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R语言三维图的绘制
当然，作为大众的免费软件，指定不服，很多人为此也基于R语言开发了一些相应的三维图的绘制包，像rgl，gg3D，plot3D，scatterplot3d等，我们今天就介绍一下其中的scatterplot3d 包的安装就不赘述了: install.packages(“scatterplot3d”) 接下来我们看下它里面的函数，其实这个包就一个函数scatterplot3d。 ? col.grid="lightblue", main="scatterplot3d - 1",pch=20) ? (x, y, z, color, pch=20, zlim=c(-2, 10),main="scatterplot3d - 3") ? =0.7, pch=16, main="scatterplot3d - 5") #Now adding some points to the "scatterplot3d" s3d$points3d
7K20发布于 2019-11-10 - 来自专栏生物信息云
R语言基础绘图教程——第8章:3维散点图
dat0) dat1 = dat0[,-1] rownames(dat1) = dat0[,1] color = c(rep('red',3),rep('orange',3),rep('blue',3)) scatterplot3d #draw 3d plot--2 library(scatterplot3d) scatterplot3d(dat1) #调整 scatterplot3d(dat1,main='3D plot',color #调整角度，保存 pdf('3d_scatter_plot.pdf',onefile=TRUE,width=8,height=8) diffangle <- function(ang){ scatterplot3d
3.6K30发布于 2019-08-23 - 来自专栏机器学习与统计学
R in action读书笔记（14）第十一章 中级绘图 之一：散点图（高能预警）
第十一章中级绘图 本章内容 二元变量和多元变量关系的可视化 绘制散点图和折线图 理解相关图 学习马赛克图和关联图 本章用到的函数有： plot hexbin ablines iplot scatterplot scatterplot3d 11.1.3 三维散点图 假使你对汽车英里数、车重和排量间的关系感兴趣，可用scatterplot3d中的 scatterplot3d()函数来绘制它们的关系。 Scatterplot3d(x,y,z) x被绘制在水平轴上，y被绘制在竖直轴上，z被绘制在透视轴上。 > library(scatterplot3d) > attach(mtcars) > scatterplot3d(wt,disp,mpg,main="basic 3d scatter plot") 注 添加一个回归面 > s3d<-scatterplot3d(wt,disp,mpg, + pch=16, + highlight.3d=TRUE,
2.6K20发布于 2019-04-10 - 来自专栏生物信息与临床医学专栏
R语言入门之散点图
4. 3D 散点图 你可以使用“scatterplot3d“包里的scatterplot3d()函数来绘制3D散点图，下面是几个实例： # 简单3D散点图 library(scatterplot3d ) #加载R包 attach(mtcars) #固定数据集 scatterplot3d(wt,disp,mpg, main="3D Scatterplot") #绘制3D散点图，第一个参数是x轴，第二个参数是 # 绘制带有颜色和垂线的3D散点图 library(scatterplot3d) #加载R包 attach(mtcars) #固定数据集 scatterplot3d(wt,disp,mpg, pch=16
3.3K20发布于 2020-08-06 - 来自专栏用户7627119的专栏
R语言绘图：复杂散点图绘制
三维散点图 三维散点图用于对三个变量之间的交互关系进行可视化，scatterplot3d包中的函数scatterplot3d()，可以用于绘制三维散点图： scatterplot3d(x, y=NULL 例如利用mtcars数据集，绘制wt，disp和mpg之间的三维散点图： install.packages("scatterplot3d") library(scatterplot3d) with(mtcars , # 数据集 scatterplot3d(wt,disp,mpg, # 绘制图形的三个变量 pch=16, # 设置绘图符号 highlight
3.9K20发布于 2020-08-20 - 来自专栏单细胞天地
RunTSNE二维及三维结果可视化
reduction = "pca", dims = 1:10, dim.embed = 3) 三维立体图可视化就可以用到scatterplot3d Plots a three dimensional (3D) point cloud这个包 tSNE三维可视化步骤： 提取tSNE三维坐标数据，以及细胞分群情况celltype 选择合适的配图颜色 使用scatterplot3d 绘制三维图 使用legend加上标签信息 #加载R包 library(dplyr) library(scatterplot3d) #指定数据和颜色 plot = tSNE_3d class(plot) Type=pbmc@meta.data$celltype, TypeColor=color.bin[as.numeric(as.factor(Type))]) #scatterplot3d 绘制三维图 scatterplot3d(x = plot$tSNE_1, y = plot$tSNE_2, z = plot$tSNE_3,
