文本文件中的相关矩阵
是指将文本文件中的内容转化为数值矩阵的一种方式。在自然语言处理和文本挖掘等领域中，相关矩阵常被用于分析文本数据的关联程度。
相关矩阵可以通过不同的方法来构建，其中最常见的是词频-逆文档频率（TF-IDF）矩阵。TF-IDF矩阵考虑了一个词在文档中的重要性，其中词频（TF）表示该词在文档中出现的频率，逆文档频率（IDF）表示该词在整个文本集合中的重要性。通过计算每个词对应的TF-IDF值，可以得到一个以词为列、文档为行的矩阵。
相关矩阵可以用于多种任务，如文本分类、文本聚类、信息检索和情感分析等。在文本分类中，可以使用相关矩阵来表示文档的特征向量，然后使用分类算法对文档进行分类。在文本聚类中，相关矩阵可以帮助寻找具有相似特征的文档群组。在信息检索中，可以通过比较查询文本与相关矩阵中的文本向量来找到与查询相关的文档。在情感分析中，相关矩阵可以用于表示文本的情感倾向性。
在腾讯云的产品中，腾讯文智（Tencent AI）系列产品提供了丰富的自然语言处理功能，可以用于构建相关矩阵和进行文本分析。具体来说，可以使用腾讯文智自然语言处理（NLP）服务中的文本分类、文本审核、意图识别等功能来处理文本数据，并获取相关的特征向量。腾讯云文智产品的详细介绍和使用指南可以在以下链接中找到：
- 腾讯云文智产品主页：https://cloud.tencent.com/product/tiia
- 腾讯云自然语言处理（NLP）服务介绍：https://cloud.tencent.com/product/nlp
通过使用腾讯云的文智产品，您可以轻松地构建相关矩阵并进行文本分析，以支持各种自然语言处理任务。
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2回答
假设我需要将一些数据拟合成抛物线，然后对拟合参数的相关矩阵元素进行一些计算:是否有一种方法可以在拟合收敛后在gnu图中直接使用这些参数？它们是否存储在诸如错误估计之类的变量中？
我引用我遇到的明显问题。所有这些都写到一个plot.gp文本文件中，并使用gnuplot plot.gp运行。
我在开头包含set fit errorbariables，然后继续：
f(x)=a+b*x+c*x*x
fit f(x) 'file.dat' u 1:2:3 yerrors via a,b,c
一旦拟合完成，我就可以直接在a_err脚本中使用a、b、c的值以及它们的错误b_err、b_err
浏览 11提问于2022-04-07得票数 1
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2回答
我有一个相关矩阵(比方说3x3)，我想提取成对的相关关系并将它们放入一个向量中。也就是说，我想从相关矩阵转到：
corVec = c(rho_12, rho_13, rho_23)
我希望能够对任何维度的相关矩阵执行此操作。
我这样做的原因是因为我想使用具有随机相关矩阵的copula包来构造一个多变量(椭圆) copula。
谢谢!
浏览 2提问于2013-03-17得票数 1
我喜欢这个来自PerformanceAnalytics R包的的相关矩阵
我如何在Python中创建它？我看到的相关矩阵图主要是热图，比如。
浏览 0提问于2018-01-08得票数 18
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2回答
我试图在数据帧的各种子设置中计算相关矩阵。我发现了用于计算数据帧中两个变量之间的相关性的代码片段：
library(dplyr)
mtcars %>% group_by(cyl) %>% summarise(V1=cor(hp,wt))
但是我想要计算数据框架中多个变量之间的相关矩阵。我想把这个作为相关矩阵的列表返回(最好)。类似于：
mtcars %>% group_by(cyl) %>% cor(data.frame(hp,wt,qsec)
我能用dplyr做这个吗？
浏览 2提问于2015-07-15得票数 0
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1回答
我有两个矩阵：
cor_matrices1 = array(sample(100),dim=c(20,10,10))
cor_matrices2 = array(sample(100),dim=c(10,10,10))
cor_matrices1有20个文档，对于每个文档，我们有一个10×10的相关矩阵。
cor_matrices2有10个文档，对于每个文档，我们有一个10×10的相关矩阵。
相关矩阵10×10对所有相关矩阵都有相同的项，只需更改值即可。
我想用t检验来比较cor_matrices1和cor_matrices2的术语.
