Создание трехмерной гистограммы с помощью R

Как создать трехмерную гистограмму с помощью R?

Например, у меня есть две переменные, которые нужно подсчитать за количество раз, когда они попадают в определенную двумерную корзину. Таким образом, у меня есть две переменные в оси X и Y, а ось Z - это счетчик двух переменных.

Ответ 1

посмотрите на пакет hexbin для вычисления и отображения или, например, ggplot stat_bin2d/stat_binhex для отображения. Вы получаете 2 пространственных координаты, которые можно использовать только на вашем экране или бумаге, плюс 3-е, цветовое кодирование.

Обратите внимание, что Как построить трехмерную стеклянную гистограмму в R? является довольно дубликатом этого вопроса (но 3-е измерение обсуждалось там пространственно).

Ответ 2

Пакет rgl имеет функцию hist3d (фактически не в документе, но вы можете вызвать его, а также увидеть код).

Хотя это hist3d, для меня отображается 2-мерная гистограмма (вход = x, y) в трех измерениях.

Если это то, что вам нужно, это код (из rgl):

> hist3d
function(x,y=NULL,nclass="auto",alpha=1,col="#ff0000",scale=10)
  {
  save <- par3d(skipRedraw=TRUE)
  on.exit(par3d(save))
  xy <- xy.coords(x,y)
  x <- xy$x
  y <- xy$y
  n<-length(x)
  if (nclass == "auto") { nclass<-ceiling(sqrt(nclass.Sturges(x))) }
  breaks.x <- seq(min(x),max(x),length=(nclass+1))
  breaks.y <- seq(min(y),max(y),length=(nclass+1))
  z<-matrix(0,(nclass),(nclass))
  for (i in 1:nclass) 
    {
    for (j in 1:nclass) 
      {
      z[i, j] <- (1/n)*sum(x < breaks.x[i+1] & y < breaks.y[j+1] & 
                            x >= breaks.x[i] & y >= breaks.y[j])
      binplot.3d(c(breaks.x[i],breaks.x[i+1]),c(breaks.y[j],breaks.y[j+1]),
                 scale*z[i,j],alpha=alpha,topcol=col)
      }
    }
}

Я построил свой собственный hist3d для возврата трехмерной гистограммы (например, для использования на Red Green Blue):

my_hist3d <- function(x,y=NULL,z=NULL, nclass="auto",alpha=1,col="#ff0000",scale=10)
  {

  xyz <- xyz.coords(x,y,z)
  x <- xyz$x
  y <- xyz$y
  z <- xyz$z

  n<-length(x)

  if (nclass == "auto") { nclass<-ceiling(sqrt(nclass.Sturges(x))) }

  breaks.x <- seq(min(x),max(x),length=(nclass+1))
  breaks.y <- seq(min(y),max(y),length=(nclass+1))
  breaks.z <- seq(min(z),max(z),length=(nclass+1))


  h = array(1:(nclass^3), dim=c(nclass,nclass,nclass))

  for (i in 1:nclass) 
    {
    for (j in 1:nclass) 
      {
        for (k in 1:nclass) 
          {
              h[i,j,k] <- (1/n)*sum(x < breaks.x[i+1] & y < breaks.y[j+1] & x >= breaks.x[i] & y >= breaks.y[j] & z < breaks.z[k+1] & z >= breaks.z[k])
          }
      }
    }

  return(h)
}

Возвращенная переменная (h) представляет собой трехмерную матрицу размера nclass ^ 3 (nclass - количество ячеек в каждом измерении).

Ответ 3

Вы можете использовать следующую функцию, основанную на функции tucson, для построения гистограммы в 3d.

my_hist3d <- function(x, y, freq=FALSE, nclass="auto") {
  n<-length(x)
  if (nclass == "auto") { nclass<-ceiling(sqrt(nclass.Sturges(x))) }
  breaks.x <- seq(min(x),max(x),length=(nclass+1))
  breaks.y <- seq(min(y),max(y),length=(nclass+1))
  h <- NULL
  for (i in 1:nclass) 
    for (j in 1:nclass) 
      h <- c(h, sum(x <= breaks.x[j+1] & x >= breaks.x[j] & y <= breaks.y[i+1] & y >= breaks.y[i] ) )
  if (freq) h <- h / n
  xx <- as.factor(round(mean(breaks.x[1:2])+(0:(nclass-1))*diff(breaks.x[1:2]), 1))
  yy <- as.factor(round(mean(breaks.y[1:2])+(0:(nclass-1))*diff(breaks.y[1:2]), 1))
  res <- cbind(expand.grid(xx,yy), h)
  colnames(res) <- c(deparse(substitute(x)),deparse(substitute(y)),'Frequency')
  formu <- as.formula(paste("Frequency ~ ", paste(colnames(res)[1:2], collapse= "+")))
  cloud(formu, res, panel.3d.cloud=panel.3dbars, col.facet='lightblue', 
       xbase=1, ybase=1, scales=list(arrows=FALSE, col=1), 
        par.settings = list(axis.line = list(col = "transparent")))
}

library(latticeExtra)

height <- rbeta(2000, 2, 5)
weight <- rgamma(2000, 10)
my_hist3d(height, weight, nclass=10)