簡介

? ? ?Plotly是一個(gè)基于JavaScript技術(shù)的一項(xiàng)開源項(xiàng)目，官網(wǎng)用一句話介紹了這組工具的功能：The open source JavaScript graphing library that powers plotly——一項(xiàng)利用JavaScript技術(shù)的開源增強(qiáng)型繪圖工具庫。并且其開發(fā)了多種平臺(tái)的API接口，包括Python，MATLAB，Excel，Ruby以及我這里用到的R平臺(tái)等等。提供的圖像類型十分豐富，并且安裝配置起來也十分方便。

而我自己本人也是由于最近的一項(xiàng)項(xiàng)目的分析結(jié)果想要找到一個(gè)比較好的可視化表現(xiàn)效果，google了一些相關(guān)的資料之后，才發(fā)現(xiàn)了這么一個(gè)十分好用的工具，使用之后發(fā)現(xiàn)效果不錯(cuò)，在這里分享一下使用方法與相關(guān)代碼。

在R環(huán)境下，直接在CRAN里安裝即可。

install.packages('plotly')

library(plotly)

packageVersion('plotly')#輸入可查看包的版本

1.繪制一個(gè)基本的3D表面圖

調(diào)用R自帶的一組火山數(shù)據(jù)

data('volcano')

View(volcano)#查看數(shù)據(jù)情況

代表的是某座火山在不同坐標(biāo)位置的海拔高度

這組數(shù)據(jù)是一組矩陣，直接運(yùn)行：

p1=plot_ly(z=~volcano)%>%add_surface()

p1

在Rstudio就可以直接產(chǎn)生結(jié)果，并且可以在Rstudio中直接進(jìn)行交互式操作

可通過鼠標(biāo)拖動(dòng)，調(diào)整觀察位置，縮放以及查看所在位置的數(shù)值情況

在一次項(xiàng)目中繪制的一副概率估計(jì)3D圖，Z表示事件在該點(diǎn)的概率預(yù)測(cè)值。

2.繪制2維數(shù)據(jù)的3D密度估計(jì)圖

library(MASS)

data(geyser)

View(geyser)#是一組來自于MASS包的二維的分布數(shù)據(jù)，分布值不連續(xù)且各維度取值有重復(fù)，故可以進(jìn)行密度分布估計(jì)

kd<-with(geyser,kde2d(duration,waiting,n=50))#對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行核密度估計(jì)，n可以調(diào)節(jié)密度估計(jì)結(jié)果的平滑程度，返回值為一組三維的list

p2<-plot_ly(x=kd$x,y=kd$y,z=kd$z)%>%add_surface()#直接進(jìn)行繪制

p2

密度估計(jì)圖的效果

3.繪制出分層效果

這里用到了一個(gè)99X99的2維矩陣new_mt，矩陣的數(shù)值代表一個(gè)概率值。

n1=new_mt+1#定義一個(gè)上層的矩陣

n2=new_mt-1#再定義一個(gè)下層的矩陣

p3=plot_ly(showscale=FALSE)%>%add_surface(z=~new_mt)%>%add_surface(z=~n1,opacity=0.95)%>%add_surface(z=~n2,opacity=0.9)#opacity參數(shù)代表模糊程度，0~1進(jìn)行設(shè)置。

p3

分層效果

以上就是對(duì)這個(gè)包繪制3D圖的基本介紹，值得一提的是，在R中可以直接將圖輸出保存為網(wǎng)頁html的形式，方便展示

保存為網(wǎng)頁導(dǎo)出

附plotly官網(wǎng)對(duì)該庫的介紹：

plot.ly/r/3d-surface-plots/