结果是一个相关矩阵10x10与t-值。
谢谢
浏览 3提问于2015-02-24得票数 0
1回答
相关矩阵太大了(50000x50000)，在计算我想要的东西时效率很低。我想要做的是将其分解为组，并将每个组视为独立的相关矩阵。但是，我如何处理这些较小的相关矩阵之间的依赖关系？我在网上搜索了一整天，但什么也没找到。应该有一些算法与像这样的大相关矩阵的近似有关，对吧？
浏览 0提问于2011-06-17得票数 2
1回答
我在Python Spyder中使用df.corr()命令计算数据集的相关矩阵。但是，输出仅显示前两列和后两列的矩阵值。我应该使用什么命令才能获得整个矩阵？
我正在使用pandas包来计算给定数据集的相关矩阵。
我用来计算相关矩阵的代码是：
correlation_matrix = df.corr()
print(correlation_matrix)
这样做的结果是显示了前两列和最后两列的相关矩阵值。我想要显示整个矩阵。
浏览 2提问于2019-01-23得票数 1
1回答
构造只有特定列的相关矩阵
、、、
我有一个60列数据集。
与其他50列相比，我只想为其中10列创建相关矩阵。
我不想有一个60x60相关矩阵。我需要一个10*50的相关矩阵。
有什么帮助吗？
浏览 3提问于2022-08-16得票数 0
我知道有一种很好的方法可以用来计算相关矩阵和相关系数。然而，我已经得到了一个没有相关系数的相关矩阵。我不想重新计算任何协方差或相关矩阵。
获取相关系数的最有效方法是什么？
浏览 1提问于2014-07-15得票数 0
巨蟒新手在这里。我试图从一个包含数组字段的文本文件中读取，并将其附加到一个列表中，但我一直收到错误，数组中的数组是字符串而不是浮点数。
从文本文件中提取；
[81.48, 74.02, 4.03, 23.18, 211359232.0];[0.007, -0.006, -0.082, 0.075, -0.153];[-0.014, 0.025, 0.06, 0.085, 0.014]
我读取了文本，将其拆分，转换为np.array，并累积添加到一个数组中，但它似乎不起作用。数组中的数组是一个字符串，例如
['[82.04, 73.6, 3.7, 24.93, 179081216.0]&
浏览 0提问于2018-02-21得票数 0
我正在尝试使用R中的ggcorrplot包来生成一个相关矩阵。但是，结果图中的对角线与输入相关矩阵不同。
例如，以下是使用该软件包的基本绘图：
library(ggcorrplot)
data(mtcars)
corr.mat <- cor(mtcars[, c("mpg", "disp", "hp", "drat", "wt", "carb")])
ggcorrplot(corr.mat)
这张图有一条从左到右沿矩阵向上的对角线。相反，我希望结果图看起来与我用作输入的相关矩阵完全相同：
pr
浏览 21提问于2019-07-26得票数 3
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1回答
R中两个值的循环比较
、、、、
当循环遍历一个部分填充的相关矩阵(之前已经过滤过)时，我希望比较循环中两个变量的方差，并保持变量在向量中的最大方差。
这是相关矩阵的捕获：
方差用一个单独的数据(var)计算，方差的顺序与相关矩阵中变量的顺序一致。
不工作的代码片段如下所示：
vec <- c()
for (i in ncol(mcor)) {
for (j in nrow(mcor)) {
if (is.na(mcor[i,j])) {
j = j+1
} else {
if (var[j,2] > var[i,2]) {
浏览 0提问于2019-03-30得票数 0
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```{r corr-matrix}
库(Xtable)
kable(上，
书签= T，
caption =“相关矩阵”) %>%
kable_styling(font_size = 7) %>%
景观()
此代码用于生成相关矩阵(46行和46列)，如何在单个页面中拟合输出。
浏览 0提问于2017-07-10得票数 1
是否可以从一组样本数据中计算协方差和相关矩阵。 例如，我在Sasuser.Live中存储了一组数据。我想要找到协方差矩阵或相关矩阵。我知道我可以在编辑器中编写数据(这非常繁琐)，然后使用proc cov。 或者我可以这样做，使用已经存储的数据： proc princomp data= Sasuser.Live out=Sasuser.Live_Out;
var Touch Chips Driver Compatibility Game;
run;
proc print data=Mouse_Can_Out;
run; 但这比协方差矩阵计算量更大。我只需要协方差矩阵和相关矩阵。
浏览 24提问于2019-05-23得票数 0
1回答
我试图用R中的相关矩阵来绘制相关矩阵，怎样才能改变图的宽度和高度。目前它很小。
这是我的代码：corrplot(mydata.cor, method="number", addCoef.col = 1,number.cex = 0.3, tl.cex = 0.3)
浏览 3提问于2022-04-05得票数 0
1回答
我想要阈值相关矩阵，以保持只有p值< 0.01的值。我以前在StackOverflow上看到过这个问题的答案，并尝试了建议的代码，但是当应用阈值时，矩阵的结构就消失了。
例如，我有一组数字的矩阵.
