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我有一个像打击这样的表格:我可以根据以下推荐绘制简单的 2 维 PCA 图,但我想要基于 col-names 的 3D PCA?

                   4_rep1 4_rep2     8_rep1     8_rep2     7_rep1     7_rep2   3_rep1   3_rep2 

ENSG00000000003    2202    1787       2357       2257        945        977    1362      8536
ENSG00000000005      33      15         13         12         21         37      20      15          
ENSG00000000419     557     442        696        679        359        398     279     314        
ENSG00000000457     343     251        218        215        212        219     221     254         
ENSG00000000460     276     242        189        202        123        126     206     218         

plotPCA(newSeqExpressionSet(as.matrix(data),col=colors))

感谢您的任何建议,提前!

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假设您需要一个以特征向量为轴、变量权重为坐标的散点 3 d 图,您可以找到几个选项:

# here the data
results <-    data.frame(matrix(c(2202,33,557,1787,15,442,2357,13,696,2257,12,679),nrow=3,ncol=4))
colnames(results) <- c("4_rep1","4_rep2","8_rep1","8_rep2")
rownames(results) <- c("ENSG00000000003","ENSG00000000005","ENSG00000000419")

# then a small transformation
library(data.table)
t_results <- transpose(results)
colnames(t_results) <- rownames(results)
rownames(t_results) <- colnames(results)

#lastly the plot
library(scatterplot3d) 
scatterplot3d(t_results[,1],t_results[,2],t_results[,3], main="Very    simple")

在此处输入图像描述

更酷一点:

library(rgl)
plot3d(results[,1]  ,results[,2],results[,3], col="red", size=3)

在此处输入图像描述

和这个:

    p <- plot_ly(t_results, x = ~ENSG00000000003, y = ~ENSG00000000005, z = ~ENSG00000000419) %>%
  add_markers() %>%
  layout(scene = list(xaxis = list(title = 'ENSG00000000003'),
                      yaxis = list(title = 'ENSG00000000005'),
                      zaxis = list(title = 'ENSG00000000419')))

    p

在此处输入图像描述

于 2018-06-11T09:58:05.277 回答