1.1K10编辑于 2024-06-25 - 来自专栏机器学习AI算法工程
用R语言预测股票价格涨跌—基于KNN分类器
kNN算法R语言实现 载入程序包&读入数据 library(class) library(dplyr) library(lubridate) library(scatterplot3d) stocks file.choose()) 数据查看 head(stocks) summary(stocks[,-1]) cl <- stocks$Increase #已知涨跌 colors <- 3-cl scatterplot3d (stocks[,2:4],color=colors, col.axis=5, col.grid="lightblue", main="scatterplot3d - stocks
7.4K71发布于 2018-03-14 - 来自专栏医学和生信笔记
R语言PCA可视化3D版
今天再介绍下scatterplot3d包。 library(scatterplot3d) scatterplot3d(tmp[,1:3], # 第1-3主成分 # 颜色长度要和样本长度一样，且对应！
83910编辑于 2023-02-14 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
群体遗传三剑客第一篇：分组和不分组的PCA分析，添加解释百分比
添加y坐标 labs(x = xlab,y = ylab,color="")+ guides(fill=F)+ theme_bw() # 主题 # 绘制3-D PCA图 library(scatterplot3d mutate(colour = case_when( Gen == "A" ~ "red", Gen == "B" ~ "green", Gen == "C" ~ "blue", )) scatterplot3d 绘制3-D PCA图 library(scatterplot3d) pca_re2 = pca_re2 %>% mutate(colour = case_when( Gen == "A" ~ "red ", Gen == "B" ~ "green", Gen == "C" ~ "blue", )) scatterplot3d(pca_re2[,1:3],color=pca_re2$colour scatterplot3d 函数绘制三维散点图，指定颜色、点的形状、角度等参数。 legend 函数在图的右上角添加图例，显示不同 Gen 组对应的颜色。
89910编辑于 2025-03-07 - 来自专栏庄闪闪的R语言手册
复现 sci 顶刊中的 3D 密度函数图
这里我们主要使用 plot3D[2] 包中的 scatter3D 函数进行绘制，当然也可以尝试使用 Scatterplot3d[3] 包。 首先构造一些模拟数据作为例子。 3d-plots-with-ggplot2-and-plotly/ [2] plot3D: https://cran.r-project.org/web/packages/plot3D/index.html [3] Scatterplot3d : https://cran.r-project.org/web/packages/scatterplot3d/vignettes/s3d.pdf [4] Impressive package for
1.7K20发布于 2021-08-20 - 来自专栏生信宝典
一文读懂PCA分析 （原理、算法、解释和可视化）
library(knitr) library(psych) library(reshape2) library(ggplot2) library(ggbeeswarm) library(scatterplot3d library(scatterplot3d) colorl <- c("#E69F00", "#56B4E9") # Extract same number of colors as the Group and same Group would have same color. colors <- colorl[as.numeric(data3$Group)] scatterplot3d(data3[ library(scatterplot3d) colorl <- c("#E69F00", "#56B4E9") colors <- colorl[as.numeric(data3$Group)] scatterplot3d library(scatterplot3d) colorl <- c("#E69F00", "#56B4E9") colors <- colorl[as.numeric(data3$Group)] scatterplot3d
21.2K31发布于 2021-04-14 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
PCA分析 | 不同品种的基因型数据绘制2D和3D的PCA图
添加y坐标 labs(x = xlab,y = ylab,color="")+ guides(fill=F)+ theme_bw() # 主题 # 绘制3-D PCA图 library(scatterplot3d mutate(colour = case_when( Gen == "A" ~ "red", Gen == "B" ~ "green", Gen == "C" ~ "blue", )) scatterplot3d
3.1K50发布于 2021-03-30 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
如何安装GWAS软件包：GAPIT
