使用R语言绘制3D数据可视化scatter散点图实现步骤

目录
  • Step1. 绘图数据的准备
  • Step2. 绘图数据的读取
  • Step3.绘图所需package的调用
  • Step4.绘图
  • 调整3D点的大小
  • 调整透明度
  • 注意事项

它来了它来了，它顺着网线走来了…
哈哈，今天小仙给大家带来的是3D散点图。

强调一下啊，咱们这个教程里第一次出现了3D图，第一次出现了交互式图形（简单粗暴的理解， 用鼠标点击会动的图）

今天主要给大家介绍一下plotly这个R包，顺便分享下3D散点图的画法。
plotly是一个在线的数据分析和可视化工具，图表类型丰富、可交互等等一堆优点，关键是它还有相应的R包和Python包。R包的绘图风格是这个样子的，是不是还挺好看

如果大家想画交互式图形，可以试试这个包。
不过目前小仙对这个包的语句还不太熟悉，只能画个3D散点图简单示范一下啦

Step1. 绘图数据的准备

首先还是要把你想要绘图的数据调整成R语言可以识别的格式excel中保存成csv格式。
数据的格式如下图：

Step2. 绘图数据的读取

data<-read.csv(“your file path”, header = T)

Step3.绘图所需package的调用

library(plotly)
 x <- data[, 1]
 y <- data[, 2]
 z <- data[, 3]

Step4.绘图

p <- plot_ly(data, x = ~x, y = ~y, z = ~z, color = ~data$Species,
               colors = c("#FF6DAE","#D4CA3A","#00BDFF"),
               marker = list(size = 5)) %>%
    add_markers()
p

调整3D点的大小

调整透明度

注意事项

以上就是使用R语言绘制3D数据可视化scatter散点图实现步骤的详细内容，更多关于R语言绘制3D数据可视化scatter散点图的资料请关注我们其它相关文章！

赞 (0)

相关推荐

  • R语言绘制散点图实例分析

    R语言绘制散点图实例分析

    散点图显示在笛卡尔平面中绘制的许多点. 每个点表示两个变量的值. 在水平轴上选择一个变量,在垂直轴上选择另一个变量. 使用plot()函数创建简单散点图. 语法 在R语言中创建散点图的基本语法是 - plot(x, y, main, xlab, ylab, xlim, ylim, axes) 以下是所使用的参数的描述 - x是其值为水平坐标的数据集. y是其值是垂直坐标的数据集. main要是图形的图块. xlab是水平轴上的标签. ylab是垂直轴上的标签. xlim是用于绘图的x的值的极限.

  • 如何用R语言绘制散点图

    如何用R语言绘制散点图

    散点图是将所有的数据以点的形式展现在直角坐标系上,以显示变量之间的相互影响程度,点的位置由变量的数值决定,每个点对应一个 X 和 Y 轴点坐标. 散点图可以使用 plot() 函数来绘制,语法格式如下: plot(x, y, type="p", main, xlab, ylab, xlim, ylim, axes) x 横坐标 x 轴的数据集合 y 纵坐标 y 轴的数据集合 type:绘图的类型,p 为点.l 为直线, o 同时绘制点和线,且线穿过点. main 图表标题. xlab.

  • R语言 使用ggplot2绘制好看的分组散点图

    R语言 使用ggplot2绘制好看的分组散点图

    我们以iris数据集为例,该数据集包括花萼的长度和宽度,花瓣的长度和宽度,以及物种,如下图: 本文我们要绘制不同物种下花萼的长度和宽度的分布情况,以及二者之间的相关性关系. 1. 首先载入ggplot2包, library(ggplot2) 2. 然后进行ggplot(data = NULL, mapping = aes(), ..., environment = parent.frame())绘制,在绘制中第一个参数是数据,第二个参数是数据映射,是绘制的全局变量,其中包含的参数有x,y,col

  • 使用R语言绘制散点图结合边际分布图教程

    使用R语言绘制散点图结合边际分布图教程

    目录 1. 使用ggExtra结合ggplot2 1)传统散点图 2)密度函数 3)直方图 4)箱线图(宽窄的显示会有些问题) 5)小提琴图(会有重叠,不建议使用) 6)密度函数与直方图同时展现 2. 使用cowplot与ggpubr 1)重绘另一种散点图 2)有缝拼接 3)无缝拼接 参考 主要使用ggExtra结合ggplot2两个R包进行绘制.(胜在简洁方便)使用cowplot与ggpubr进行绘制.(胜在灵活且美观) 下面的绘图我们均以iris数据集为例. 1. 使用ggExtra结合gg

  • 使用R语言绘制3D数据可视化scatter散点图实现步骤

    使用R语言绘制3D数据可视化scatter散点图实现步骤

    目录 Step1. 绘图数据的准备 Step2. 绘图数据的读取 Step3.绘图所需package的调用 Step4.绘图 调整3D点的大小 调整透明度 注意事项 它来了它来了,它顺着网线走来了…哈哈,今天小仙给大家带来的是3D散点图. 强调一下啊,咱们这个教程里第一次出现了3D图,第一次出现了交互式图形(简单粗暴的理解, 用鼠标点击会动的图) 今天主要给大家介绍一下plotly这个R包,顺便分享下3D散点图的画法.plotly是一个在线的数据分析和可视化工具,图表类型丰富.可交互等等一堆优点

