解决这个问题的方法是复制颜色范围，所以，得到后半部分...

mypal = jet.colors(1000) # jet.colors from library(matlab)

color = c(mypal,mypal)

corrplot(M, col=color)

我遇到了类似的问题，但大多数都有非常高的相关性。这使得在没有定义调色板中大量未使用的颜色的情况下很难区分不同的点。
我的解决方案是在绘图之前将我的相关性重新调整到范围(-1, 1)（这是corrplot假设的范围）：

corrplot2 <- function(corr, col) {
    a = 2 / (max(corr) - min(corr))
    b = 1 - (2 / (1 - (min(corr) / max(corr))))
    y = a * corr + b
    corrplot(y, method="circle", bg="grey92", col=col, 
             order="hclust", addrect=4, cl.lim=c(-1, 1))
}

这样，整个值的分布可以再次很好地区分使用我选择的颜色col。

我也有同样的问题。它可以通过将参数is.corr更改为FALSE来解决。

col <- colorRampPalette(brewer.pal(10, "Spectral"))(100)
corrplot(cor_matrix,
         method="color",
         col=col,
         is.corr = FALSE, #this is the parameter you were looking for
         col.lim = c(0,1)) #sets limits to the color legend