小编Fra*_*pis的帖子

我需要从相关矩阵中绘制网络.我的一小部分数据:

Taxon                                                          CD1         CD2
Actinomycetaceae;g__Actinomyces                        0.072998825 0.031399459
Coriobacteriaceae;g__Atopobium                         0.040946468 0.002703265
Corynebacteriaceae;g__Corynebacterium                  0.002517201 0.006446247
Micrococcaceae;g__Rothia                               0.001174694 0.002703265
Porphyromonadaceae;g__Porphyromonas                    0.023326061 0.114368892
Prevotellaceae;g__Prevotella                           0.252894781 0.102308172
Flavobacteriaceae;g__Capnocytophaga                    0.001174694 0.029320025
Aerococcaceae;g__Abiotrophia                           0.002013761 0.003327095
Carnobacteriaceae;g__Granulicatella                    0.042960228 0.049490539
Gemellaceae;g__Gemella                                 0.027857023 0.067165731
Streptococcaceae;g__Streptococcus                      0.220506796 0.182782283
ClostridialesFamilyXI.IncertaeSedis;g__                0.000000000 0.000623830
ClostridialesFamilyXIII.IncertaeSedis;g__Mogibacterium 0.006880349 0.002495321
Lachnospiraceae;Other                                  0.000335627 0.000831774
Clostridia                                             0.004363148 0.002079434
Lachnospiraceae;g__Oribacterium                        0.003524081 0.002079434
Peptostreptococcaceae;g__Peptostreptococcus            0.000167813 0.005198586
Veillonellaceae;Other                                  0.001342507 0.001455604
Veillonellaceae;g__Veillonella                         0.047323376 0.082553545
Fusobacteriaceae;g__Fusobacterium                      0.009229737 0.010813059
Fusobacteriaceae;g__Leptotrichia                       0.092465179 0.076523186
Neisseriaceae;g__Neisseria                             0.013592885 0.027656477
Pasteurellaceae;g__Haemophilus                         0.014431952 0.092534831
SR1;c__;f__;g__                                        0.000000000 0.002079434
TM7;c__TM7-3;f__;g__                                   0.065782849 0.018299023
Erysipelotrichaceae;g__Bulleidia …

我计算了两个矩阵之间的Spearman相关性,并且我正在使用绘制r值corrplot.如何仅绘制显着的相关性(因此只有那些p值低于0.00的相关性并删除那些具有更高p值的相关性,即使是强相关性 - r的高值).我使用corr.testin psychpackage 生成了相关矩阵,所以我已经有了p值cor.matrix$p

这是我正在使用的代码:

library(corrplot)
library(psych)
corr.test(mydata_t1, mydata_t2, method="spearman")
M <- corrplot(cor.matrix$r, method="square",type="lower",col=col1(100),is.corr=T,mar=c(1,1,1,1),tl.cex=0.5)

如何修改它以仅绘制重要的核心关系？

我正在尝试做一个同心饼图.内部饼图代表三类主题,每个类必须分成3个子类(当然,子类的切片必须与相应的内部切片一致).这是我试过的:

layout(matrix(c(1,1,1,1,2,1,1,1,1), nrow=3)); pie(x=c(14,22,15,3,15,33,0,6,45),labels="",col=c("#f21c39","#dba814","#7309de")); pie(x=c(51,51,51),labels=c("O","VG","V"),col=c("#c64719","#0600f5","#089c1f"))

这很有效,但内部的馅饼太小了.我尝试使用该radius选项,但外部切片与内部切片不对应.我该怎么调整它们？

我需要将a中的每一列乘以data.frame第一列(classfactor)中的值.

这是我的 data.frame

sample classfactor 01.BA.V 01.BA.VG 01.BO.VG 01.PR.O 01.TO.VG 02.BA.O 02.BA.V
AB 0.730 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0 0.00000000
AC 0.730 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0 0.00000000
AB 0.002 0.000000000 0.000000000 0.000749929 0.000000000 0.000000000 0 0.00000000
CC 0.730 0.081599145 0.093453018 0.031247022 0.015987076 0.036212483 0 0.02537884
BB 0.730 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0.000000000 0 0.00000000
AA 0.730 0.001533075 0.000108666 0.000000000 0.000364526 0.000241417 0 0.00006340

它有146行和155列.

我无法弄清楚该怎么做.有什么建议？