相关性分析之 R包corrplot

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corrplot(corr,  #相关性系数矩阵 
    method = c("circle", "square", "ellipse", "number", "shade", "color", "pie"), 
#可视化的方法，可以是圆形、方形、椭圆形、数值、阴影、颜色或饼图形 
    type = c("full", "lower", "upper"), 
#指定展示的方式，可以是完全的、下三角或上三角 
    add = FALSE, 
    col = NULL,  #指定图形展示的颜色，默认以均匀的颜色展示 
    bg = "white",  #背景色 
    title = "",  #标题 
    is.corr = TRUE,  #是否为相关系数绘图 
    diag = TRUE,  #是否展示对角线上的结果 
    outline = FALSE,  #是否绘制圆形、方形或椭圆形的轮廓 
    mar = c(0,0,0,0),  #设置图形的四边间距 
    addgrid.col = NULL, 
#当选择的方法为颜色或阴影时，默认的网格线颜色为白色，否则为灰色 
    addCoef.col = NULL, 
#为相关系数添加颜色，默认不添加相关系数，只有方法为number时，该参数才起作用 
    addCoefasPercent = FALSE,  #是否将相关系数转换为百分比格式 
    order = c("original", "AOE", "FPC", "hclust", "alphabet"), 
#指定相关系数排序的方法，可以是原始顺序original、特征向量角序AOE、第一主成分顺序FPC、
#层次聚类顺序hclust和字母顺序，一般AOE排序结果都比FPC要好 
    hclust.method = c("complete", "ward", "single", "average", 
                      "mcquitty", "median", "centroid"), 
#当order为hclust时，该参数可以是层次聚类中的7种之一 
    addrect = NULL,  #当order为hclust时，可以为添加相关系数图添加矩形框 
    rect.col = "black",  #指定矩形框的颜色 
    rect.lwd = 2,  #指定矩形框的线宽
    tl.pos = NULL, 
#指定文本标签(变量名称)的位置，当type=full时，默认标签位置在左边和顶部(lt)，
#当type=lower时，默认标签在左边和对角线(ld)，当type=upper时，默认标签在顶部和对角线，
#d表示对角线，n表示不添加文本标签 
    tl.cex = 1,  #指定文本标签的大小 
    tl.col = "red",  #指定文本标签的颜色 
    tl.offset = 0.4, tl.srt = 90, 
    cl.pos = NULL, 
#图例（颜色）位置，当type=upper或full时，图例在右侧，当type=lower时，图例在底部，
#不需要图例时，只需指定该参数为n 
    cl.lim = NULL, 
    cl.length = NULL, cl.cex = 0.8, cl.ratio = 0.15, 
    cl.align.text = "c",cl.offset = 0.5, 
    addshade = c("negative", "positive", "all"), 
#只有当method=shade时，该参数才有用，参数值可以是negative/positive和all，分别表示对负相关系数、
#正相关系数和所有相关系数添加阴影。注意：正相关系数的阴影是45度，负相关系数的阴影是135度
    shade.lwd = 1,  #指定阴影的线宽 
    shade.col = "white",  #指定阴影线的颜色 
    p.mat = NULL, sig.level = 0.05, 
    insig = c("pch","p-value","blank", "n"), 
    pch = 4, pch.col = "black", pch.cex = 3, 
    plotCI = c("n","square", "circle", "rect"), 
    lowCI.mat = NULL, uppCI.mat = NULL, ...)