几种分布的成对图形比较

Question

这是上一个问题的编辑版本。

n 为我们提供了一个 m 表，其中包含 m 个对 m 个变量（基因）的观察（样本）等），并且我们正在研究每对观察值之间的变量行为 - 例如具有最高正相关或负相关性的两个观察值。为此，我在 Stadler 等人中看到了一张很棒的图表。自然论文（2011）：

这里可能是要使用的示例数据集。

m <- 1000
samples <- data.frame(unif1 = runif(m), unif2 = runif(m, 1, 2), norm1 = rnorm(m), 
                      norm2 = rnorm(m, 1), norm3 = rnorm(m, 0, 5))

我已经测试了 gpairs(samples) 的包 gpairs 产生这个。这是一个好的开始，但无法将相关系数放在右上角，也无法将密度图放在下角：

接下来我使用了ggpairs(samples, lower=list(continuous="density")) 包GGally（感谢@LucianoSelzer 在下面发表评论）。现在我们有上角的相关性和下角的密度，但是我们缺少对角线条形图，并且密度图不是热图形状的。

有什么想法可以使图片更接近所需的图片（第一张）？

Answer 1

您可以尝试组合几种不同的绘图方法并组合结果。这是一个示例，可以进行相应调整：

cors<-round(cor(samples),2) #correlations

# make layout for plot layout
laymat<-diag(1:5) #histograms
laymat[upper.tri(laymat)]<-6:15 #correlations
laymat[lower.tri(laymat)]<-16:25 #heatmaps

layout(laymat) #define layout using laymat

par(mar=c(2,2,2,2)) #define marginals etc.

# Draw histograms, tweak arguments of hist to make nicer figures
for(i in 1:5) 
  hist(samples[,i],main=names(samples)[i])

# Write correlations to upper diagonal part of the graph
# Again, tweak accordingly
for(i in 1:4)
  for(j in (i+1):5){
    plot(-1:1,-1:1, type = "n",xlab="",ylab="",xaxt="n",yaxt="n")
    text(x=0,y=0,labels=paste(cors[i,j]),cex=2)
    }

# Plot heatmaps, here I use kde2d function for density estimation
# image function for generating heatmaps
library(MASS)
for(i in 2:5)
  for(j in 1:(i-1)){
     k <- kde2d(samples[,i],samples[,j])
     image(k,col=heat.colors(1000))
    } 

edit：更正了最后一个循环的索引。

Answer 2

你可以使用三个不同的包和两个不同的函数来做这样的事情，如下所示：

cor_fun 用于上三角相关计算。 my_fn 用于下三角绘图

你还需要ggpairs。

library(GGally)
library(ggplot2)
library(RColorBrewer)

m <- 1000
samples <- data.frame(unif1 = runif(m), unif2 = runif(m, 1, 2), norm1 = rnorm(m), 
                      norm2 = rnorm(m, 1), norm3 = rnorm(m, 0, 5))

cor_fun <- function(data, mapping, method="pearson", ndp=2, sz=5, stars=TRUE){ #ndp is to adjust the number of decimals
  
  x <- eval_data_col(data, mapping$x)
  y <- eval_data_col(data, mapping$y)
  
  corr <- cor.test(x, y, method=method)
  est <- corr$estimate
  lb.size <- sz 
  
  if(stars){
    stars <- c("***", "**", "*", "")[findInterval(corr$p.value, c(0, 0.001, 0.01, 0.05, 1))]
    lbl <- paste0(round(est, ndp), stars)
  }else{
    lbl <- round(est, ndp)
  }
  
  ggplot(data=data, mapping=mapping) +
    annotate("text", x=mean(x, na.rm=TRUE), y=mean(y, na.rm=TRUE), label=lbl, size=lb.size)+
    theme(panel.grid = element_blank(), panel.background=element_rect(fill="snow1")) 
  
}

colfunc<-colorRampPalette(c("darkblue","cyan","yellow","red"))

my_fn <- function(data, mapping){
  p <- ggplot(data = data, mapping = mapping) + 
    stat_density2d(aes(fill=..density..), geom="tile", contour = FALSE) +
    scale_fill_gradientn(colours = colfunc(100)) + theme_classic()
}


ggpairs(samples, columns = c(1,2,3,4,5),
        lower=list(continuous=my_fn),
        diag=list(continuous=wrap("densityDiag", fill="gray92")), #densityDiag is a function
        upper=list(continuous=cor_fun)) + theme(panel.background=element_rect(fill="white")) +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 0, vjust = 1, color = "black")) + 
  theme(axis.text.y = element_text(angle = 0, vjust = 1 , color = "black"))