2016-08-25 20 views
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私はcorrplotを使って相関関係を視覚化していますが、タイトルはプロットよりかなり高いです。これはどうすればいいですか?R corrplotのタイトルがあまりにも中央になく、あまりにも高くない

サンプルデータフレーム:

"VADeaths" <- 
    structure(c(11.7, 18.1, 26.9, 41, 66, 8.7, 11.7, 20.3, 30.9, 54.3, 15.4, 
    24.3, 37, 54.6, 71.1, 8.4, 13.6, 19.3, 35.1, 50), .Dim = c(5, 4), 
    .Dimnames = list(c("50-54", "55-59", "60-64", "65-69", "70-74"), 
    c("Rural Male", "Rural Female", "Urban Male", "Urban Female"))) 

は相関を計算し、私は、少なくとも、プロットに表示されるタイトルを取得することができ、プロット上の5にマージンを拡張することによって

library(corrplot) 
cors = cor(VADeaths) 

corrplot(cors,tl.col="black",title="Example Plot",mar=c(0,0,5,0),tl.offset = 1) 

を視覚化することはできませんが、タイトルをプロットに近づけ、ラベルによって占められるスペースではなく、プロットの中央にどのように配置するかを理解する。私は私の実際のプロットがそうそこに、はるかに小さいラベルを持っているより、この(フォントを無視する)

のようなものを望んでいます

上記は、次のようになりますラベルとタイトルの間に約3〜4cmの隙間があります。私は3月の価値を高めることが問題を解決したとは思っていませんでした。

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'corrplot'が姿を描いている途中に基づいて、あなたはボックスの境界は関数入力または出力に基づいてされている場所を知るための簡単なプログラム的な方法がありません。私はあなたの真の最良の賭けは、[corrplorのソース](https://github.com/taiyun/corrplot/blob/master/R/corrplot.R)を取って、 a)ボックスの境界がどこにあるかを知る、または(b)タイトルを自分の中心にする方法を見つける。 – r2evans

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@dww私の質問で画像を修正してくれてありがとう - どのように画像のサイズを制御するのですか?私は将来私の質問を編集する必要がある人を避けたいです。 –

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ようこそ。 http://stackoverflow.com/editing-help#imagesを見てください – dww

答えて

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あなたは水平方向の位置を制御するat

corrplot(cors,tl.col="black", mar=c(0,0,5,0), tl.offset = 1) 
mtext("Example Plot", at=2.5, line=-0.5, cex=2) 

代わりにタイトルを追加する mtextを使用することができます。 lineは高さを制御します。サイズは cexです。 ?mtext他のオプションを表示する

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'side = 3'が必要ですか? – r2evans

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@ r2evans、side = 3がデフォルトです – dww

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こんにちは、申し訳ありません。 (私はいつもそれを明示することを好みましたので、私は決してチェックしませんでした)。 – r2evans

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ggplot2を使用して相関プロットを描くことができます。

まず、対応するデータをデータフレームに変換します。

library(reshape2) 
cors <- cor(VADeaths) 
cor_data <- reshape2::melt(
    cors, 
    varnames = paste0("demographic", 1:2), 
    value.name = "correlation" 
) 

次に、プロットを描画します。

library(ggplot2) 
ggplot(cor_data, aes(demographic1, demographic2, fill = correlation)) + 
    geom_tile() + 
    ggtitle("Correlation across demographics for VA deaths") 

a correlation plot of demographics in the VA deaths dataset, created using ggplot2

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