Question

我试图根据我找到的示例程序制作一个显示x，y和z之间关系的3D图。但是，正如您在图片中看到的那样，所有x和y点都聚集在一起。我需要x和y限制分别从大约.35到5和从.275到.4。我认为问题可能来自这一步：

Cov <- matrix(c(3,3.5,0,3.5,10,0,0,0,1), 3,3)

我不确定这条线的作用。

非常感谢您解决此问题的任何帮助。

data <- read.table(textConnection(
  'x     y     z
  0.461 0.348   5.42
  0.429 0.343   4.99
  0.457 0.336   5.22
  0.402 0.332   4.5
  0.438 0.331   4.66
  0.426 0.33    4.69
  0.43  0.329   4.83
  0.398 0.329   4.41
  0.43  0.326   4.74
  0.426 0.326   4.71
  0.442 0.325   4.81
  0.433 0.322   4.72
  0.407 0.322   4.14
  0.405 0.322   4.43
  0.394 0.322   4.07
  0.384 0.321   4.03
  0.432 0.32    4.64
  0.417 0.319   4.47
  0.409 0.319   4.48
  0.443 0.317   4.59
  0.41  0.317   4.23
  0.417 0.316   4.14
  0.421 0.316   4.46
  0.408 0.316   4.42
  0.405 0.315   4.2
  0.4   0.312   4.17
  0.426 0.307   4.15
  0.395 0.304   4.03
  0.384 0.301   3.77
  0.39  0.299   4.23
  0.414 0.324   4.44
  0.359 0.314   3.54
  0.421 0.307   4.4
  0.415 0.325   4.62
  0.398 0.321   4.25
  0.38  0.306   3.84
  0.394 0.312   3.95
  0.401 0.325   4.16
  0.432 0.315   4.55
  0.42  0.328   4.28
  0.437 0.315   4.5
  0.412 0.322   4.47
  0.396 0.307   4.08
  0.413 0.326   4.12
  0.384 0.31    3.78
  0.393 0.307   4.04
  0.399 0.305   4.3
  0.4   0.312   4.22
  0.421 0.323   4.72
  0.395 0.312   4.28
  0.382 0.303   3.86
  0.396 0.323   4.3
  0.385 0.3     4.01
  0.411 0.311   4.05
  0.406 0.326   4.3
  0.394 0.321   3.99
  0.406 0.314   3.98
  0.413 0.325   4.64
  0.457 0.34    5.5
  0.403 0.321   4.34
  0.376 0.302   3.8
  0.36  0.305   3.54
  0.422 0.311   4.35
  0.369 0.316   3.91
  0.385 0.3     3.79
  0.398 0.31    4.07
  0.365 0.296   3.67
  0.389 0.317   4.13
  0.445 0.327   4.66
  0.426 0.331   4.67
  0.383 0.309   3.88
  0.376 0.314   4.02
  0.406 0.322   4.77
  0.406 0.333   4.43
  0.378 0.317   3.98
  0.397 0.311   4.01
  0.389 0.324   4.41
  0.364 0.308   3.88
  0.38  0.307   3.91
  0.381 0.32    4.5
  0.363 0.302   3.82
  0.404 0.33    4.21
  0.342 0.292   3.3
  0.376 0.3     3.91
  0.388 0.311   4.1
  0.369 0.32    3.82
  0.367 0.317   3.78
  0.375 0.314   3.93
  0.414 0.323   4.46
  0.393 0.321   4.23
  0.391 0.323   4.23
  0.402 0.321   4.25
  0.431 0.313   4.6
  0.446 0.349   5.27
  0.392 0.3     3.72
  0.378 0.302   3.69
  0.391 0.327   4.31
  0.41  0.327   4.6
  0.418 0.323   4.36
  0.434 0.346   4.91
  0.375 0.299   3.77
  0.379 0.315   4
  0.414 0.329   4.52
  0.396 0.326   4.01
  0.335 0.293   3.17
  0.398 0.311   3.95
  0.38  0.312   3.79
  0.366 0.306   3.82
  0.376 0.307   4.01
  0.419 0.327   4.73
  0.384 0.306   3.77
  0.396 0.313   3.91
  0.378 0.308   3.81
  0.39  0.306   3.85
  0.381 0.32    3.88
  0.401 0.332   4.83
  0.408 0.329   4.29
  0.412 0.323   4.48
  0.411 0.318   4.4
  0.398 0.313   4.05
  0.418 0.328   4.53
  0.389 0.32    4.32
  0.417 0.311   4.4
  0.415 0.315   4.53
  0.378 0.302   3.78
  0.422 0.318   4.62
  0.411 0.315   4.13
  0.381 0.324   4.12
  0.436 0.33    4.68
  0.422 0.335   4.48
  0.371 0.302   3.6
  0.4   0.317   4.17
  0.433 0.332   4.73
  0.374 0.317   3.93
  0.382 0.308   3.76
  0.437 0.325   4.79
  0.39  0.325   4.33
  0.386 0.316   4.01
  0.453 0.337   4.96
  0.404 0.31    4.4
  0.4   0.317   4.22
  0.395 0.304   4.02
  0.38  0.319   4.02
  0.369 0.296   3.82
  0.397 0.327   4.43
  0.421 0.338   4.72
  0.394 0.317   4.3
  0.446 0.334   4.99
  0.407 0.309   4.42
  0.428 0.322   4.51
  0.413 0.322   4.51
  0.387 0.308   3.96
  0.413 0.316   4.37
  0.461 0.349   5.4
  0.401 0.314   4.04
  0.388 0.319   4.04
  0.408 0.326   4.54
  0.396 0.317   4.35
  0.41  0.329   4.54
  0.434 0.34    4.86
  0.388 0.318   3.86
  0.374 0.311   3.8
  0.415 0.329   4.51
  0.402 0.313   4.12
  0.375 0.322   4
  0.425 0.325   4.45
  0.36  0.306   3.82
  0.391 0.335   4.43
  0.444 0.343   5.35
  0.369 0.311   3.98
  0.395 0.323   4.4
  0.368 0.309   3.77
  0.349 0.305   3.66
  0.348 0.292   3.43
  0.368 0.303   3.52
  0.425 0.341   4.7
  0.402 0.322   4.36
  0.46  0.34    5.28
  0.413 0.317   4.59
  0.383 0.309   3.88
  0.416 0.325   4.4
  0.401 0.339   4.56
  0.386 0.316   3.78
  0.451 0.339   5.05
  0.401 0.32    4.23
  0.42  0.332   4.64
  0.436 0.338   4.88
  0.378 0.322   3.99
  0.425 0.336   4.75
  0.415 0.335   4.64
  0.403 0.321   4.44
  0.362 0.303   3.77
  0.399 0.331   4.17
  0.39  0.311   4.2
  0.379 0.322   4.12
  0.424 0.335   4.63
  0.422 0.341   4.82
  0.383 0.314   4.05
  0.436 0.35    5.3
  0.378 0.324   4.09
  0.413 0.332   4.77
  0.373 0.304   3.62
  0.371 0.317   4.1
  0.339 0.298   3.17
  0.408 0.321   4.3
  0.402 0.332   4.54
  0.403 0.333   4.95
  0.419 0.338   4.86
  0.454 0.312   4.66
  0.39  0.318   4.04'), header = TRUE)