data <- matrix(rnorm(6),100,22)
然后我得到一个相关矩阵..。
corr_subj_data <-rcorr(data)
corr_matrix <- corr_subj_data$r
p_vals <- corr_subj_data$P
我尝试使用numel (matlab包)来复制我在Matlab中为这个任务所拥有的代码。但是，它似乎在
浏览 2提问于2015-09-03得票数 2
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17回答
利用熊猫的图相关矩阵
、、、、
我有一个具有大量特征的数据集，因此分析相关矩阵变得非常困难。我想用熊猫库中的dataframe.corr()函数绘制一个相关矩阵。熊猫图书馆是否提供任何内置功能来绘制这个矩阵？
浏览 26提问于2015-04-03得票数 326
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4回答
我想要创建一个相关矩阵给定的相关向量，这是相关矩阵的上(或下)三角矩阵。
目标是转换这个向量
在对角线上有1s的相关矩阵。
你知道是否有一种方法来创建一个矩阵，给定对角上方的三角形，并将对角线设置为1？
浏览 1提问于2013-09-03得票数 7
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我有10个二进制变量的数据，如下所示：
V1 V2 V3...
0 1 1
1 1 0
1 0 1
0 0 1
我需要得到相关矩阵，然后才能进行因子分析。
psych::corr.test可以计算相关矩阵，但只有person、spearman、kendall等方法，不能用于二进制数据。
那么，如何计算该数据的相关矩阵呢？
浏览 9提问于2017-08-02得票数 1
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1回答
是否可以将cov.wt生成的相关矩阵归因于变量？
cov.wt =返回一个列表，其中包含加权协方差矩阵和数据平均值、和(加权)相关矩阵的估计值。
浏览 2提问于2014-08-12得票数 0
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1回答
关联图的输入自相关矩阵
、、、
我想画一个相关矩阵图，类似于什么是用corrplot输出。
然而，我使用一个带有MCMCglmm的多元混合模型来估计我的相关矩阵(因为我想要考虑一些固定的影响和一些缺失的数据点)，所以我希望能够输入我自己的相关矩阵估计(以及相关的置信区间)供corrplot使用。据我所知，corrplot从您的数据中为您估计相关矩阵--我不希望这样做。
作为corrplot的替代方案，我知道我可以使用ggplot和geom_tile构建相关热图。但我真的很喜欢corrplot附带的‘省略’选项。
library(reshape2)
library(corrplot)
library(ggplot2)
#my
浏览 0提问于2018-01-22得票数 0
我已经计算了900个特征的相关矩阵，删除了200个高度相关的特征，现在减少了约700个特征的数据。
我用经典方法绘制了相关矩阵：
from matplotlib import pyplot as plt
hm = plt.pycolor(cor_mat)
plt.show()
这种方法产生的热图密度极高，可视化效果很差，如何才能为我的出版物工作提供如此庞大的相关矩阵来提高图像质量。谢谢
浏览 2提问于2016-03-03得票数 1
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1回答
许多函数可以对R中的原始数据进行主成分分析(PCA)，通过原始数据，我了解任何数据框架或矩阵，这些数据框架或矩阵的行被观察到索引，其列与测量值相一致。我们能在R中的相关矩阵上进行PCA吗？哪个函数可以接受相关矩阵作为R中的输入？
浏览 1提问于2018-11-17得票数 1
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我遵循了这个网站的说明，在R中绘制了相关矩阵和相关图，这个网站和例子真的很好。但是，我想在相关矩阵的上部绘制相关图的上半部分。
下面是代码：
library(PerformanceAnalytics)
chart.Correlation(mtcars, histogram=TRUE, pch=19)
这应该给我使用散点图的相关矩阵，以及我想要维护的直方图。但是对于图的上部，我希望从这个代码中获得相关图：
library(corrplot)
corrplot(cor(mtcars), type="upper", order="hclust", tl.col=
浏览 2提问于2015-07-29得票数 3
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我想知道你能不能帮我回答以下问题：
