Используя corrr для создания корреляционной матрицы Пирсона, я получаю хороший фрейм данных и могу реорганизовать его, чтобы получить организованную матрицу. Однако, когда я рисую это с помощью rplot, перестановка кажется выброшенной.
Вот подмножество фрейма корреляционных данных с матричным запуском:
data <- select(data,c(npqmax,npq_end,npq_slope_up,pi,npqmax,fvfm,phipsii_end))
> data
# A tibble: 861 x 6
npqmax npq_end npq_slope_up pi fvfm phipsii_end
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 2.60 0.866 1.25 0.805 0.745 0.492
2 2.92 1.02 1.27 0.801 0.753 0.485
3 2.95 0.881 1.33 0.832 0.752 0.518
4 2.56 0.846 1.34 0.811 0.736 0.488
5 2.68 0.822 1.52 0.820 0.738 0.499
6 2.58 0.876 1.32 0.809 0.740 0.486
7 2.82 0.908 1.14 0.824 0.749 0.505
8 2.93 0.997 1.29 0.803 0.749 0.476
9 2.71 0.936 1.51 0.819 0.740 0.490
10 2.80 0.844 1.40 0.837 0.754 0.527
# ... with 851 more rows
### next run Pearson correlation
cormat <- correlate(data)
> cormat
# A tibble: 6 x 7
rowname npqmax npq_end npq_slope_up pi fvfm phipsii_end
<chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 npqmax NA 0.240 0.0103 0.0820 0.249 0.0582
2 npq_end 0.240 NA 0.193 -0.716 -0.0492 -0.729
3 npq_slope_up 0.0103 0.193 NA -0.167 -0.293 -0.261
4 pi 0.0820 -0.716 -0.167 NA 0.383 0.918
5 fvfm 0.249 -0.0492 -0.293 0.383 NA 0.614
6 phipsii_end 0.0582 -0.729 -0.261 0.918 0.614 NA
### make a nice rearrangement
cormat2 %>%
rearrange(method = "MDS", absolute = FALSE) %>%
shave()
> cormat2
# A tibble: 6 x 7
rowname npq_end npq_slope_up npqmax fvfm pi phipsii_end
<chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 npq_end NA NA NA NA NA NA
2 npq_slope_up 0.193 NA NA NA NA NA
3 npqmax 0.240 0.0103 NA NA NA NA
4 fvfm -0.0492 -0.293 0.249 NA NA NA
5 pi -0.716 -0.167 0.0820 0.383 NA NA
6 phipsii_end -0.729 -0.261 0.0582 0.614 0.918 NA
Теперь я бы построил это с помощью rplot(shape = 15, colors = c("red", "green"))
, но вместо того, чтобы получить график, подобный тому, что найден на блог автора corrr:
Я получаю что-то, что выглядит не очень хорошо:
[
Любая идея, что происходит не так?
Спасибо.