Mean <- c(0.402,0.319, 4.279)
Mean

Cov <- matrix(c(3,3.5,0,3.5,10,0,0,0,1), 3,3)
Cov


round(var(data),2)
round(Cov - var(data),2)


options(rgl.printRglwidget = TRUE)
open3d()
plot3d(data, box=TRUE,
       xlab="x", ylab="y", zlab="z")
aspect3d("iso")
dataMean <- colMeans(data)
dataCov <- var(data)
plot3d( ellipse3d(Cov,centre=Mean, level=.9),
        col="cyan", alpha=0.5, add = TRUE)][1]][1]

Answer 1

Cov <-行定义了协方差矩阵。我假设这些值是您发现的脚本的剩余部分吗？我注意到Mean向量与数据集的列平均值（colMeans(data)）匹配，因此我希望所有需要发生的事情都是更新Cov矩阵。 / p>

以下内容似乎对我有用（更新到dataCov并取出aspect3d("iso")行） - 希望它也能在您的计算机上运行。顺便说一句 - 你的方括号中有一个拼写错误。

options(rgl.printRglwidget = TRUE)
open3d()
plot3d(data, box=TRUE,
   xlab="x", ylab="y", zlab="z")
# aspect3d("iso")  ## this makes it long and skinny and ugly
dataMean <- colMeans(data)
dataCov <- var(data)
plot3d(ellipse3d(dataCov,centre=Mean, level=.9),
    col="cyan", alpha=0.5, add = TRUE)[[1]][1]

R 3D Ellipsoid Graph-如何更改轴限制？

1 个答案: