ggpubr加相关性系数和p值

ggpubr是基于ggplot2的一个作图包，在画图的时候比较省事，用一行代码可以做几行代码的事情。比如：

如果做scatter plot需要计算correlation及其对应p值的话，如果不考虑ggpubr的话，可能需要先用cor()或者cor.test()函数求出correlation及p值，然后在用如 + annotate("text",x = 0.2, y = 1, label = 'p.value = 0.01', size = 4)等方法注释上去。这样属实比较麻烦。

如果用ggpubr中的stat_cor()则省事很多：

library(ggplot2)
library(ggpubr)

data("iris")
p <- ggplot(data = iris, aes(x = Sepal.Width, y = Petal.Width,  color = Species)) + 
geom_point() + geom_smooth(method = lm) +
scale_color_manual(values = c('#FF7400', '#009999', '#3914AF'))  +
labs(title = 'iris') + 
theme_bw() + theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5)) + 
stat_cor(method = 'pearson', aes(x = Sepal.Width, y = Petal.Width,  color = Species))
p

即可生成:

cor

如果不指定位置，那么默认会出现在左上角。可以通过label.x和label.y调整。将最后的stat_cor()改为stat_cor(method = 'pearson', aes(x = Sepal.Width, y = Petal.Width, color = Species), label.x = 3.8)：

cor2

p.digits和r.digits可以修改p值和r的小数保留位数。默认是两位。

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