R语言入门——相关性热图（建模常用一）

0、引言（绘制相关性热图）

两种主流方案：corrplot（简单快速）、pheatmap（功能更强，支持聚类、注释，科研论文常用），附带完整可运行代码。

1. 准备数据

# 内置mtcars演示数据集，换成你的数据框即可data(mtcars)# 计算相关系数矩阵cor_mat<-cor(mtcars,method="pearson")# method可选：pearson / spearman / kendall

方法一：corrplot 简洁相关热图

# 安装（首次运行）# install.packages("corrplot")library(corrplot)corrplot(cor_mat,method="color",# color色块, circle圆圈, square方块type="upper",# upper上三角 / lower下三角 / full全部col=colorRampPalette(c("#2166ac","white","#b2182b"))(100),tl.col="black",# 标签文字颜色tl.srt=45,# 标签旋转角度addCoef.col="black",# 是否显示相关系数，NULL不显示number.cex=0.7,# 相关系数字号diag=FALSE# 是否展示对角线)

## circle + colorful numbercorrplot(cor_mat,order='AOE',type='upper',tl.pos='d',method='pie',tl.col="black")corrplot(cor_mat,add=TRUE,type='lower',method='number',order='AOE',diag=FALSE,tl.pos='n',cl.pos='n',col='black')

方法二：pheatmap 论文级热图（最常用）

支持行/列聚类、分组注释、自定义色阶。

# install.packages("pheatmap")library(pheatmap)pheatmap(cor_mat,color=colorRampPalette(c("#4575b4","white","#d73027"))(100),display_numbers=TRUE,# 是否显示相关系数number_color="black",fontsize_number=8,cluster_rows=TRUE,# 行聚类cluster_cols=TRUE,# 列聚类show_rownames=TRUE,show_colnames=TRUE,treeheight_row=20,treeheight_col=20,main="Correlation Heatmap")

只画下三角/上三角（pheatmap实现）

# 把上三角赋值为NA，只显示下三角cor_mat_tri<-cor_mat cor_mat_tri[upper.tri(cor_mat_tri)]<-NApheatmap(cor_mat_tri,color=colorRampPalette(c("#4575b4","white","#d73027"))(100),display_numbers=TRUE,na_col="white"# NA区域填充白色)

方法三：ggplot2 绘制相关性热图（tidyverse）

适合需要完全自定义主题，拼接ggplot图表。

# install.packages("tidyverse")library(tidyverse)cor_mat%>%as.data.frame()%>%rownames_to_column("Var1")%>%pivot_longer(-Var1,names_to="Var2",values_to="corr")%>%ggplot(aes(x=Var1,y=Var2,fill=corr))+geom_tile()+geom_text(aes(label=round(corr,2)),size=2.5)+scale_fill_gradient2(low="#2166ac",mid="white",high="#b2182b",limits=c(-1,1))+theme_bw()+theme(axis.text.x=element_text(angle=45,hjust=1))+labs(fill="Correlation")