График 3D данных в R

Ответ 1

Если вы работаете с "реальными" данными, для которых интервалы и последовательность сетки не могут быть гарантированы возрастающими или уникальными (надеюсь, что комбинации (x,y,z) уникальны, по крайней мере, даже если эти тройки дублируются), я бы порекомендуйте пакет akima для интерполяции с нерегулярной сетки на обычный.

Используя ваше определение data:

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

И это должно работать не только с image, но и с аналогичными функциями.

Обратите внимание, что сетка по умолчанию, для которой ваши данные сопоставляются с помощью akima::interp, определяется 40 равными интервалами, охватывающими диапазон значений x и y:

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

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

Но, конечно, это можно переопределить, передав аргументы xo и yo в akima::interp.

Ответ 2

Я использую пакет lattice для почти всего, что я нарисовал в R, и у него есть соответствующий сюжет для persp, называемый wireframe. Пусть data - это способ, которым Свен определил его.

wireframe(z ~ x * y, data=data)

Или как об этом (модификация рис. 6.3 в книга Дипананя Саркара):

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()]))
    })

Обновление: Построение поверхностей с помощью OpenGL

Поскольку этот пост продолжает привлекать внимание, я хочу добавить способ OpenGL для создания 3-х графиков (как было предложено @tucson ниже). Сначала нам нужно переформатировать набор данных от xyz-триплетов к векторам осей x и y и матрице z.

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")

Это изображение можно свободно поворачивать и масштабировать с помощью мыши или изменять с помощью дополнительных команд, и когда вы довольны этим, вы сохраняете его с помощью rgl.snapshot.

rgl.snapshot("myplot.png")

Ответ 3

Добавляя к решениям других, я хотел бы предложить использовать plotly для R, поскольку это сработало хорошо для меня.

Ниже я использую переформатированный набор данных, предложенный выше, от xyz-триплетов до векторов оси x и y и матрицы z:

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")

Обработанную поверхность можно поворачивать и масштабировать с помощью мыши. Это довольно хорошо работает в RStudio.

Вы также можете попробовать его со встроенным набором данных volcano от R:

plot_ly(z=volcano, type="surface")

Ответ 4

Я думаю, что следующий код близок к тому, что вы хотите

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")

Он дает такие данные (обратите внимание, что x и y растут)

> 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

и граф, подобный

persp(x, y, z)

Ответ 5

Не знаю, почему код выше не работал для библиотеки rgl, но следующая ссылка имеет отличный пример с той же библиотекой. Запустите код в R, и вы получите красивый 3D-график, который вы можете поворачивать под всеми углами.

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();