# 使用 R 语言绘制三维图：persp 球面
在数据可视化中，三维图表能够提供更丰富的视角，特别是在对复杂数据进行分析时。本文将带你逐步学习如何使用 R 语言中的 `persp` 函数来绘制一个球面三维图。
## 流程概述
下面的表格列出了实现三维图的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装并加载必要的 R 包 |
| 2 | 创建
原创
2024-10-13 06:41:28
127阅读
本章，我们主要关注用于展示双变量间关系和多变量间关系的绘图方法 本节主要讲述：三维散点图，旋转的三维散点图，气泡图 三维散点图 使用函数scatterplot3d()绘制三维散点图 示例install.packages("scatterplot3d")
library(scatterplot3d)
attach(mtcars)
scatterplot3d(wt,disp,mpg,main="Bas
转载
2023-06-25 08:53:11
648阅读
作者：李誉辉 前言这篇是plot3D包绘图系列之三，前一篇请戳：R_3D图(二)，这一章节主要聚焦三维图的制作。做教程狠费精力的，别忘了点赞和转发。谢谢。 3
三维图(3-D perspectives)
persp3D() 是persp()函数的扩展ribbon3D() 与persp3D()有些类似，但不是多边形网格，而是带状的网格的曲面。hist
转载
2023-08-04 17:13:05
699阅读
某日，老大发问，有这样的一张图，有什么思路解决它吗。
(来源文献“A genome-based model for adjusting radiotherapy dose (GARD): a retrospective, cohort-based study”)
好了，第一眼看去，提琴图嘛，对不对？其它的都还好说，貌似唯一难点就是怎样根据“提琴宽度”分配渐变色了。
转载
2024-08-20 22:13:08
79阅读
大部分情况下，我们使用二维的图像就足以展示我们的数据，但是也无法排出在一些特定的情况下，需要将数据在三维空间进行展示。今天给大家介绍两个用来绘制三维散点图的R包。rgl包首先介绍的是rgl包的plot3d()函数。还是先来看一下这个函数的参数。plot3d(x, y, z,
xlab, ylab, zlab, type = "p", col,
size, lwd, radius,
转载
2023-09-21 15:08:56
1705阅读
一、前言火山图是做差异分析中最常用到的图形，在前面的推文中，我们也推出了好几期火山图的绘制教程，以及很多火山图的教程也可以参考。R语言绘制精美图形 | 火山图 | 学习笔记、各类差异基因火山图汇总 | 学习笔记等等。大家根据自己的需求绘制相关的火山图即可。今天，我们学习使用volcano3D绘制3D火山图，我们会给出详细的绘图过程。注意： 小杜的生信笔记分享的教程是结合自己的需求进行分享，难免会有
转载
2024-08-29 17:35:13
158阅读
作者：张丹1.7 R语言的高质量图形渲染库Cairo问题如何让R语言画出无锯齿的高清图？引言R语言不仅在统计分析和数据挖掘领域计算能力强大，它在数据可视化领域也不逊于昂贵的商业软件。当然，R在可视化上强大，其背后离不开各种开源软件包的支持，Cairo就是这样一个用于矢量图形处理的类库。Cairo可以创建高质量的矢量图形(GIF、SVG、 PDF、PostScript) 和位图(PNG、JPEG、T
转载
2024-06-24 20:04:15
96阅读
## 如何在MATLAB和Python中绘制三维图
在数据科学、工程和数学领域，三维图的可视化非常重要，可以帮助我们更好地理解数据或函数的特性。在这篇文章中，我将指导你如何在MATLAB和Python中绘制三维图，具体步骤包括环境准备、数据准备、绘图函数调用和结果展示。我们将一步一步进行。
### 整体流程
首先，我们来看一下整个绘图的流程。以下是一个步骤表，可以帮助你理解工作流程。
|
文章目录Python三维绘图1.创建三维坐标轴对象Axes3D2.三维曲线和散点（1）实例1（2）实例23.三维曲面4.等高线5.随机散点图 有时候需要将数据可视化，学到如何画3D图，记录下来，方便将来查找！Python三维绘图在遇到三维数据时，三维图像能给我们对数据带来更加深入地理解。python的matplotlib库就包含了丰富的三维绘图工具。1.创建三维坐标轴对象Axes3D创建Axes
转载
2023-06-30 14:38:20
2349阅读
R语言入门系列课程（3）不积跬步无以至千里，不积小流无以成江河，每天进步一点点，就会遇见更优秀的自己 。
标量相当于点，向量相当于线，由标量构成了向量，由向量构成了矩阵，矩阵相当于二维平面，而数组则是三维空间里的立方体，或多维空间图形。数据框各列相对矩阵数组更为灵活，可以使hi不同模式的数据，而列表则是较为复杂的数据结构，它的元素可以是向量、数组、数据框、列表，甚至函数。今天的内容空分四个
