R语言中~0+.表达式在model.matrix中的作用是什么？

先拆解这个表达式的各个部分：

• . 在公式里代表数据框中的所有变量，相当于把df里每一列都纳入处理范围。
• ~0（也可以写成~-1）的作用是移除默认生成的截距项。

放到你的使用场景里，这么写的核心目的是：
把数据框里的分类变量（不管是不是因子类型）自动转换成哑变量（数值型的0/1矩阵），同时保留原本的数值型变量不变。

为什么要这么做？因为cor()函数只能计算数值型变量的相关性，分类变量直接传入会报错。用model.matrix(~0+.)处理后，所有变量都变成了数值型：

• 原本的数值列原样保留；
• 分类列（比如性别、组别）会被拆成多个0/1列，每一列对应一个类别（比如性别列会拆成性别_男和性别_女，样本是男性则性别_男为1、性别_女为0，女性则反之）。

这样处理后，整个矩阵都是数值型格式，就能顺利用cor()计算相关系数，最后用ggcorrplot完成可视化。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ahan