对于相关矩阵中的每个可能的对，我都有一个相关矩阵和第三个变量(连续)。
下面是一个玩具示例：
set.seed(1234)
x <- rnorm(1000,2,1)
y <- 0.1*x+rnorm(1000,1,1)
z <- y+rnorm(1000)
third.dimension <- c("(x,y)" = 0.3, "(x,z)" = 0.5, "(y,z)"= 1)
my.df <- data.frame(x,y,z)
首先，我想创建一个相关矩阵的热图
heatmap
浏览 11提问于2017-08-18得票数 0
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2回答
现在我有一个7000*7000的相关矩阵，我必须在R中对此进行PCA，我使用了
CorPCA <- princomp(covmat=xCor)
，xCor是相关矩阵，但它出现了。
协方差矩阵不是非负定的
这是因为我在这个矩阵中有一些负相关性。我想知道R中的哪个内置函数可以用来得到PCA的结果。
浏览 2提问于2014-02-17得票数 3
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1回答
基于相关矩阵的特征选择
、、、
在测试Logistic回归、高斯朴素贝叶斯、随机森林和多层感知器等不同算法时，我只是简单地减去平均值，然后除以一个标准差来规范原始数据。并不是所有的人都有这个必要，但我只是想保持一致。但是特征的相关矩阵在归一化前后会发生变化。在决定选择哪些特征以避免输入数据中的冗余时，应该同时考虑相关矩阵还是只考虑规范化后的相关矩阵，因为这是直接提供给机器学习方法的数据？
浏览 0提问于2018-06-19得票数 0
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1回答
归一化互相关基础
、、
我试图使用MATLAB中的normxcorr2 ()来计算发育中胚胎的运动速度。我有三个问题：
1)图像大小为260x360像素。我给出了10x10像素的模板大小，并要求命令在随后的搜索窗口( 50x50像素)中搜索该模板。我得到一个大小为59x59的相关矩阵。因此，这意味着命令在搜索窗口中逐像素地移动模板，以寻找最佳相关性。对吗？
2)相关矩阵中的每个值表示搜索窗口中的模板矩阵。对吗？
3)假设在相关矩阵的第10行和第16列得到最大值。这意味着最佳相关模板位于图像的y方向的第10矩阵和x方向的第16矩阵。对吗？
浏览 3提问于2009-11-08得票数 5
1回答
我在美国有1000个观测站，我需要得到大小为1000x1000的互相关矩阵。我可以这样做
[corelMat,pval] = corr([A1 A2 .... A1000],'type','kendall')
但是，我希望将p值小于0.001的互相关矩阵中的元素置零。
我如何在MATLAB中实现这一点？
浏览 0提问于2014-11-23得票数 1
我有以下问题:我有100个三维点，以及一个所有点相互关联的相关矩阵A，因此A的维度是100 x 100。
对于我所有的点，我有另一个矩阵B，每个点的坐标，使得B是一个3x100的矩阵。
现在我想要做以下事情:从我的相关矩阵A中，我只想提取点的相关性，其中点的x坐标是0或大于0，这样我就得到了一个新的相关矩阵，并且对于矩阵B，我只想保留满足这个标准的点。对于100个点中的每一个，x值被存储在矩阵B的第一行中。
我怎么能这么做呢？
浏览 0提问于2014-06-28得票数 0
我想生成相关矩阵，它是由行对的相关性组成的。我使用corrgram函数来生成它们。在我的第一次尝试中，该函数生成了相关矩阵，其中对角线填充了秩。
corrgram(t(datasetA),order="GW")
输出的示例
然而，当我将它用于我的第二个数据集时，不知何故，相关矩阵的对角线被varxxx字符串填充，而不是相关等级。
corrgram(t(datasetB),order="GW")
数据集包含几乎相同类型的值(Int)，并且它们都是dataframe。我该如何解决这个问题呢？
编辑:以下是生成相关矩阵的命令列表，其中包含对角线上的
浏览 19提问于2017-04-16得票数 0
1回答
我想从一个预先指定的相关矩阵中创建相关的二进制变量，其中大多数变量是高度相关的，有些变量是相对不相关的。
例如，我的相关矩阵是：
cor.mat<-matrix(0.8,nrow=50,ncol=50)
cor.mat[,sample(1:50,10)]<-0.2
diag(cor.mat) <- 1
然后我会使用rmvbin：
library(bindata)
rmvbin(100, margprob=rep(.6,50), bincorr=cor.mat)
但是，在这种情况下，我得到NaNs作为输出，因为西格玛不是正定的。
如何指定符合我的标准的相关矩阵(即大多数高相关性
浏览 5提问于2013-09-26得票数 1
