如何为 3D 散点图中的变量分配色阶？答案

【问题标题】：How to assign color scale to a variable in a 3D scatter plot?如何为 3D 散点图中的变量分配色阶？
【发布时间】：2012-05-11 22:09:26
【问题描述】：

我是 R 的初学者，需要一些帮助来编写脚本。我设法在我的 2D 图上使用 library(ggplot2) 生成比例颜色渐变，如下所示；

z <- c(data$conf)
d <- qplot(x, y, xlab="Dimension 1", ylab="Dimension 2", colour=z)
d
d + scale_colour_gradient(limits=c(0, 1), data=data$conf, low="blue", high="red"))

我现在尝试在 3D 绘图上重现此渐变，我使用了 scatterplot3d 或 plot3d。我相信 colorRampPalette 创建基于 327 行 (1…327) 的颜色渐变，而我对作为 data$conf 中值的函数的渐变感兴趣。我需要一个连接，但是在哪里？

attach(data)
t1 <- c(data$conf)
jet.colors <- colorRampPalette(c("blue", "red"))
e <- plot3d(x, y, z, col=jet.colors(327))

如果你能帮助我，那就太好了 - 或者如果你知道任何可以做得更好的 3D 绘图/比例渐变包，也很酷。

【问题讨论】：

标签： r colors ggplot2 3d gradient

【解决方案1】：

您与colorRampPalette() 走在正确的轨道上，但确实需要更像colorRamp() 的东西'returns a function that maps values between 0 and 1'。

更好的是一个函数——称之为myColorRamp()——类似于colorRamp()，但是：(a) 在min(values) 和max(values) 之间映射值； (b) 将颜色返回为 7 个字符的 sRGB 字符串（例如“#F60008”），plot3d() 可以理解的格式。

library(rgl)

myColorRamp <- function(colors, values) {
    v <- (values - min(values))/diff(range(values))
    x <- colorRamp(colors)(v)
    rgb(x[,1], x[,2], x[,3], maxColorValue = 255)
}

x <- sin((1:100)/10)
y <- cos((1:100)/10)
z <- seq(-20, 20, length.out=100)

cols <- myColorRamp(c("red", "blue"), z) 
plot3d(x = x, y = y, z = z, col = cols)

【讨论】：

谢谢乔希。结果是约 700 种化合物的 3D sammon 投影，具有它们各自穿过血脑屏障的概率。
谢谢。知道答案的实际用途总是（好吧，经常）很有趣。