在 3D 散点图中标记异常值上的数据标签

Question

我有一个如下所示的制表符分隔数据集

Labels  t1  t2  t3
gene1   0.000000E+00    0.000000E+00    1.138501E-01
gene2   0.000000E+00    0.000000E+00    9.550272E-02
gene3   0.000000E+00    1.851936E-02    1.019907E-01
gene4   8.212816E-02    0.000000E+00    6.570984E+00
gene5   1.282434E-01    0.000000E+00    6.240799E+00
gene6   2.918929E-01    8.453281E-01    3.387610E+00
gene7   0.000000E+00    1.923038E-01    0.000000E+00
gene8   1.135057E+00    0.000000E+00    2.491100E+00
gene9   7.935625E-01    1.070320E-01    2.439292E+00
gene10  5.046790E+00    0.000000E+00    2.459273E+00
gene11  3.293614E-01    0.000000E+00    2.380152E+00
gene12  0.000000E+00    0.000000E+00    1.474757E-01
gene13  0.000000E+00    0.000000E+00    1.521591E-01
gene14  0.000000E+00    9.968809E-02    8.387166E-01
gene15  0.000000E+00    1.065761E-01    0.000000E+00

我想要的是：得到一个带有异常值标签的 3d 散点图，如下所示：

我做了什么：在R中

我实际上已经像这样单独阅读了每一列：

library("scatterplot3d")
temp<-read.table("tempdata.txt", header=T)
scatterplot3d(temp1$t1, temp1$t2, temp1$t3)

我想要的是：应该至少为前 250 个显示异常值的标签，或者如何在变量中获取前 250 个异常值的标签以供进一步分析。

谁能在R中指导我完成这个。

也欢迎python中的解决方案。

Answer 1

将 250 个标签绘制成一个图不是一个好的选择，因为它会使图无法阅读。如果您想在绘图中标记异常值，这些异常值应远离其余数据点，以便轻松唯一地识别它们。但是，您可以将最大的 250 zz 值及其对应的标签保存在矩阵中以供进一步分析。我会这样做：

# Create some random data
library("scatterplot3d")
temp1 <- as.data.frame(matrix(rnorm(900), ncol=3))
temp1$labels <- c("gen1", "gen2", "gen3")
colnames(temp1) <- c("t1", "t2", "t3", "labels")

# get the outliers
zz.outlier <- sort(temp1$t3, TRUE)[1:5]
ix <- which(temp1$t3 %in% zz.outlier)
outlier.matrix <- temp1[ix, ]

# create the plot and mark the points
sd3 <- scatterplot3d(temp1$t1, temp1$t2, temp1$t3)
sd3$points3d(temp1$t1[ix],temp1$t2[ix],temp1$t2[ix], col="red")
text(sd3$xyz.convert(temp1$t1[ix],temp1$t2[ix],temp1$t2[ix]), 
     labels=temp1$labels[ix])

这里我也用红色标记了点。这将允许您标记比使用文本标签稍多的异常值，同时仍然保持绘图相当容易访问。但是，如果附近有多个点，它也会失败。

Answer 2

它在 matplotlib 中：

import numpy as np
from matplotlib import pyplot, cm
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

data = np.genfromtxt('genes.txt', usecols=range(1,4))
N = len(data)
nout = N/4   # top 25% in magnitude
outliers = np.argsort(np.sqrt(np.sum(data**2, 1)))[-nout:]
outlies = np.zeros(N)
outlies[outliers] = 1   # now an array of 0 or 1, depending on whether an outlier

fig = pyplot.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

ax.scatter(*data.T, c=cm.jet(outlies)) # color by whether outlies.
pyplot.show()

在这里，红色远离原点，蓝色靠近：