  • R语言实现各种数据可视化的超详细教程

    目录 1 主成分分析可视化结果 1.1 查看莺尾花数据集(前五行,前四列) 1.2 使用莺尾花数据集进行主成分分析后可视化展示 2 圆环图绘制 3 马赛克图绘制 3.1 构造数据 3.2 ggplot2包的geom_rect()函数绘制马赛克图 3.3 vcd包的mosaic()函数绘制马赛克图 3.4 graphics包的mosaicplot()函数绘制马赛克图 4 棒棒糖图绘制 4.1 查看内置示例数据 4.2 绘制基础棒棒糖图(使用ggplot2) 4.2.1 更改点的大小,形状,颜色和透

  • R语言绘制数据可视化小提琴图画法示例

    R语言绘制数据可视化小提琴图画法示例

    目录 Step1. 绘图数据的准备 Step2. 绘图数据的读取 Step3. 绘图所需package的安装.调用 Step4. 绘图 小提琴图之前已经画过了,不过最近小仙又看到一种貌美的画法,决定复刻一下.文献中看到的图如下: Step1. 绘图数据的准备 首先要把你想要绘图的数据调整成R语言可以识别的格式,建议大家在excel中保存成csv格式.作图数据如下: Step2. 绘图数据的读取 data<-read.csv("your file path", header = T

  • R语言绘制数据可视化小提琴图Violin plot with dot画法

    R语言绘制数据可视化小提琴图Violin plot with dot画法

    目录 Step1.绘图数据的准备 Step2.绘图数据的读取 Step3.绘图所需package的安装.调用 Step4.绘图 小提琴图之前已经画过了,不过最近小仙又看到一种貌美的画法,决定复刻一下.文献中看到的图如下: Step1. 绘图数据的准备 首先要把你想要绘图的数据调整成R语言可以识别的格式,建议大家在excel中保存成csv格式.作图数据如下: Step2. 绘图数据的读取 data<-read.csv("your file path", header = T) #注

  • R语言绘制数据可视化Dumbbell plot哑铃图

    R语言绘制数据可视化Dumbbell plot哑铃图

    目录 Step1. 绘图数据的准备 Step3. 绘图所需package的安装.调用 Step4. 绘图 改变size的大小 调整顺序 又是一年春来到,小仙祝大家在新的一年开开心心.顺顺利利!今天给大家分享的图是哑铃图(Dumbbell plot). Step1. 绘图数据的准备 首先要把你想要绘图的数据调整成R语言可以识别的格式,建议大家在excel中保存成csv格式.作图数据格式如下: Step2. 绘图数据的读取 data <- read.csv("your file path&qu

  • 如何用R语言绘制饼图和条形图

    如何用R语言绘制饼图和条形图

    R 语言提供来大量的库来实现绘图功能. 饼图,或称饼状图,是一个划分为几个扇形的圆形统计图表,用于描述量.频率或百分比之间的相对关系. R 语言使用 pie() 函数来实现饼图,语法格式如下: pie(x, labels = names(x), edges = 200, radius = 0.8, clockwise = FALSE, init.angle = if(clockwise) 90 else 0, density = NULL, angle = 45, col = NULL, bor

  • 利用python/R语言绘制圣诞树实例代码

    利用python/R语言绘制圣诞树实例代码

    目录 Python R语言 总结 圣诞节快到了,想着用python.r来画画圣诞树玩,就在网络上各种找方法,不喜勿喷哈~~ Python 1. import turtle screen = turtle.Screen() screen.setup(800,600) circle = turtle.Turtle() circle.shape('circle') circle.color('red') circle.speed('fastest') circle.up() square = turt

  • R语言使用gganimate创建可视化动图

    R语言使用gganimate创建可视化动图

    目录 前言 加载R包,数据 ggplot2绘制 gganimate 动态 参考资料 前言 介绍一个主要用于绘制动画的ggplot2的扩展包---gganimate包. Hans Rosling的关于“New Insights on Poverty”的TED演讲绝对是对我影响最大的几个TED之一,原来数据可以这样展示,,,可视化可以这样炫,,,故事可以这样讲... 下面尝试使用 gganimate 包和 gapminder 数据集,实现类似可视化过程. 加载R包,数据 #R包安装 install.

  • 用R语言绘制函数曲线图

    用R语言绘制函数曲线图

    函数曲线图是研究函数的重要工具. R 中 curve() 函数可以绘制函数的图像,代码格式如下: curve(expr, from = NULL, to = NULL, n = 101, add = FALSE, type = "l", xname = "x", xlab = xname, ylab = NULL, log = NULL, xlim = NULL, -) # S3 函数的方法 plot(x, y = 0, to = 1, from = y, xlim

随机推荐