library(ggplot2)Warning: package 'ggplot2' was built under R version 4.3.2library(ggpubr)Warning: package 'ggpubr' was built under R version 4.3.2相关性散点图
基本散点图
本笔记记录了一个使用ggplot2和ggpubr包创建带有线性拟合曲线和相关系数及p值标注的散点图的示例。如果你还没有安装ggpubr包，请先安装它。
install.packages("ggpubr")加载必要的包：
生成一些示例数据：
# 假设我们有两个变量x和y
set.seed(123) # 设置种子以便结果可复现
x <- rnorm(100)
y <- 0.5*x + rnorm(100)
data <- data.frame(x=x, y=y)创建一个散点图，并添加拟合线和相关性系数标注：
ggplot(data, aes(x=x, y=y)) +
geom_point() + # 添加散点
geom_smooth(method='lm', color='blue', formula = y ~ x) + # 添加线性拟合曲线
stat_cor(method = "pearson", label.x = 1, label.y = 4) # 添加相关性系数标注
在这里：
geom_point()添加了散点图。geom_smooth()添加了线性拟合曲线，method='lm'表示使用线性模型进行拟合，color='blue'定义了曲线的颜色，formula = y ~ x定义了模型的公式。stat_cor()是ggpubr包提供的函数，用于计算并添加相关性系数（Pearson方法）和p值。label.x和label.y参数定义了标注的位置。
这段代码将生成一个散点图，上面有蓝色的线性拟合曲线，以及在指定位置显示的相关系数和p值。请注意，label.x和label.y的值可能需要根据您的数据范围进行调整。
美化
要美化图表并在散点图的边缘添加表示X和Y轴变量分布的直方图，可以使用ggExtra::ggMarginal函数。以下是整个过程的代码示例，包括一些额外的美化设置：
首先，你需要安装并加载ggExtra包，如果你还没安装，可以使用以下命令：
install.packages("ggExtra")然后加载必要的包：
library(ggplot2)
library(ggExtra)Warning: package 'ggExtra' was built under R version 4.3.2library(ggpubr)继续使用之前创建的数据data来绘图，并应用一些ggplot2的美化设置：
# 创建基本的散点图
p <- ggplot(data, aes(x=x, y=y)) +
geom_point(color = "#00BFC4") + # 设定散点的颜色
geom_smooth(method='lm', color='red', fill="#FFCCCC") + # 添加线性拟合曲线，不显示置信区间
theme_minimal() + # 使用简洁的主题
theme(text = element_text(size = 12)) + # 设定文字大小
stat_cor(method = "pearson", label.x = 1, label.y = 4) + # 添加相关性系数标注
labs(x = "X轴变量", y = "Y轴变量") # 添加轴标签
# 使用ggExtra添加边缘直方图
ggMarginal(p, type = "histogram", fill = "blue")`geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
`geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
在这里：
theme_minimal()应用了一个简洁的主题，使图表看起来更为现代和简洁。theme(text = element_text(size = 12))设置了全局的文本大小。labs(x = "X轴变量", y = "Y轴变量")设置了轴的标签。ggMarginal()函数添加了边缘的直方图，type = "histogram"参数指定了要添加的边缘图类型，fill = "blue"设定了直方图的填充颜色。
根据你的数据和显示设备的不同，你可能需要调整stat_cor中的label.x和label.y参数以确保标签在图上的位置合适。此外，由于图形元素可能会互相重叠，所以你可能还需要调整geom_point和geom_smooth中的一些参数来达到最佳的视觉效果。
工作环境
devtools::session_info()─ Session info ───────────────────────────────────────────────────────────────
setting value
version R version 4.3.1 (2023-06-16 ucrt)
os Windows 11 x64 (build 22621)
system x86_64, mingw32
ui RTerm
language (EN)
collate Chinese (Simplified)_China.utf8
ctype Chinese (Simplified)_China.utf8
tz Asia/Hong_Kong
date 2023-11-08
pandoc 3.1.9 @ C:/Users/HANWAN~1/AppData/Local/Pandoc/ (via rmarkdown)
─ Packages ───────────────────────────────────────────────────────────────────
package * version date (UTC) lib source
abind 1.4-5 2016-07-21 [1] CRAN (R 4.3.0)
backports 1.4.1 2021-12-13 [1] CRAN (R 4.3.0)
broom 1.0.5 2023-06-09 [1] CRAN (R 4.3.2)
cachem 1.0.8 2023-05-01 [1] CRAN (R 4.3.1)
callr 3.7.3 2022-11-02 [1] CRAN (R 4.3.1)
car 3.1-2 2023-03-30 [1] CRAN (R 4.3.2)
carData 3.0-5 2022-01-06 [1] CRAN (R 4.3.2)
cli 3.6.1 2023-03-23 [1] CRAN (R 4.3.1)
colorspace 2.1-0 2023-01-23 [1] CRAN (R 4.3.1)
crayon 1.5.2 2022-09-29 [1] CRAN (R 4.3.1)
devtools 2.4.5 2022-10-11 [1] CRAN (R 4.3.2)
digest 0.6.33 2023-07-07 [1] CRAN (R 4.3.1)
dplyr 1.1.3 2023-09-03 [1] CRAN (R 4.3.2)
ellipsis 0.3.2 2021-04-29 [1] CRAN (R 4.3.1)
evaluate 0.21 2023-05-05 [1] CRAN (R 4.3.1)
fansi 1.0.4 2023-01-22 [1] CRAN (R 4.3.1)
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fastmap 1.1.1 2023-02-24 [1] CRAN (R 4.3.1)
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ggExtra * 0.10.1 2023-08-21 [1] CRAN (R 4.3.2)
ggplot2 * 3.4.4 2023-10-12 [1] CRAN (R 4.3.2)
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[1] C:/Users/Han Wang/AppData/Local/R/win-library/4.3
[2] C:/Program Files/R/R-4.3.1/library
──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────