3Dデータセットがあります:
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$y))
)
data
str(data)
そして、私はそれをプロットしたいのですが、R alwyasの組み込み関数はエラーを与えます
「x」および「y」の値が増加することが予想されます
# ### 3D Plots ######################################################
# built-in function always give the error
# "increasing 'x' and 'y' values expected"
demo(image)
image(x = data$x, y = data$y, z = data$z)
demo(persp)
persp(data$x,data$y,data$z)
contour(data$x,data$y,data$z)
インターネットで検索したところ、このメッセージはXとYの値の組み合わせが一意でない場合に発生することがわかりました。しかし、ここで彼らはユニークです。
他のライブラリをいくつか試してみましたが、問題なく動作します。しかし、私はプロットのデフォルトのスタイルが好きではありません(組み込み関数は私の期待を満たすべきです)。
# ### 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)
データセットが組み込み関数で受け入れられないのはなぜですか?
グリッドの間隔とシーケンスが増加または一意であることを保証できない「実際の」データを使用している場合(これらのトリプルが重複していても、(x,y,z)
の組み合わせが少なくとも一意であることが望ましい)不規則なグリッドから通常のグリッドに補間するためのakima
パッケージ。
data
の定義を使用:
library(akima)
im <- with(data,interp(x,y,z))
with(im,image(x,y,z))
そして、これはimage
だけでなく同様の関数でも機能するはずです。
akima::interp
によってデータがマッピングされるデフォルトのグリッドは、x
およびy
値の範囲に及ぶ40の等間隔で定義されることに注意してください。
> formals(akima::interp)[c("xo","yo")]
$xo
seq(min(x), max(x), length = 40)
$yo
seq(min(y), max(y), length = 40)
しかし、もちろん、これは引数xo
とyo
をakima::interp
に渡すことでオーバーライドできます。
Rでプロットするほぼすべてにlattice
パッケージを使用し、persp
と呼ばれるwireframe
に対応するプロットがあります。 data
をSvenが定義した方法にします。
wireframe(z ~ x * y, data=data)
または、これについてはどうですか( Deepanyan Sarkarの本 のfig 6.3の修正):
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()]))
})
この投稿は引き続き注目を集めているので、OpenGLの方法を追加して3-dプロットも作成したいと思います(以下の@tucsonで提案されています)。まず、データセットをxyz-trippletsから軸ベクトルx
とy
および行列z
に再フォーマットする必要があります。
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")
この画像は、マウスを使用して自由に回転および拡大縮小するか、追加のコマンドで変更できます。満足したら、rgl.snapshot
を使用して保存します。
rgl.snapshot("myplot.png")
他のソリューションに追加して、plotly
に R
パッケージを使用することをお勧めします。
以下では、xyz-trippletsから軸ベクトルxおよびyおよび行列zまで、上で提案した再フォーマット済みデータセットを使用しています。
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")
レンダリングされたサーフェスは、マウスを使用して回転およびスケーリングできます。これはRStudioでかなりうまく機能します。
volcano
の組み込みR
データセットを使用して試すこともできます。
plot_ly(z=volcano, type="surface")
次のコードはあなたが望むものに近いと思います
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")
このようなデータを提供します(x
とy
の両方が増加していることに注意してください)
> 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
のようなグラフ
persp(x, y, z)
上記のコードがライブラリrgl
で機能しなかった理由はわかりませんが、次のリンクには同じライブラリの優れた例があります。 Rでコードを実行すると、すべての角度で向きを変えることができる美しい3Dプロットが得られます。
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();