ggcor是一个用于可视化相关分析结果的R包。它提供了一些函数和图形界面，可以帮助用户更好地理解和解释相关性分析的结果。
ggcor包的主要功能包括：
- 相关性矩阵的可视化：可以通过使用ggcor包中的函数，将相关性矩阵转换成热图、散点图、网络图等形式，从而更直观地展示相关性信息。
- 相关性分析结果的可视化：可以使用ggcor包中的函数，将相关性分析的结果可视化，如相关系数的柱状图、箱线图、散点图等，帮助用户更好地理解相关性结果。
- 相关性分析的可视化交互：ggcor包还提供了一些交互式图形界面，可以通过鼠标交互方式，选择感兴趣的变量、调整参数等，以便更好地探索相关性分析结果。
总的来说，ggcor包是一个用于可视化相关性分析结果的工具，可以帮助用户更好地理解和解释相关性分析的结果。如果您有相关性分析的需求，可以考虑使用ggcor包进行可视化分析。
ggcor包是很难安装的，直接使用install.package()和使用Bioc是无法安装的，在R的镜像中也是不存在的，很多人都是将上传到GitHub中。如果你运气好，那么一次就可以安装，但如果你没有一点运气，那就需要花费很长的时间。
ggcor包介绍：ggcorr: correlation matrixes with ggplot2 (briatte.github.io)</u>
下载安装
首先下载ggcor包到本地，
本文相关代码及数据都已传到百度云网盘：
链接：https://pan.baidu.com/s/1K9XGIaIiRfTdj2dJgLaMyw?pwd=ea0l
提取码：ea0l
解压ggcor_master.zip，切换到文件夹目录，安装
devtools::install_local("ggcor_master", force = TRUE)
下面是ggcor安装的具体实列及代码：
#使用ggcor绘制图形
library(vegan)#加载vegan包
library(ggcor)
library(ggplot2)
data("varechem")#加载vegan内置数据-理化数据
data("varespec")#加载vegan内置数据-物种数据
#数据准备
head(varechem)###查看数据
head(varespec)
write.csv(varechem,file="varechem.csv") ##保存数据
write.csv(varespec,file="varespec.csv")
mantel <- mantel_test(varespec, varechem,
spec.select = list(Spec01 = 1:7,#依次定义四种物种作为Mantel的分析对象
Spec02 = 8:18,
Spec03 = 19:37,
Spec04 = 38:44)) %>%
mutate(rd = cut(r, breaks = c(-Inf, 0.2, 0.4, Inf),
labels = c("< 0.2", "0.2 - 0.4", ">= 0.4")),#定义Mantel的R值范围标签，便于出图
pd = cut(p.value, breaks = c(-Inf, 0.01, 0.05, Inf),
labels = c("< 0.01", "0.01 - 0.05", ">= 0.05")))#定义Mantel检验的p值范围标签，便于出图
pdf("corrplot.pdf",10,10)
quickcor(varechem, type = "upper") +#绘制理化数据热图
geom_square() +#定义成方块状
anno_link(aes(colour = pd, size = rd), data = mantel) +#定义连线
scale_size_manual(values = c(0.5, 1, 2))+
guides(size = guide_legend(title = "Mantel's r",#定义图例
order = 2),
colour = guide_legend(title = "Mantel's p",
order = 3),
fill = guide_colorbar(title = "Pearson's r", order = 4))
dev.off()
结果图片
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