Ответ 1
Надеюсь, приведенный ниже пример поможет вам в правильном направлении:
# data
mat <- matrix(dpois(rep(1:20, 10), lambda=rep(10:1, each=20)), ncol=10)
# 2d line plot
matplot(mat, type="l", col="black", lty=1)
# 3d ribbon plots
par(mar = c(0, 1, 0, 1))
par(mfrow=c(1,2))
persp(z=mat[,rep(seq(ncol(mat)), each=2)], r=5, theta=320, phi=35, shade=0.5,
border=NULL, col=rep(c("#808080FE","#00000000"), each=nrow(mat)-1))
persp(z=mat[,rep(seq(ncol(mat)), each=2)], r=5, theta=320, phi=35, shade=0.5,
border=NA, col=rep(c("#808080FE","#00000000"), each=nrow(mat)-1))
par(mfrow=c(1,1))
par(mar = c(5,4,4,2)+.1)
Как вы можете видеть, основная идея здесь довольно проста. Мы упорядочиваем наши значения для построения в матрицу, дублируем столбцы в матрице так, чтобы они находились в парах, а затем построили значения с помощью persp()
, следя за тем, чтобы чередовать прозрачные и непрозрачные цвета. Однако есть несколько сложных деталей, которые еще предстоит решить, особенно в отношении того, что делать с параметром границы. Я оставлю эти данные вам.
Надеюсь, что это поможет.