我有一个3元组的数据集(X,Y,Z点),我想用R绘制它。
我想从数据创建一个曲面图,并在曲面图上叠加一个等高线地图,以便创建等高线地图是来自曲面图的“阴影”或投影的印象。等高线图将显示在曲面图的下方。
我的数据集看起来像这样:
Axis | Data Type
-------------------
X | Date value
Y | Float value
Z | Float value
我如何才能做到这一点?
我有一个站点,通过模拟生成数据,然后绘制(热图/等高线/三维图等);但是,对于这些数据,需要使用像interp这样的函数进行插值。这是示例。
这是我试过的代码..。
library(akima)
library(GA) # for persp3D; there exists another package for same function "fields"
data <- read.table(commandArgs()[3], header=T,sep="\t")
data <- na.omit(data)
qmax = max(data$q
我有一个显示x和y坐标和深度的三维表面图。我也有一个二维轮廓图与x和y坐标和填充轮廓在不同的位置。如果我知道在等高线图中坐标处的深度,有什么方法可以在三维表面图上显示轮廓吗?
我使用plotly创建了一个三维曲面图,代码如下:
import plotly.graph_objects as go
import oceansdb
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
Xa = np.linspace(29.005,29.405,200)
Ya = np.linspace(-93.6683,-93.2683,200)
db = o
我用Python (Python)库创建了一个三维曲面图。但是,x和z投影平面上的投影线很难看到,因为它们与表面图太接近了。对于如何扩大曲面与x和z投影平面之间的间距,有什么想法吗?
import pandas as pd
import plotly.graph_objects as go
src = 'https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/api_docs/mt_bruno_elevation.csv'
z = pd.read_csv(src).values
fig = go.Figure(
我有一个2维的输入数据;一组有2个分量的向量,假设是200。对于其中的每一个,我都有一个标量值。
所以它基本上是这样的:
{ [input1(i) input2(i)] , output(i) } where i goes from 1 to 200
我想用这些数据做一个三维图,但我不知道具体怎么做。我尝试过使用surf。我用输入值做了一个meshgrid,但是我不知道如何从输出数据中获得一个矩阵来做一个surf。
我怎样才能用这些数据得到一个三维图?
我想把一些数据点(我_库德_Plain.txt)绘制到二维轮廓投影上(这是由Contours.txt上的数据生成的)。
我在这些帖子上找到了类似的答案:如何在图形中的二维热图上标注一些点?,将点叠加到pm3d地图上?,但不幸的是,这些答案在我的例子中似乎行不通。
首先,我设置了以下选项:
set pm3d explicit
unset surface # Switch off the surface
set view map # Set a bird eye (xy plane) view
set contour # Plot contour
如果您不将samples和isosamples都设置为适当的值,则gnu图生成的轮廓线可能看起来非常奇怪(意外)。我挣扎了几个小时来找出set samples和set isosamples到底如何影响轮廓线的外观,然而,我所观察到的是,将两者都设置为足够大的值将生成好看的等高线。不过,我还是想知道这到底是怎么回事。
在等高线的上下文中,set samples和set isosamples有什么区别?
set samples如何影响等高线的生成?
set isosamples如何影响等高线的生成?
例如,考虑以下简单情况:
unset surface
set contour
我正在使用R中的plotly包来绘制曲面图和等高线图: # Load package
library(plotly)
# Simulate the data for plotting
x <- y <- seq(from = 0, to = 100, by = 1)
z1 <- outer(X = x, Y = y, FUN = function(x, y) x^0.2 * y^0.3) # data for surface plot
# Draw surface plot (3D)
plotly::plot_ly(z = z1) %>%
plotly::ad
我有一个问题,关于这个巧妙的表面代码是如何工作的。
我从数据中得到数据来绘制曲面三维图,x,y,z的一维数组
例子:
x (temperatures) = [26,25,24,29,21,20,21,21,26]
y (humidity) = [50,60,50,40,50,70,80,90,90]
z (power consumption) = [12,13,14,11,11,10,11,12,15]
我需要将每个点(例如: x1、y1、z1)绘制成一个曲面,并且我使用了以下代码
import plotly.graph_objects as go
import