安装报错信息 3.1 Bioconductor 用BioManager 载入需要的程辑包：scatterplot3d 错误: With R version 3.5 or greater, install zzlab.net/GAPIT/GAPIT.library.R") 载入需要的程辑包：ape 载入需要的程辑包：compiler 载入需要的程辑包：EMMREML 载入需要的程辑包：Matrix 载入需要的程辑包：scatterplot3d
1.6K30编辑于 2022-12-13 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
育种中PCA分析可视化
添加y坐标 labs(x = xlab,y = ylab,color="")+ guides(fill=F)+ theme_bw() # 主题 # 绘制3-D PCA图 library(scatterplot3d mutate(colour = case_when( Gen == "A" ~ "red", Gen == "B" ~ "green", Gen == "C" ~ "blue", )) scatterplot3d
76910编辑于 2022-12-13 - 来自专栏TechBlog
R语言之 ggplot 2 和其他图形
mtcars) dat <- scale(mtcars) class(dat) heatmap(dat) 3.4 三维散点图 前面提到的图形都是二维的，如果想对 3 个数值型变量的关系进行可视化，可以使用 scatterplot3d 包的 scatterplot3d( )函数，使用前请先安装该包。 函数 scatterplot3d( ) 提供的参数选项包括设置图形符号、突出显示、角度、颜色、线条、坐标轴和网格线等。下面以 datasets 包里的数据集 trees 为例说明此函数的用法。 library(scatterplot3d) data(trees) scatterplot3d(trees, type = "h", highlight.3d = TRUE, angle = 55, pch = 16) 上面函数 scatterplot3d( )中的参数 type 用于设置绘图的类型，默认为“p”（点），这里设为“h”，显示垂线段。
1.9K20编辑于 2023-10-13 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
表型数据和基因型数据--聚类分析
添加y坐标 labs(x = xlab,y = ylab,color="")+ guides(fill=F)+ theme_bw() # 主题 # 绘制3-D PCA图 library(scatterplot3d mutate(colour = case_when( Gen == "A" ~ "red", Gen == "B" ~ "green", Gen == "C" ~ "blue", )) scatterplot3d
2.7K20编辑于 2022-05-19 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
PCA分析给出每个主成分的解释百分比
添加y坐标 labs(x = xlab,y = ylab,color="")+ guides(fill=F)+ theme_bw() # 主题 # 绘制3-D PCA图 library(scatterplot3d mutate(colour = case_when( Gen == "A" ~ "red", Gen == "B" ~ "green", Gen == "C" ~ "blue", )) scatterplot3d
65510编辑于 2024-07-05 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
基因型数据PCA可视化+分组可视化+2D+3D+解释百分比
添加y坐标 labs(x = xlab,y = ylab,color="")+ guides(fill=F)+ theme_bw() # 主题 # 绘制3-D PCA图 library(scatterplot3d mutate(colour = case_when( Gen == "A" ~ "red", Gen == "B" ~ "green", Gen == "C" ~ "blue", )) scatterplot3d
1.3K50编辑于 2023-09-06 - 来自专栏单细胞天地
生物学背景知识之细胞周期推断
phases这两个元素) draw=cbind(assigned$score,assigned$phases) attach(draw) #attach的目的就是现在加载，之后直接引用即可 library(scatterplot3d ) scatterplot3d(G1, S, G2M, angle=20, color = rainbow(3)[as.numeric(as.factor(assigned$
97420发布于 2020-03-31 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
基因型数据绘制PCA图和聚类分析图
添加y坐标 labs(x = xlab,y = ylab,color="")+ guides(fill=F)+ theme_bw() # 主题 # 绘制3-D PCA图 library(scatterplot3d mutate(colour = case_when( Gen == "A" ~ "red", Gen == "B" ~ "green", Gen == "C" ~ "blue", )) scatterplot3d
3.5K41发布于 2021-11-26
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