How to plot 3D scatter diagram using ggplot?

时间:2017-07-12 08:21:06

标签: r ggplot2 data-visualization plotly scatter3d

I tried to use "plotly" function but It is not working in my case at all. "ggplot" is working is in a case of 2D but it is giving an error when adding one more axis. How to solve this issue?

ggplot(data,aes(x=D1,y=D2,z=D3,color=Sample))+geom_point()

How to add one more axis and get the 3D plot in this? Thank You.

3 个答案:

答案 0 :(得分:13)

由于您用plotly标记了您的问题,并说您已尝试将其与plotly一起使用,所以我认为在plotly中为您提供有效的代码解决方案会有所帮助:

创建一些要绘制的数据:

set.seed(417)
library(plotly)
temp <- rnorm(100, mean=30, sd=5)
pressure <- rnorm(100)
dtime <- 1:100

使用plotly的scatter3d类型绘制3d散点图:

plot_ly(x=temp, y=pressure, z=dtime, type="scatter3d", mode="markers", color=temp)

呈现以下内容: enter image description here

ggplot正如其他人所指出的那样,其本身不支持3d图形渲染。

答案 1 :(得分:8)

可能的解决方案是gg3D

gg3D是一个软件包,用于扩展ggplot2以生成3D绘图。它正好满足您的要求:它将第三个轴添加到ggplot中。我发现它非常好且易于使用,这正是我满足有限需求的目的。

从小插图中获取基本情节的示例

devtools::install_github("AckerDWM/gg3D")

library("gg3D")

## An empty plot with 3 axes
qplot(x=0, y=0, z=0, geom="blank") + 
  theme_void() +
  axes_3D()

Empty 3D axes

## Axes can be populated with points using the function stat_3D.

data(iris)
ggplot(iris, aes(x=Petal.Width, y=Sepal.Width, z=Petal.Length, color=Species)) + 
  theme_void() +
  axes_3D() +
  stat_3D()

iris data

还有其他一些不涉及ggplot的选项。例如,具有扩展名plot3Drgl的优秀plot3D软件包可以在openGL中进行绘制。

答案 2 :(得分:3)

在您的问题中,您指的是 plotly 包和 ggplot2 包。 plotly 和 ggplot2 都是很棒的包:plotly 擅长创建用户可以交互的动态图,而 ggplot2 擅长为极端定制和科学出版创建静态图。也可以将 ggplot2 输出发送到 plotly。不幸的是,在撰写本文时(2021 年 4 月),ggplot2 本身不支持 3d 绘图。但是,还有其他软件包可用于生成 3d 绘图和一些方法可以非常接近 ggplot2 质量。下面我回顾几个选项。这些建议并不详尽。

plotly

在此线程中查看 onlyphantom 的回答。

gg3D

请参阅此主题中 Marco Stamazza 的回答。另请参阅下面的我的努力。

scatterplot3d

在相关主题中查看Seth的回答。

lattice

在相关主题中查看Backlin的回答。

rgl

在维基指南中查看此 overview

rayshader

查看此包的这overview 项精彩功能。

trans3d

参见 data-imaginist 使用 trans3d 将立方体导入 ggplot2。

ggrgl

看看这个很酷且有用的 coolbutuseless 介绍。


现在让我回顾一下我在洛伦兹吸引子轨迹方面所做的一些努力。虽然自定义仍然有限,但我已经获得了使用 gg3D 输出 PDF 的最佳结果。我还包括一个 ggrgl 示例。

gg3D

# Packages
library(deSolve)
library(ggplot2)
library(gg3D)  # remotes::install_github("AckerDWM/gg3D")

# Directory
setwd("~/R/workspace/")

# Parameters
parms <- c(a=10, b=8/3, c=28)

# Initial state 
state <- c(x=0.01, y=0.0, z=0.0)

# Time span
times <- seq(0, 50, by=1/200)

# Lorenz system
lorenz <- function(times, state, parms) {
  with(as.list(c(state, parms)), {
    dxdt <- a*(y-x)
    dydt <- x*(c-z)-y
    dzdt <- x*y-b*z
    return(list(c(dxdt, dydt, dzdt)))
  })
}

# Make dataframe
df <- as.data.frame(ode(func=lorenz, y=state, parms=parms, times=times))

# Make plot
make_plot <- function(theta=0, phi=0){
  ggplot(df, aes(x=x, y=y, z=z, colour=time)) +
    axes_3D(theta=theta, phi=phi) +
    stat_3D(theta=theta, phi=phi, geom="path") +
    labs_3D(theta=theta, phi=phi, 
            labs=c("x", "y", "z"), 
            angle=c(0,0,0),
            hjust=c(0,2,2), 
            vjust=c(2,2,-2)) +
    ggtitle("Lorenz butterfly") +
    theme_void() +
    theme(legend.position = "none")
}

make_plot()

make_plot(theta=180,phi=0)

# Save plot as PDF
ggsave(last_plot(), filename="lorenz-gg3d.pdf")

优点:输出高质量的 PDF:

enter image description here

缺点:仍然有限的定制。但对于我的特定需求,目前是最好的选择。

ggrgl

# Packages
library(deSolve)
library(ggplot2)
library(rgl)
  #remotes::install_github("dmurdoch/rgl")
library(ggrgl) 
  # remotes::install_github('coolbutuseless/ggrgl', ref='main')
library(devout)
library(devoutrgl) 
  # remotes::install_github('coolbutuseless/devoutrgl', ref='main')
library(webshot2)
  # remotes::install_github("rstudio/webshot2")
library(ggthemes)

# Directory
setwd("~/R/workspace/")

# Parameters
parms <- c(a=10, b=8/3, c=26.48)

# Initial state 
state <- c(x=0.01, y=0.0, z=0.0)

# Time span
times <- seq(0, 100, by=1/500)

# Lorenz system
lorenz <- function(times, state, parms) {
  with(as.list(c(state, parms)), {
    dxdt <- a*(y-x)
    dydt <- x*(c-z)-y
    dzdt <- x*y-b*z
    return(list(c(dxdt, dydt, dzdt)))
  })
}

# Make dataframe
df <- as.data.frame(ode(func=lorenz, y=state, parms=parms, times=times))

# Make plot
ggplot(df, aes(x=x, y=y, z=z)) +
  geom_path_3d() +
  ggtitle("Lorenz butterfly") -> p

# Render Plot in window
rgldev(fov=30, view_angle=-10, zoom=0.7)
p + theme_ggrgl(16) 

# Save plot as PNG
rgldev(fov=30, view_angle=-10, zoom=0.7,
       file = "~/R/Work/plots/lorenz-attractor/ggrgl/lorenz-ggrgl.png", 
       close_window = TRUE, dpi = 300)
p + theme_ggrgl(16) 
dev.off()

enter image description here

优点:情节可以以类似于情节的方式旋转。可以“主题化”基本情节:

enter image description here

缺点:该图缺少带有标签的第三个轴。无法输出高质量的绘图。虽然我已经能够在 PNG 中查看和保存低质量的黑色轨迹,但我可以查看如上所示的彩色轨迹,但无法保存它,除了低质量的屏幕截图:

enter image description here

相关主题:plot-3d-data-in-rploting-3d-graphics-with-r