今天解决了一个困扰了我很久的问题，就是如何绘制不添加相关性的热图。一般绘制热图是使用corrplot包画相关性图，但是这样有一个前提，就是输入的数据集必须进行相关性分析。那么如果我不需要进行相关性分析，而是直接绘制能够反应数值大小的热图呢？

  这里给出一个相关性热图的绘制方法：corrplot相关性图，我之前是参考这个来画的，所以就一直出错，但是如果你要绘制相关性热图的话，可以参考他的方法。

  在这里，我使用了气泡图进行绘制，我的数据集如下：

  但是使用这样的数据集是无法绘制气泡图的，因为气泡图要求数据有三列，因此需要将原始数据转换为长格式的数据 （可以使用melt函数，但是我不太会使用这个函数，如果您会，可以告诉我如何操作），所以我就直接手动将数据调整为长格式：

接下来就是绘制气泡图：

library(ggplot2)
A <- read_excel("jiaohu_result.xlsx", sheet = 7)
data <- as.data.frame(A)

## 调整因子水平
data$X <- factor(data$X, levels = c("X1", "X2", "X3", "X4", "X5", "X6",
                                    "X7","X8"))
data$Y <- factor(data$Y, levels = c("X1", "X2", "X3", "X4", "X5", "X6",
                                    "X7","X8"))
data

# 创建气泡图
ggplot(data, aes(x = X, y = Y, size = values, color= X, fill=X))+
  geom_point(color="black", shape=21,alpha=0.9, stroke = 0.7)+
  scale_size_continuous(range = c(1, 16)) +
  theme_minimal() +
  labs(x = "Variable", y = "Variable", size = "q") +
  theme_bw()+
  theme(text=element_text(size=20,  family="serif"),
        axis.text.x = element_text(family = "serif", size = 14, face = "bold"),
        axis.text.y = element_text(family = "serif", size = 14, face = "bold"),
        panel.grid = element_blank()
  )

结果展示：

这里放一张别人论文里面的气泡图：