Question

我正在尝试使用3D表面图来分析结果作为输入函数的稳定性。 z是我的结果，x和y是参数值。使用格子的线框我可以使表面图没有问题，但是拥有plotly的交互式和可共享的功能会很不错。火山示例没有显示如何获取x，y，z坐标并制作表面图。谁知道如何简洁地做到这一点？这是格子线框示例和数据：

library(lattice) 

z <- c(0.035, 0.043, 0.036, 0.037, 0.016, 0.013, 0.025, 0.037, 0.039, 0.043,         
0.049, 0.029, 0.025, 0.02,  0.032, 0.045, 0.049, 0.043, 0.027, 0.031, 
0.028,0.039, 0.038, 0.037, 0.045, 0.046, 0.04,  0.041, 0.037, 0.048, 0.048, 
0.032, 0.03,  0.032, 0.029, 0.043, 0.056, 0.057, 0.046, 0.034, 0.035, 
0.026,0.036, 0.048, 0.038, 0.032, 0.034, 0.027, 0.024, 0.041, 0.05,  0.056, 
0.038, 0.027, 0.034, 0.027, 0.042, 0.054, 0.054, 0.039, 0.036, 0.029, 
0.027,0.04,  0.052, 0.058, 0.051, 0.028, 0.025, 0.035, 0.037, 0.053, 0.059, 
0.049, 0.044, 0.035, 0.021, 0.044, 0.059, 0.054, 0.052, 0.041, 0.032, 
0.036,0.039, 0.051, 0.056, 0.038, 0.04,  0.022, 0.015, 0.043, 0.054, 0.052, 
0.05,  0.031, 0.03,  0.03,  0.031, 0.044, 0.051, 0.047, 0.04,  0.038, 
0.037,0.06,  0.071, 0.07,  0.066, 0.038, 0.031, 0.045, 0.064, 0.065, 0.074, 
0.08,  0.052, 0.048, 0.041, 0.053, 0.072, 0.079, 0.071, 0.043, 0.059, 0.05, 
0.061, 0.061, 0.055, 0.069, 0.07,  0.057, 0.057, 0.055, 0.074, 0.071, 0.051, 
0.048, 0.05,  0.053, 0.069, 0.086, 0.085, 0.07,  0.047, 0.05,  0.047,0.055, 
0.073, 0.065, 0.056, 0.054, 0.048, 0.043, 0.063, 0.078, 0.087, 0.068, 0.047, 
0.052, 0.048, 0.065, 0.085, 0.084, 0.062, 0.049, 0.05,  0.05, 0.068, 0.084, 
0.095, 0.089, 0.052, 0.052, 0.062, 0.062, 0.086, 0.09,  0.078, 0.062, 0.058, 
0.038, 0.068, 0.095, 0.09,  0.082, 0.069, 0.057, 0.058,0.064, 0.082, 0.087, 
0.055, 0.053, 0.032, 0.033, 0.067, 0.087, 0.087, 0.079, 0.058, 0.053, 0.057, 
0.047, 0.069, 0.085, 0.075, 0.068, 0.063, 0.062,0.076, 0.089, 0.095, 0.086, 
0.056, 0.053, 0.063, 0.082, 0.08,  0.099, 0.101, 0.067, 0.065, 0.058, 0.066, 
0.086, 0.103, 0.088, 0.051, 0.072, 0.06, 0.08,  0.078, 0.067, 0.084, 0.086, 
0.067, 0.066, 0.068, 0.087, 0.087, 0.071, 0.063, 0.065, 0.067, 0.087, 0.104, 
0.108, 0.086, 0.057, 0.063, 0.056,0.064, 0.087, 0.084, 0.07,  0.063, 0.061, 
0.06,  0.076, 0.095, 0.11,  0.088, 0.057, 0.062, 0.067, 0.079, 0.097, 0.105, 
0.079, 0.055, 0.064, 0.066,0.087, 0.104, 0.12,  0.113, 0.063, 0.07,  0.075, 
0.073, 0.104, 0.111, 0.091, 0.072, 0.07,  0.05,  0.083, 0.114, 0.11,  0.098, 
0.083, 0.077, 0.07, 0.078, 0.098, 0.105, 0.069, 0.062, 0.045, 0.046, 0.083, 
0.106, 0.106, 0.093, 0.077, 0.075, 0.073, 0.057, 0.088, 0.105, 0.094, 0.084, 
0.082, 0.081)

x <- c(1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  
10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10,13, 16, 19, 1,  
4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 
19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1, 4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 
13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  
7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 
1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4, 7,  10, 13, 
16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  
10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  
4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 
19, 1,  4,  7, 10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 
13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19,1,  4,  
7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 
1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10,13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 
16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  
10, 13, 16, 19, 1, 4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  
4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19)

y  <- c(0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 
0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 
0.1,0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 
0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 
0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 
0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1,  0.1, 0.1, 0.1, 
0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 
0.1, 0.1, 0.1, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 
0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 
0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 
0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 
0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 
0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 
0.2, 0.2, 0.2, 0.2,0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 
0.2, 0.2, 0.2, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 
0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 
0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 
0.3,0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 
0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 
0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 
0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 
0.3, 0.3, 0.3, 0.3)

wireframe(z ~ x * y, xlab="Parameter 1", ylab="Parameter 2", zlab="Fitness Value")

使用plotly我想做类似的事情，但它总是说z需要是一个矩阵。而且我不明白这是如何映射到x和y的。

library(plotly)
p <- plot_ly(x = x, y = y, z = z) %>% add_surface()
p

更好的是data.table示例，因为我的数据实际上是在data.table中，其中z是列，x和y是列，并且有大量其他参数列将用于地块。

df.ex <- data.table(Output=z,Input1=x,Input2=y,Input3=rnorm(315),Input4 = 
abs(rnorm(315)+.5))

wireframe(df.ex$Output ~ df.ex$Input1 * df.ex$Input2)

Answer 1

这样的事情效果很好。这是你想要的吗？

library(plotly)
data <- data.frame(x=x,y=y,z=z)
plot_ly() %>% 
  add_trace(data = data,  x=data$x, y=data$y, z=data$z, type="mesh3d" )

Answer 2

请参阅有关Github的讨论，Plotly表面三角剖分可以做什么和不能做什么： https://github.com/plotly/plotly.py/issues/2194#issuecomment-586917671

简而言之，问题在于当没有给出i，j，k坐标且没有给出alphahull的值时，使用可绘制的默认参数进行的3D Delauney三角剖分。

为了将3D曲面绘制为实际的3D曲面，而没有3D Delauney三角剖分产生的附加面，您需要执行以下操作：

将点投影到xy平面上，然后通过python中的scipy.spatial.Delaunay对生成的2d点进行三角测量。我认为在R中可以使用delaunayn。该程序包与scipy.spatial
然后，将三角剖分提升至3d空间，请参见https://plot.ly/~empet/15527上的示例，以及在链接的github问题中可以直接使用的3D曲面的详细说明。

在r中使用Plot_ly的3D曲面，具有x，y，z坐标

2 个答案: