换个代码绘制代码R自带的数据集iris 列出了3个物种(specie) 的萼片长(sepal.lngth)、曹片宽(spal. width)、花瓣长(ptal.length).花瓣宽(petalwidth) 4个变量的各50个样本数据热图

好的，这里是使用R语言绘制iris数据集热图的代码：

# 导入iris数据集
data(iris)

# 提取需要的数据
iris_data <- iris[, 1:4]

# 计算相关系数矩阵
corr_matrix <- cor(iris_data)

# 绘制热图
library(ggplot2)
ggplot(data = melt(corr_matrix), aes(x = Var2, y = Var1, fill = value)) +
  geom_tile() +
  scale_fill_gradient2(low = "blue", high = "red", mid = "white", 
                       midpoint = 0, limit = c(-1,1), space = "Lab",
                       name="Pearson\nCorrelation") +
  theme_minimal() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, vjust = 1, 
                                   size = 10, hjust = 1)) +
  coord_fixed()

运行以上代码，即可绘制出iris数据集的热图，以展示各个变量之间的相关性。

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换个代码绘制代码R自带的数据集iris 列出了3个物种(specie) 的萼片长(sepal.lngth)、曹片宽(spal. width)、花瓣长(ptal.length).花瓣宽(petalwidth) 4个变量的各50个样本数据聚类图

好的，你可以使用下面的代码来绘制iris数据集的聚类图：

# 加载必要的包
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(cluster)

# 加载iris数据集
data(iris)

# 选择特定的变量和物种
iris_subset <- iris %>%
  filter(Species %in% c("setosa", "versicolor", "virginica")) %>%
  select(Species, Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width)

# 对数据进行聚类
iris_cluster <- iris_subset %>%
  select(-Species) %>%
  scale() %>%
  dist() %>%
  hclust()

# 绘制聚类图
ggplot(iris_subset, aes(x = Species, y = Petal.Length, color = as.factor(iris_cluster$clusters))) +
  geom_point(size = 3) +
  scale_color_manual(values = c("red", "blue", "green")) +
  labs(title = "Iris Clustering", x = "Species", y = "Petal Length") +
  theme_minimal()

这个代码首先加载了必要的包，然后从iris数据集中选择了特定的变量和物种。接下来，对数据进行了聚类，然后绘制了聚类图。聚类图上的颜色表示聚类结果，可以使用 `scale_color_manual` 函数来自定义颜色。最后，添加标题、轴标签和主题等，使图表更加美观易懂。

请给出能完成以下题目的R语言代码R自带的数据集iris 列出了3个物种(specie) 的萼片长(sepal.lngth)、曹片宽(spal. width)、花瓣长(ptal.length).花瓣宽(petalwidth) 4个变量的各50个样本数据、根据该数据集绘制以下图形. (1)绘制按species分组的轮廓图和雷达图. (2)绘制星图和脸谱图. (3)绘制聚类图和热图。

下面是能够完成以上要求的R语言代码：

# 导入数据集iris
data(iris)

# (1) 按species分组的轮廓图和雷达图
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(tidyr)
library(plotly)

# 轮廓图
ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, color = Species)) + 
  geom_density_2d() +
  labs(x = "Sepal Length", y = "Sepal Width") +
  ggtitle("Contour plot by species")

# 雷达图
iris %>%
  pivot_longer(cols = -Species) %>%
  ggplot(aes(x = name, y = value, group = Species, color = Species)) + 
  geom_point() +
  geom_line() +
  labs(title = "Radar plot by species") +
  facet_wrap(~Species, ncol = 1) +
  theme(legend.position = "top")

# (2) 星图和脸谱图
library(fmsb)
library(RColorBrewer)

# 星图
iris_scaled <- as.data.frame(scale(iris[, 1:4]))
iris_scaled$Species <- iris$Species
iris_scaled_melt <- melt(iris_scaled, id.vars = "Species")
iris_scaled_melt %>%
  ggplot(aes(x = variable, y = value, group = Species, color = Species)) +
  geom_point(size = 3) +
  scale_color_brewer(palette = "Set1") +
  scale_y_continuous(limits = c(-2, 3)) +
  labs(title = "Star plot by species") +
  coord_polar()

# 脸谱图
library(ggplot2)
ggplot(data = iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, col = Species)) +
  geom_point() +
  labs(title = "Facet plot by species") +
  facet_grid(Species ~ .)

# (3) 聚类图和热图
library(ggplot2)
library(reshape2)
library(RColorBrewer)

# 聚类图
iris_cluster <- kmeans(iris[, 1:4], centers = 3, nstart = 20)
iris_cluster$cluster <- as.factor(iris_cluster$cluster)
iris_melt <- melt(iris, id.vars = "Species")
ggplot(data = iris_melt, aes(x = Species, y = value, fill = iris_cluster$cluster)) +
  geom_boxplot() +
  labs(title = "Cluster plot by species") +
  scale_fill_brewer(palette = "Set1")

# 热图
library(gplots)
heatmap.2(as.matrix(iris[, 1:4]), 
          col = colorRampPalette(c("white", "blue"))(100), 
          trace = "none", 
          density.info = "none", 
          margins = c(10, 10), 
          dendrogram = "none")

希望这份代码能够帮助您完成绘制图形的任务。