样本相关性分析

> # <样本相关性>
> ## 1.如果不存在corrplot就安装这个包
> if (!requireNamespace('corrplot', quietly = TRUE))
+   install.packages('corrplot')
> library('corrplot')	#加载corrplot包用于绘制相关性矩阵热图
> 
> 
> p<-file.choose()
> 
> 
> fpkm <- read.table(p, header = T, row.names = 1)	#header=T,第一行指定为列名，row.names=1指定第一列为行名
> 
> 
> corr <- cor(fpkm, method = 'spearman')  #cor函数计算两两样本（列与列）之间的相关系数
> 
> pdf('./sample_correlation.pdf', width = 8, height = 8)	#打开绘图设备，保存为pdf文件
> 
> corrplot(corr, method="shade",type = 'upper', tl.col = 'black', hclust.method="median",order = 'hclust', cl.pos="r",tl.srt = 45, addCoef.col = 'white',diag=F)	
> # type='upper'：只显示右上角相关系数矩阵
> # cl.pos=r:图例的颜色条码在右边显示
> # tl.col='black'：字体颜色黑色
> # order='hclust'：使用层次聚类算法
> # tl.srt = 45：x轴标签倾斜45度
> # addCoef.col='white'：添加相关系数数值，颜色白色
> #method：相关图显示方式吗，默认为circle
> dev.off() #配合pdf（）使用，关闭绘图设备