如何在R曲线散点图中为每个点显式分配唯一的颜色？

Question

我有一些这样的数据：

data <- data.frame(x=runif(500), y=runif(500), z=runif(500))

我想要一个散点图，其中每个点都使用RGB值在每个维度（X，Y和Z）上独立/离散地着色。

这是我尝试过的：

代码：

library(dplyr)
library(plotly)

xyz_colors <- rgb(data$x, data$y, data$z)

plot_ly(data = data, 
    x = ~x, y = ~y, z = ~z, 
    color= xyz_colors, 
    type = 'scatter3d', 
    mode='markers') %>%
  layout(scene = list(xaxis = list(title = 'X'),
                      yaxis = list(title = 'Y'),
                      zaxis = list(title = 'Z')))

情节：

RColorBrewer认为我正在尝试从500种中间色创建连续刻度：

Warning messages:
1: In RColorBrewer::brewer.pal(N, "Set2") :
  n too large, allowed maximum for palette Set2 is 8
Returning the palette you asked for with that many colors

2: In RColorBrewer::brewer.pal(N, "Set2") :
  n too large, allowed maximum for palette Set2 is 8
Returning the palette you asked for with that many colors

用Plotly在R中为这样的点着色的正确方法是什么？ 另外，通常如何用Plotly为R中的数据点分配颜色？

为澄清起见，我尝试为颜色为“ #XXYYZZ”格式的每个点上色，其中“ XX”是介于00和FF之间的值，线性映射到data $ x的值（从0到1）。 ，X尺寸确定红色的量，Y尺寸确定绿色的量，Z尺寸确定蓝色的量。在0,0,0处该点应为黑色，在1,1,1处该点应为白色。这样做的原因是为了使可视化点的3D位置尽可能容易。

Answer 1

在3D图中，您可以对所有点使用相同的颜色，可以使用不同的颜色彼此区分不同的聚类或类别，也可以对每个点使用单独的颜色来说明第四个值（如果愿意，可以使用第四个维度） ，如Kombu's list of supported transports中所述）。正如您所言，所有这些方法都是'[...] correct ways to color the points [...]'的示例。请在下面查看，看是否满足您的需求。我将fourthVal <- data$x+data$y+data$z作为一个额外维度的示例。最终使用的内容将完全取决于您的数据集以及您要说明的内容。

代码：

library(dplyr)
library(plotly)

data <- data.frame(x=runif(500), y=runif(500), z=runif(500))

xyz_colors <- rgb(data$x, data$y, data$z)

fourthVal <- data$x+data$y+data$z

plot_ly(data = data, 
        x = ~x, y = ~y, z = ~z, 
        color= fourthVal, 
        type = 'scatter3d', 
        mode='markers') %>%
  layout(scene = list(xaxis = list(title = 'X'),
                      yaxis = list(title = 'Y'),
                      zaxis = list(title = 'Z')))

情节：

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