问题标签 [scatterplot3d]
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pca - 我无法弄清楚我的 scatterplot3D for PCA 编码中的问题......我现在该怎么办?
这是我得到的错误
scatterplot3d 中的错误(x = all.loadings[top300],color = ("red"),pch = 20,:(x|y|z)lim 内没有数据
我该如何解决?
python - 3D 散点图:多值图,按列着色
我想使用具有以下格式的数据框执行 3d 散点图:
日期 | A_x1 | A_x2 | A_x3 | B_x1 | B_x2 | B_x3 | C_x1 | C_x2 | C_x3 | D_x1 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
2021-01-01 | 1 | 9 | 1 | 1 | 3 | 2 | 2 | 4 | 6 | ... |
2021-01-02 | 2 | 2 | 3 | 8 | 8 | 4 | 6 | 8 | 9 | ... |
2021-01-03 | 2 | 2 | 2 | 2 | 9 | 5 | 5 | 1 | 5 | ... |
2021-01-04 | 2 | 3 | 9 | 3 | 3 | 5 | 2 | 3 | 7 | ... |
您可能猜到:3d 散点图的 3 轴应为 x1、x2 和 x3。所以我有 3 个轴的 3 个变量,但每行有多个值。我想将 A_x1/2/3、B_x1/2/3 等的值绘制到相应的点并为它们着色(例如 A = 红色、B = 绿色、C = 蓝色等)。
我尝试使用 matplotlib 和 plotly,但我对任何其他库都是开放的。要获取所有 x_1 值的数据帧或数组,我使用以下代码。
这是情节中最简单的散点图,工作正常:
部分问题已被@Ynjxsjmh 剧透解决:
但是这个obv。绘制 A 的 x1、x2、x3 值(=3 列),我希望所有 >!columns 都包括在内。我想做这样的事情,但我得到了不同的错误。尝试使用 >!dataframe 和数组。代码
这段代码现在有效。数据点(例如 A_x1、x2、x3 出现在正确的位置)。什么浇头仍不清楚:着色。
现在我通过执行 color=(x_1 x_2 x_3)^(1/3)根据其几何大小为数据点着色
我想要什么:根据列的名称或数据框的第一行或其他任何内容为数据点着色(我将不得不添加这一行,但这不成问题)。
有任何想法吗?谢谢!
r - Scatterplot3D - 条形图和变量名之间的轴 x 空间错误
我试图在 3D 中绘制我的变量,我需要增加线条之间的空间,以便创建更好的视角。同样由于某种原因,a 有数字而不是变量名称,我有 43 个变量,但我只能看到 1 到 50 之间的数字。我需要修复我的轴,但我不知道如何修复。
我的数据看起来像这样
r - 如何使用 R 以行名作为图例和不同颜色来制作漂亮的 scatter3d
我已经制作了 3d 散点图,但我希望每个点的颜色不同且形状不同
我使用的代码
我用于此分析的数据。
结构(列表(污染物 = c(“石油”,“硫化物”,“PAH”,“OCP”,“PES”,“丙烯酸”,“PP”,“人造丝”),PC1 = c(0.403932362147421,0.555044525557921,0.076054416943299 , -0.0720241904196998, 0.447560520426065, 0.0568903915498196, -0.259187304098997, 0.497058817862777), PC2 = c(-0.455434537323988, -0.29106034461361, 0.342721781548768, 0.117145627891435, 0.408367154179987, 0.506743327637759, -0.390124826686555, 0.0305291206586067), PC3 = c(0.0862562754659925, -0.0387696672317506, 0.574038320104521, - 0.721513535016868, 0.158526945855976, -0.108410486624353, 0.222722390860155, -0.233379742311754), PC4 = c(-0.314407751462903, -0.134408332997354, 0.169766921910276, -0.0832028345129114, -0.164199259363002, -0.696041503283991, -0.456572272090939, 0.356994727809195), PC5 = c(0.0161942986358165, 0.015757794327504, 0.598159844933004, 0.558520586006352, -0.029362526526301, -0.118504522623422, 0.498083095703882, 0.258373259944396), PC6 = c(0.518412858988302, -0.0191704059743438, 0.361419582163633, 0.24044643261062, -0.329200673343559, 0.0430271919863158, -0.521248888676183, -0.400645947586656), PC7 = c(0.151901296559833, -0.205320742751646, -0.144538332512259, 0.265500760968266, 0.686586857523377, -0.46642589723511, 0.0106988593210088, -0.392833691188813), PC8 = c(0.480663601925481, -0.738151978534111, -0.0954256850387164, -0.115475274210577, 0.0140322623771219, 0.10149037686373, 0.0515695472255115, 0.434162341603549)), class = "data.frame ", row.names = c(NA, -8L))PC6 = c(0.518412858988302, -0.0191704059743438, 0.361419582163633, 0.24044643261062, -0.329200673343559, 0.0430271919863158, -0.521248888676183, -0.400645947586656), PC7 = c(0.151901296559833, -0.205320742751646, -0.144538332512259, 0.265500760968266, 0.686586857523377, -0.46642589723511, 0.0106988593210088, -0.392833691188813), PC8 = c(0.480663601925481, -0.738151978534111, -0.0954256850387164, -0.115475274210577, 0.0140322623771219, 0.10149037686373, 0.0515695472255115, 0.434162341603549)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -8L))PC6 = c(0.518412858988302, -0.0191704059743438, 0.361419582163633, 0.24044643261062, -0.329200673343559, 0.0430271919863158, -0.521248888676183, -0.400645947586656), PC7 = c(0.151901296559833, -0.205320742751646, -0.144538332512259, 0.265500760968266, 0.686586857523377, -0.46642589723511, 0.0106988593210088, -0.392833691188813), PC8 = c(0.480663601925481, -0.738151978534111, -0.0954256850387164, -0.115475274210577, 0.0140322623771219, 0.10149037686373, 0.0515695472255115, 0.434162341603549)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -8L))-0.392833691188813), PC8 = c(0.480663601925481, -0.738151978534111, -0.0954256850387164, -0.115475274210577, 0.0140322623771219, 0.10149037686373, 0.0515695472255115, 0.434162341603549)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -8L))-0.392833691188813), PC8 = c(0.480663601925481, -0.738151978534111, -0.0954256850387164, -0.115475274210577, 0.0140322623771219, 0.10149037686373, 0.0515695472255115, 0.434162341603549)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -8L))
r - 如何使用 R 制作 3D 散点图?
最近我正在研究 PCA 分析的数据,在分析中我必须考虑 3 个组件。所以,我使用scatterplot3d
了图书馆。但是这个库的问题是我不能使组 eclipse 并且命名变量几乎是不可能的。
使用的数据
用于此的代码
我想要这样的图:
r - 在 R 中的 3D 散点图中添加网格
在此代码中,函数 addgrids3d 不起作用。它说,“找不到 addgrids3d 函数”。这里可能是什么问题?
r - 如何在 r 中的 3D 散点图中添加椭圆/多边形和图例?
我使用scatterplot3d
计算最佳聚类数 4 的地方进行了 kmeans 聚类 3D。现在我做了下面的代码来制作 3d kmeans 图。但我不知道如何在图中添加图例(集群 1、集群 2、...)和多边形或椭圆。
我用过的数据
javascript - D3.js 散点图 x 轴上的自定义刻度
我有三个问题:
- 如何在 x 轴上添加刻度,以便它们分隔散点图的分组区域(每年分组的列)?
- 如何将年份作为文本放置在散点图的相应区域下?
- 有没有比手动将每个点的 x 位置添加到输入数据中更优雅的方法来生成散点图?
更多背景信息:我想用 D3.js 可视化从 2014 年到 2020 年按年份分组的六个组织的会议。散点图的每个点代表一次会议,六种颜色与组织相匹配。目前,我已将散点图中每个点的 x 位置手动添加到输入数据文件中,以便年份之间存在差距。
当前代码:
正在运行的项目可以在这里进行调查。
r - R Plotly 3D散点图中轴上的值相等
我想在 x、y 和 z 轴上绘制一个具有不同值的散点立方体,但间隔相等。
我在这里找到了一个类似的问题Equal distance between all points on an axis,用于二维图。对于 plotly 中的 3D 图形,我需要相同的内容。
我试图改变因子和字符的值格式,但没有结果。
这是我的代码:
虽然这是我想要获得的:
非常感谢您的帮助!