать тепловую карту корреляции в r (с примером)

Вы можете использовать следующий базовый синтаксис для создания тепловой карты корреляции в R:

 #calculate correlation between each pairwise combination of variables
cor_df <- round(cor(df), 2)

#melt the data frame
melted_cormat <- melt(cor_df)

#create correlation heatmap
ggplot(data = melted_cormat, aes(x=Var1, y=Var2, fill=value)) + 
  geom_tile() +
  geom_text(aes(Var2, Var1, label = value), size = 5 ) +
  scale_fill_gradient2(low = " blue ", high = " red ",
                       limit = c(-1,1), name=" Correlation ") +
  theme(axis. title . x = element_blank(),
        axis. title . y = element_blank(),
        panel. background = element_blank())

В следующем примере показано, как использовать этот синтаксис на практике.

Пример. Создание тепловой карты корреляции в R

Предположим, у нас есть следующий кадр данных в R, который показывает различную статистику для восьми разных баскетболистов:

 #create data frame
df <- data. frame (points=c(22, 25, 30, 16, 14, 18, 29, 22),
                 assists=c(4, 4, 5, 7, 8, 6, 7, 12),
                 rebounds=c(10, 7, 7, 6, 8, 5, 4, 3),
                 blocks=c(12, 4, 4, 6, 5, 3, 8, 5))

#view data frame
df

  points assists rebounds blocks
1 22 4 10 12
2 25 4 7 4
3 30 5 7 4
4 16 7 6 6
5 14 8 8 5
6 18 6 5 3
7 29 7 4 8
8 22 12 3 5

Предположим, мы хотим создать тепловую карту корреляции для визуализации коэффициента корреляции между каждой парной комбинацией переменных в кадре данных.

Прежде чем создавать тепловую карту корреляции, нам сначала нужно вычислить коэффициент корреляции между каждой переменной с помощью cor() , а затем преобразовать результаты в удобный формат с помощью функции пакета Melt() reshape2 :

 library (reshape2)

#calculate correlation coefficients, rounded to 2 decimal places
cor_df <- round(cor(df), 2)

#melt the data frame
melted_cor <- melt(cor_df)

#view head of melted data frame
head(melted_cor)

      Var1 Var2 value
1 points points 1.00
2 assist points -0.27
3 rebound points -0.16
4 block points 0.10
5 assist points -0.27
6 assists assists 1.00

Далее мы можем использовать функцию geom_tile() из пакета ggplot2 для создания тепловой карты корреляции:

 library (ggplot2)

#create correlation heatmap
ggplot(data = melted_cor, aes(x=Var1, y=Var2, fill=value)) + 
  geom_tile() +
  geom_text(aes(Var2, Var1, label = value), size = 5 ) +
  scale_fill_gradient2(low = " blue ", high = " red ",
                       limit = c(-1,1), name=" Correlation ") +
  theme(axis. title . x = element_blank(),
        axis. title . y = element_blank(),
        panel. background = element_blank()) 

Результатом является тепловая карта корреляции, которая позволяет нам визуализировать коэффициент корреляции между каждой парной комбинацией переменных.

На этой конкретной тепловой карте коэффициенты корреляции имеют следующие цвета:

• Синий , если они закрыты до -1
• Белый , если они закрыты до 0
• Красный , если они близки к 1

Не стесняйтесь использовать любые цвета для аргументов low и high в функции Scale_fill_gradient2() .

Например, вы можете использовать «красный» для низкого значения и «зеленый» для высокого значения:

 library (ggplot2)

#create correlation heatmap
ggplot(data = melted_cor, aes(x=Var1, y=Var2, fill=value)) + 
  geom_tile() +
  geom_text(aes(Var2, Var1, label = value), size = 5 ) +
  scale_fill_gradient2(low = " red ", high = " green ",
                       limit = c(-1,1), name=" Correlation ") +
  theme(axis. title . x = element_blank(),
        axis. title . y = element_blank(),
        panel. background = element_blank()) 

Примечание . Вы также можете указать шестнадцатеричные коды цветов, если хотите еще больше контролировать точные цвета на тепловой карте корреляции.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные задачи в ggplot2:

Как повернуть метки осей в ggplot2
Как установить разрывы осей в ggplot2
Как установить пределы оси в ggplot2
Как изменить метки легенды в ggplot2