如题，我目前手头有两组同样大小的数据，每组数据都使用了相同数量的相同的变量进行相关分析。本来应该得到两张相关图的，不过我想尝试一下能否用函数达到上下两个三角使用不一致的数据，从而合并两张图的效果。我查阅了corrplot.mixed函数，他只能使得同一组数据上下两个三角使用不同的图形呈现方式，并不能使用不同的两组数据。求问一下各位大神，有没有办法完成这样的操作呢？
我的单组数据的代码很简单：
data <- read_xlsx("Pearson Correlation/variables.xlsx")
corldata <- data[1:24,c(3:5,8,13,17:20)]

res <- rcorr(as.matrix(corldata))
corrplot(res$r,method ="square",type = 'upper',
         p.mat=res$P,insig ="blank",sig.level = .05,
         pch.cex = .9, pch.col = "white",
         addCoef.col = 'black',number.cex=0.6,
         tl.co="black",tl.cex=0.8)

另一组数据和他的代码基本一致，除了数据选取时，选取了后24个数据：corldata <- data[25：48,c(3:5,8,13,17:20)]
目前得到的两张图如下：

数据的分析结果不太好，不过还是可以进行后续的分析；我的目标是把这两个三角拼成一张图。真心求大神们赐教，不胜感激！！！