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本篇內容介紹了“R語言做主坐標舉例分析”的有關知識,在實際案例的操作過程中,不少人都會遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細閱讀,能夠學有所成!
使用R語言vegan包里的varespec
數據集
首先加載vegan這個包
library(vegan)
然后通過data()
函數來獲得這個數據
data("varespec")
這個數據集是24行44列,每行是一個樣地,每列是樣地里的植物種類。數值具體代表什么我還沒有看明白,現在的理解就是度量這種植物在這個樣地豐富度的一個標準吧。
df<-varespec
rownames(df)<-paste0("site",1:24)
bray_dist<-vegdist(df,method = "bray")
library(ape)
df.pcoa<-pcoa(bray_dist,correction = "cailliez")
df.pcoa$vectors
能夠獲得用于畫圖的數據
df.pcoa$values
可以獲得坐標軸上顯示的百分比
df.plot<-data.frame(df.pcoa$vectors)
head(df.plot)
library(ggplot2)
x_label<-round(df.pcoa$values$Rel_corr_eig[1]*100,2)
y_label<-round(df.pcoa$values$Rel_corr_eig[2]*100,2)
x_label
y_label
ggplot(data=df.plot,aes(x=Axis.1,y=Axis.2))+
geom_point()+
theme_bw()+
theme(panel.grid = element_blank())+
geom_vline(xintercept = 0,lty="dashed")+
geom_hline(yintercept = 0,lty="dashed")+
labs(x=paste0("PCoA1 ",x_label,"%"),
y=paste0("PCoA2 ",y_label,"%"))
通過上圖我們可以看到這些樣地大體上可以分為兩組,如果自己手頭有樣地的分組數據就可以看看這個結果是不是和自己的分組數據一致。
下面人為的給他分個組,然后添加一個表示分組的橢圓
df.plot$group<-ifelse(df.plot$Axis.1<0,"AAA","BBB")
ggplot(data=df.plot,aes(x=Axis.1,y=Axis.2,
color=group,shape=group))+
geom_point(size=5)+
theme_bw()+
theme(panel.grid = element_blank())+
geom_vline(xintercept = 0,lty="dashed")+
geom_hline(yintercept = 0,lty="dashed")+
labs(x=paste0("PCoA1 ",x_label,"%"),
y=paste0("PCoA2 ",y_label,"%"))+
stat_ellipse(data=df.plot,
geom = "polygon",
aes(fill=group),
alpha=0.3)+
scale_fill_manual(values = c("#e31a1c","#1f78b4"))
“R語言做主坐標舉例分析”的內容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站,小編將為大家輸出更多高質量的實用文章!
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