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我正在尝试使用polychor::hetcor对具有14个4级有序变量和3个连续变量的数据集进行探索性因子分析。该函数返回一个看起来正确的相关矩阵，factanal()从hetcor$相关矩阵中产生一个非常容易解释的因子分析。但是，由于空的交叉表而产生的大量关于NaNs的警告有点令人不安。
雷维尔博士在“”杂志上回答了这个基本问题。但我还有两个问题: 1. Revelle博士的笔记说，相关矩阵是“正确的，但不稳定的”。他建议，如果向空的交叉表添加一个小的连续性校正(例如0.1)，它将更加稳定。有没有办法使用hetcor或它调用的某个程序来添加连续性校正？2.我猜想，考虑到Revelle博士说相
浏览 19提问于2019-12-04得票数 0
我正在使用plt.matshow为一组数据帧序列创建一个相关矩阵，作为预处理数据以便在数据科学项目中使用的一个步骤。我想在相关矩阵旁边添加一个'key‘，它描述了颜色和它们的数值之间的关系。关于如何提高我当前相关矩阵的可读性，有什么建议吗？ 已查看matplotlib.pyplot.matshow和matplotlib.pyplot的文档，但未能成功识别属性工具 plt.matshow(xspace.corr())
plt.xticks(range(len(xspace.columns)), xspace.columns, rotation =
'vertical&#
浏览 15提问于2019-06-06得票数 0
1回答
我有一个示例数据集，如下所示：
var_a <- vector(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, ....)
# var1 to var8 are vectors that contain pseudorandom numbers between 1 and 20 (unlike var_a not in any particular order).
data <- data.frame(cbind(var_a, var1, var2, var3, var4, var5,
浏览 0提问于2019-01-15得票数 0
1回答
实际中的相关矩阵
、、
我在做Spotify数据分析。我想用Plotly创建一个相关矩阵。我的示例数据框架如下(名为'df')
我使用下面的代码创建了一个相关矩阵
import plotly.offline as pyo
import plotly.express as px
import plotly.graph_objs as go
import numpy as np
import pandas as pd
trace = go.Heatmap(z=df.values,x=df.index.values,y=df.columns.values,colorscale='RdB
浏览 5提问于2022-05-11得票数 1
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1回答
当我使用pandas.DataFrame.corr()创建相关矩阵时，我发现关联矩阵(corr_matrix)有37列，DataFrame(all_data)有80列。在我看来，这两栏应该是一样的。换句话说，相关矩阵应该具有形状(80x80)。但这并没有发生。在创建相关矩阵之前，我已经估算了所有丢失的数据。那么，为什么两列不相等呢？
代码
corr_matrix = all_data.corr(method="kendall").abs()
print("Missing value descending:\n{}\n".format(all_data.isnul
浏览 2提问于2021-11-13得票数 3
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我有生成N个双列数组的代码，我想要创建spearmans相关矩阵。是否有一个函数来帮我做这件事，还是我必须遍历所有的组合，用建立我自己的相关矩阵？
浏览 3提问于2013-10-02得票数 1
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1回答
我试过联系威廉·雷维尔，但他没有回应。
在心理包中有一个叫做cor.smoother的函数，它决定相关矩阵是否是正定的。它的解释如下：
"cor.smoother通过一次系统地删除一个变量并找到特征值分解来检查所有等级为nvar-1的nvar副级。报告这些变量，在删除这些变量时生成一个正定矩阵。它还报告每个变量被删除时负特征值的数目。最后，它将原始相关矩阵与平滑的相关矩阵进行比较，并报告绝对偏差大于削减的项目。这些都是相关矩阵可能出错的提示。“
我希望有人能以一种更容易理解的方式对我进行解释，这才是真正的黑体字？
浏览 2提问于2016-04-26得票数 0
1回答
我有以下数据
product_id. averageDemand
0 655 7.591781
1 132 7.565753
.... ..... ....
