在R中绘制3D数据

Question

我有一个3D数据集：

data = data.frame(
    x = rep( c(0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5), each=5),
    y = rep( c(1, 2, 3, 4, 5), 5)
)

data$z = runif(
    25,
    min = (data$x*data$y - 0.1 * (data$x*data$y)),
    max = (data$x*data$y + 0.1 * (data$x*data$y))
)

data
str(data)

我想绘制它，但R alwyas的内置函数给出错误

  

增加预期的'x'和'y'值

# ### 3D Plots ######################################################
# built-in function always give the error
#    "increasing 'x' and 'y' values expected"
demo(image)
image(x = data$x, y = data$y, z = data$z)

demo(persp)
persp(data$x,data$y,data$z)

contour(data$x,data$y,data$z)

当我在互联网上搜索时，我发现当X和Y值的组合不唯一时会发生此消息。但在这里它们是独一无二的。

我尝试了其他一些库，它可以正常工作。但我不喜欢这些图的默认样式（内置函数应该满足我的期望）。

# ### 3D Scatterplot ######################################################
# Nice plots without surface maps?
install.packages("scatterplot3d", dependencies = TRUE)
library(scatterplot3d)
scatterplot3d(x = data$x, y = data$y, z = data$z)

# ### 3D Scatterplot ######################################################
# Only to play around?
install.packages("rgl", dependencies = TRUE)
library(rgl)
plot3d(x = data$x, y = data$y, z = data$z)
lines3d(x = data$x, y = data$y, z = data$z)
surface3d(x = data$x, y = data$y, z = data$z)

为什么我的数据集不被内置函数接受？

Answer 1

我将lattice包用于我在R中绘制的几乎所有内容，并且它具有与persp wireframe相对应的图表data。让wireframe(z ~ x * y, data=data) 成为Sven定义它的方式。

p <- wireframe(z ~ x * y, data=data)
npanel <- c(4, 2)
rotx <- c(-50, -80)
rotz <- seq(30, 300, length = npanel[1]+1)
update(p[rep(1, prod(npanel))], layout = npanel,
    panel = function(..., screen) {
        panel.wireframe(..., screen = list(z = rotz[current.column()],
                                           x = rotx[current.row()]))
    })

或者这个怎​​么样（Deepanyan Sarkar's book中的图6.3的修改）：

x

更新：使用OpenGL绘制曲面

由于这篇文章继续引起人们的注意，我想添加OpenGL方法来制作3-d图（如下面的@tucson所示）。首先，我们需要将数据集从xyz-tripplet重新格式化为轴向量y和z以及矩阵x <- 1:5/10 y <- 1:5 z <- x %o% y z <- z + .2*z*runif(25) - .1*z library(rgl) persp3d(x, y, z, col="skyblue") 。

rgl.snapshot

此图像可以使用鼠标自由旋转和缩放，也可以使用其他命令进行修改，当您对它感到满意时，可以使用rgl.snapshot("myplot.png") 进行保存。

{{1}}

Answer 2

如果您使用的是“实际”数据，其网格间隔和序列无法保证增加或唯一（希望(x,y,z)组合至少是唯一的，即使这些三元组是重复的），我建议akima包用于从不规则网格到常规网格进行插值。

使用您对data的定义：

library(akima)
im <- with(data,interp(x,y,z))
with(im,image(x,y,z))

这不仅适用于image，也适用于类似的功能。

请注意，akima::interp数据映射到的默认网格是由x和y值范围内的40个相等间隔定义的：

> formals(akima::interp)[c("xo","yo")]
$xo
seq(min(x), max(x), length = 40)

$yo
seq(min(y), max(y), length = 40)

但当然，可以通过将参数xo和yo传递给akima::interp来覆盖这一点。

Answer 3

添加到其他人的解决方案中，我建议您使用R x <- 1:5/10 y <- 1:5 z <- x %o% y z <- z + .2*z*runif(25) - .1*z library(plotly) plot_ly(x=x,y=y,z=z, type="surface") 包，因为这对我来说效果很好。

下面，我使用上面建议的重新格式化的数据集，从xyz-tripplets到轴向量x和y以及矩阵z：

volcano

plotly

可以使用鼠标旋转和缩放渲染曲面。这在RStudio中运行得相当好。

您也可以使用R中的内置plot_ly(z=volcano, type="surface") 数据集进行尝试：

{{1}}

Answer 4

我认为以下代码接近你想要的代码

x    <- c(0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5)
y    <- c(1, 2, 3, 4, 5)
zfun <- function(a,b) {a*b * ( 0.9 + 0.2*runif(a*b) )}
z    <- outer(x, y, FUN="zfun")

它提供了这样的数据（请注意x和y都在增加）

> x
[1] 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5
> y
[1] 1 2 3 4 5
> z
          [,1]      [,2]      [,3]      [,4]      [,5]
[1,] 0.1037159 0.2123455 0.3244514 0.4106079 0.4777380
[2,] 0.2144338 0.4109414 0.5586709 0.7623481 0.9683732
[3,] 0.3138063 0.6015035 0.8308649 1.2713930 1.5498939
[4,] 0.4023375 0.8500672 1.3052275 1.4541517 1.9398106
[5,] 0.5146506 1.0295172 1.5257186 2.1753611 2.5046223

和

之类的图表

persp(x, y, z)

Answer 5

不确定为什么上面的代码不适用于库rgl，但以下链接对同一个库有一个很好的例子。 在R中运行代码，您将获得一个漂亮的3d图，您可以在各个角度转动。

http://statisticsr.blogspot.de/2008/10/some-r-functions.html

########################################################################
## another example of 3d plot from my personal reserach, use rgl library
########################################################################
# 3D visualization device system

library(rgl);
data(volcano)
dim(volcano)

peak.height <- volcano;
ppm.index <- (1:nrow(volcano));
sample.index <- (1:ncol(volcano));

zlim <- range(peak.height)
zlen <- zlim[2] - zlim[1] + 1
colorlut <- terrain.colors(zlen) # height color lookup table
col <- colorlut[(peak.height-zlim[1]+1)] # assign colors to heights for each point
open3d()

ppm.index1 <- ppm.index*zlim[2]/max(ppm.index);
sample.index1 <- sample.index*zlim[2]/max(sample.index)

title.name <- paste("plot3d ", "volcano", sep = "");
surface3d(ppm.index1, sample.index1, peak.height, color=col, back="lines", main = title.name);
grid3d(c("x", "y+", "z"), n =20)

sample.name <- paste("col.", 1:ncol(volcano), sep="");
sample.label <- as.integer(seq(1, length(sample.name), length = 5));

axis3d('y+',at = sample.index1[sample.label], sample.name[sample.label], cex = 0.3);
axis3d('y',at = sample.index1[sample.label], sample.name[sample.label], cex = 0.3)
axis3d('z',pos=c(0, 0, NA))

ppm.label <- as.integer(seq(1, length(ppm.index), length = 10));
axes3d('x', at=c(ppm.index1[ppm.label], 0, 0), abs(round(ppm.index[ppm.label], 2)), cex = 0.3);

title3d(main = title.name, sub = "test", xlab = "ppm", ylab = "samples", zlab = "peak")
rgl.bringtotop();