转载
2023-09-14 14:36:07
176阅读
折线图中涉及到gcookbook的包。需要下载安装，在Rstudio中用install(“gcookbook”)即可安装，安装后运行程序即可显示相应的折线图。 引言 折线图一般用于描述一维变量随着某一连续变量变化的情况，连续变量通常为时间。换句话说，折线图最适合描述时间序列数据的变化情况。当然随着离散变量变化也是可以的，不过这个离散变量必须是有序的。画一条折线图一条基本的折线图还是比较简单的，只要
转载
2023-06-21 20:48:45
414阅读
作者：丁点helper 上篇文章中，我们用世界银行的例子给大家介绍了散点图怎么画，那折线图呢？绘制折线图如果将散点图上的点从左往右连接起来，就会得到一个折线图。今天我们以R中自带的Orange 数据集为例，来学习折线图的画法，该数据集中包含五种橘树的树龄和年轮数据。要考察橘树的年轮如何随着树龄变化，先画个散点图看看： # 先看第一种橘树，提取第一种树的数据，保存在t1中
t1 &l
转载
2023-11-21 19:59:34
20阅读
之前的ggplot2入门实践篇已经更新告一段落，也已经做了归总分类分享给大家。 最近翻看突然发现少了一个知识点，就是分面中没有讲填充多边形分面的应用，虽然其理念跟其他的常用图表类型一致。 但是鉴于多边形填充本身就比较复杂，再加上分面肯定能把大部分小伙伴儿绕晕，这里还是亲自实践一篇案例详细讲解一下实际用法。 如果你还不懂如何使用ggplot2制作数据地图的话，你可以参考以下序列文件： 地图部
上期我们说了气泡图。如果我们将气泡图的三维数据绘制到三维坐标系[1]中，通常称其为三维散点图，即用在三维X-Y-Z图上针对一个或多个数据序列绘出三个度量的一种图表。有关散点图前几部分系列可见：趋势显示的二维散点图分布显示的二维散点图气泡图R 中scatterplot3d包的scatterplot3d()函数、rgl包的plot3d()[2]函数、plot3D包的scatter3D()函数等都可以绘
转载
2024-08-04 15:49:34
50阅读
# 使用Python绘制三维图及其他可视化图表
在数据分析和科学计算中，数据可视化是一个至关重要的步骤，通过可视化，数据分析师能够更好地理解数据的特性与内在关系。Python作为一种广泛使用的编程语言，提供了多种强大的可视化库，其中Seaborn和Matplotlib是最受欢迎的两种库。虽然Seaborn主要用于二维图表的绘制，但结合Matplotlib，我们可以实现优美的三维图表。此外，本文还
使用matlab绘制三维图形的方法 使用matlab绘制三维图形的方法 三维曲线 plot3函数与plot函数用法十分相似，其调用格式为： plot3(x1,y1,z1,选项1,x2,y2,z2,选项2,…,xn,yn,zn,选项n)，其中每一组x,y,z组成一组曲线的坐标参数，选项的定义和plot函数相同。当x,y,z是同维向量时，则x,y,z 对应元素构成一条三维曲线。当x,y,z是同维矩阵时
# 用 Python Matplotlib 画三维图
Python 的 Matplotlib 库是一个强大的绘图工具，可以用来绘制各种类型的图表，包括三维图。在本文中，我们将介绍如何使用 Matplotlib 画三维图，并提供一些示例代码来帮助大家更好地理解这个过程。
## Matplotlib 三维图的基本概念
在 Matplotlib 中，可以使用 `mplot3d` 模块来创建和绘制三
原创
2024-04-23 03:46:31
282阅读
导言：数据可视化在数据分析和科学研究中起着重要的作用。Matplotlib是一个流行的Python数据可视化库，提供了丰富的绘图工具和函数。在本篇博客中，我们将介绍如何使用Matplotlib绘制一个三维曲面图像，并通过代码实例演示其中的关键部分。和其他库一样，同时具有优缺点：优点：简洁明了：给定的代码片段相对较短，且使用了一些简洁的NumPy和Matplotlib函数，使得代码逻辑清晰易懂。强大
转载
2024-08-28 20:13:07
59阅读
# R语言绘制三维Copula图的探讨
在统计学中，Copula是一种连接边缘分布与其联合分布的函数，用于描述多变量随机变量之间的依赖关系。随着数据科学的发展，Copula在金融建模、风险管理等领域得到了广泛应用。在本篇文章中，我们将使用R语言绘制三维Copula图，以便更好地理解变量间的依赖特性。
## 什么是Copula？
Copula的核心思想是将多维分布分解为边际分布和Copula函
脸谱图和星图类似，但它却比星图可以表示更多的数据维度。用脸谱来分析多维度数据，即将P个维度的数据用人脸部位的形状或大小来表征。脸谱图在平面上能够形象的表示多维度数据并给人以直观的印象,可帮助使用者形象记忆分析结果,提高判断能力,加快分析速度。目前已应用于多地域经济战略指标数据分析，空间数据可视化等领域。 脸谱图一般采用15个指标，各指标代表的面部