1261 1095 0.035616
我的目标是绘制关于平均需求的products_id之间的相关矩阵。(如下表所示，x是相关关系)
so the get:
655 132 ..... 1261
655
浏览 1提问于2022-10-18得票数 -1
我正在使用Harris角点检测算法来寻找角点。我正在读的一篇参考论文建议我检查自相关矩阵的特征值。但是，我不明白角点与自相关矩阵的特征值有什么关系。他们之间的关系是什么？
浏览 4提问于2014-06-21得票数 1
2回答
我正在使用一个包含39个属性(38个独立特征+类属性)的数据集处理一个分类问题。当我尝试计算相关矩阵时，没有考虑class属性。据我所知，它也应该包括在矩阵中。
len(heartdata.columns)
39
由于我的数据帧中的列数是39，因此相关矩阵的形状应该是(39,39)，但我得到的结果是：
cor = heartdata.corr()
cor.shape
(38, 38)
浏览 0提问于2021-04-25得票数 1
我希望在Stata的相关矩阵中，p<.05有一颗星，p<.001有两颗星。这是我目前使用的代码。代码仍然会生成一个相关矩阵，但是在它们应该出现的地方没有出现任何星星。感谢您的帮助！ asdoc corr RELATIONSHIP anxiety BEH_SIM SIM_VALUES sptconf NEG_EFFICACY spteffort SPTEFFORT_OTHER COOP_MOTIV COMP_MOTIV, star(0.5), replace
浏览 100提问于2020-05-03得票数 0
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2回答
我有一些关于主成分和因子分析的问题。
对于PCA，特征值是从协方差矩阵还是相关矩阵计算出来的重要吗? FA呢?如果我使用协方差或相关矩阵，特征值的结果是否相同
浏览 2提问于2009-12-09得票数 4
2回答
我使用了R中的MixOmics包进行两个矩阵(典型相关分析)，我得到了一个结果相关矩阵。我想从所获得的结果中建立一个相关网络。我之前想过使用基因集相关分析包，但我不知道如何安装它，而且在R ()中也没有互联网上的资源来安装它。
另外，您能推荐我可以使用哪些其他包来构建具有相关矩阵作为输入的网络吗？我想到了Rgraphviz，但不知道这是否可能。
浏览 7提问于2012-09-12得票数 6
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我有一个相关矩阵，类似于：
这只是一个例子，我的实际矩阵比这个大得多。我只想键入矩阵的上三角形或下三角形。问题是我只知道如何键入整个矩阵.
在这个例子中，有什么方法可以给出(1，0.31，1，0.32 ).(等等)为下斜角建立一个完整的相关矩阵？
浏览 2提问于2015-06-06得票数 0
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1回答
我有一个训练集，它有400个特性，其中大多数都有空值。
我试图用Pythonandmissingno绘制无效相关矩阵的热图，但是由于功能数量多，热图无法读取。
我如何打印无效相关矩阵，而不是绘制它？
浏览 0提问于2019-10-18得票数 0
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我用nlme软件包的lme函数拟合了一个线性混合模型。“汇总”命令显示系数、它们的标准误差和系数的相关矩阵。如何才能得到R数据集形式中的相关矩阵(协方差矩阵也很好)？
lm命令(对于线性模型)确实在对象‘汇总(Lm5)$cov.unScale’中提供了协方差矩阵。我想在lme函数中找到一个对应的。
浏览 2提问于2014-06-29得票数 0
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2回答
假设我有一只有多种颜色的熊猫数据，如下所示：
import pandas as pd
iterables = [['a', 'b'], ['1', '2']]
my_index = pd.MultiIndex.from_product(iterables, names=['first', 'second'])
df = pd.DataFrame([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]], columns=my_index)
然后df生成
first a b
second 1 2
浏览 1提问于2019-08-15得票数 1
回答已采纳
我使用ggcorrplot包和以下代码创建了一个简单的相关矩阵：
library(ggcorrplot)
corr <- round(cor(data[,18:24], use = "complete.obs"),2)
gg <- ggcorrplot(corr)
print(gg)
我现在想做的是使用相同的数据创建多个相关矩阵，但使用一个称为"region“(列位置为”5“)的分类变量将其分开:类似于使用facet_wrap函数。但是，当我尝试这样做时，我得到了一个错误。我尝试过以下几种方法：
library(ggcorrplot)
corr <-
浏览 5提问于2018-04-05得票数 3
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