Pearson、Spearman相关系数

简介
皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient），用来反映两个随机变量之间的线性相关程度。r的取值在-1与1之间。取值为1时，表示两个随机变量之间呈完全正相关关系；取值为-1时，表示两个随机变量之间呈完全负相关关系；取值为0时，表示两个随机变量之间线性无关。
斯皮尔曼相关系数（Spearman correlation coefficient），连续数据，正态分布，线性关系，用皮尔逊相关系数是最巧当的，当然用斯皮尔曼相关系数也可以，只是效率没有皮尔逊相关系数高；上述任一条件不满足，就使用斯皮尔曼相关系数，不能使用皮尔逊相关系数。两个定序数据之间使用斯皮尔曼相关系数。
数据说明：
矩阵形式数据，不能有重复的名字。第一列是说明，第二列到最后一列是每个样品对应的值。若数值包括2列，则绘制散点图，多于两列，输出相关系数矩阵，可以将结果粘贴到相关系数作图
生物医学常见应用：
pearson，spearman相关系数计算，作图。

输入	示例数据
输出

1）如何作图？
1，准备作图数据；2，用excel打开数据，调整为示例格式；3，将调整后的数据粘贴到输入框；4，选择参数；5，提交出图

2）为什么不出图？
程序对输入格式有严格要求。请务必仔细查看右侧说明及示例数据

3）如何引用？
140篇文章引用我们（Google Scholoar）。请引用原生R包，Python包等，或使用如下格式：
Heatmap was plotted by http://www.bioinformatics.com.cn, a free online platform for data analysis and visualization.

4）其他常见问题