现有一个名为“BOCHANG"的excle表格,第1行是波长,地2到88行为87条光谱曲线的反射,到BGG列结束,第BGI列为从第2行开始的每条光谱所对应的叶面积数据,求这种表格布局下叶面积数据与光谱数据的相关性,输出结果为“JIEGUO"的excle表格,并做一张,x轴为波长,y轴为相关性的图,求R代码并逐句解析
时间: 2024-03-13 17:45:12 浏览: 92
好的,我会尽力解答你的问题。
第一步,读取数据。我们可以使用R中的readxl包来读取Excel文件中的数据。假设我们将Excel文件命名为"BOCHANG.xlsx",则代码如下:
```R
library(readxl)
data <- read_excel("BOCHANG.xlsx")
```
这样,我们就将Excel文件中的数据读取到了R中的data数据框里面。
第二步,计算相关性。我们可以使用R中的cor函数来计算相关系数。假设我们需要计算第2列和第89列之间的相关系数,代码如下:
```R
correlation <- cor(data[, 2], data[, 89])
```
这样,我们就得到了第2列和第89列之间的相关系数。
第三步,输出结果。我们可以使用R中的write_excel函数将结果输出到Excel文件中。假设我们需要将结果输出到"JIEGUO.xlsx"文件中的第1行第1列,代码如下:
```R
library(writexl)
write_excel_xlsx(data.frame(correlation), "JIEGUO.xlsx", col_names = FALSE, start_col = 1, start_row = 1)
```
这样,我们就将结果输出到了"JIEGUO.xlsx"文件中的第1行第1列。
第四步,绘制图表。我们可以使用R中的ggplot2包来绘制图表。假设我们需要绘制散点图,代码如下:
```R
library(ggplot2)
ggplot(data, aes(x = data[, 1], y = data[, 89])) +
geom_point() +
xlab("波长") +
ylab("相关性")
```
这样,我们就得到了一个x轴为波长,y轴为相关性的散点图。
最后,将以上代码整合起来,就得到了完整的代码:
```R
library(readxl)
library(writexl)
library(ggplot2)
data <- read_excel("BOCHANG.xlsx")
correlation <- cor(data[, 2], data[, 89])
write_excel_xlsx(data.frame(correlation), "JIEGUO.xlsx", col_names = FALSE, start_col = 1, start_row = 1)
ggplot(data, aes(x = data[, 1], y = data[, 89])) +
geom_point() +
xlab("波长") +
ylab("相关性")
```
希望能解答你的问题!
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