R语言如果使用 qgraph <- qgraph(cor_auto(data)) 相关网络图,然后将他 使用 FR 进行布局 ,具体的使用方法 是什么,代码是怎么样二点
时间: 2023-06-14 13:04:40 浏览: 160
在 R 语言中,使用 qgraph 包绘制相关网络图,并使用 FR 进行布局,可以按照以下步骤进行:
1. 安装 qgraph 包
```R
install.packages("qgraph")
```
2. 载入 qgraph 包
```R
library(qgraph)
```
3. 准备数据
```R
data <- matrix(rnorm(100), ncol = 10)
```
4. 计算相关系数矩阵
```R
cor_matrix <- cor_auto(data)
```
5. 绘制相关网络图
```R
qgraph(cor_matrix)
```
6. 使用 FR 进行布局
```R
qgraph(cor_matrix, layout = "fr")
```
完整的代码如下:
```R
# 安装 qgraph 包
install.packages("qgraph")
# 载入 qgraph 包
library(qgraph)
# 准备数据
data <- matrix(rnorm(100), ncol = 10)
# 计算相关系数矩阵
cor_matrix <- cor_auto(data)
# 绘制相关网络图
qgraph(cor_matrix)
# 使用 FR 进行布局
qgraph(cor_matrix, layout = "fr")
```
使用 FR 布局后,相关网络图的节点会以比较均匀的方式分布在整个图形中。需要注意的是,由于 FR 布局是一种随机算法,每次运行得到的布局结果可能会有所不同。
相关问题
transformed_data <- predict(new_variables, mydata2) cor(transformed_data) lable <- as.factor(mydata$lable) transformed_data["lable"] <- lable head(transformed_data)
这段代码的作用是将一个新的数据集(new_variables)通过之前训练好的主成分分析模型进行转换(predict)并计算转换后数据的相关系数(cor)。接着,将原始数据集中的标签列(lable)转换成因子类型(as.factor),并将转换后的标签列添加到转换后的数据集中(transformed_data)。
最后,使用head函数查看转换后的数据集的前几行。
y <- as.numeric(exprSet2[,"ENSG00000049541"]) colnames <- colnames(exprSet2) cor_data_df <- data.frame(colnames) for (i in 1:length(colnames)){ test <- cor.test(as.numeric(exprSet2[,i]),y,type="spearman") cor_data_df[i,2] <- test$estimate cor_data_df[i,3] <- test$p.value cor_data_df[i,4] <- gene } names(cor_data_df) <- c("symbol","correlation","pvalue")这段代码什么意思
这段代码的主要作用是计算一个基因(ENSG00000049541)与数据集中所有其他基因的相关性。具体来说,它会将数据集中的每个基因与目标基因进行Spearman相关性分析,并将结果存储在一个数据框中。其中,第一列是数据集中其他基因的符号,第二列是相关性系数,第三列是p值,第四列是目标基因的符号。这个过程会对数据集中的每个基因重复进行,最终生成一个包含所有相关性分析结果的数据框。