用R中的Plot_ly创建3D表面，包括x、y、z坐标。

Question

我正在尝试使用3D表面图来分析结果的稳定性，作为输入变量的函数。z是我的结果，x和y是参数值。使用lattice的wireframe可以轻松制作一个表面图，但是拥有plotly的交互和可共享的能力会更好。volcano示例没有展示如何将x、y、z坐标点组合成表面图。有人知道如何简洁地做到这一点吗？以下是lattice wireframe示例和数据：

library(lattice) 

z <- c(0.035, 0.043, 0.036, 0.037, 0.016, 0.013, 0.025, 0.037, 0.039, 0.043,         
0.049, 0.029, 0.025, 0.02,  0.032, 0.045, 0.049, 0.043, 0.027, 0.031, 
0.028,0.039, 0.038, 0.037, 0.045, 0.046, 0.04,  0.041, 0.037, 0.048, 0.048, 
0.032, 0.03,  0.032, 0.029, 0.043, 0.056, 0.057, 0.046, 0.034, 0.035, 
0.026,0.036, 0.048, 0.038, 0.032, 0.034, 0.027, 0.024, 0.041, 0.05,  0.056, 
0.038, 0.027, 0.034, 0.027, 0.042, 0.054, 0.054, 0.039, 0.036, 0.029, 
0.027,0.04,  0.052, 0.058, 0.051, 0.028, 0.025, 0.035, 0.037, 0.053, 0.059, 
0.049, 0.044, 0.035, 0.021, 0.044, 0.059, 0.054, 0.052, 0.041, 0.032, 
0.036,0.039, 0.051, 0.056, 0.038, 0.04,  0.022, 0.015, 0.043, 0.054, 0.052, 
0.05,  0.031, 0.03,  0.03,  0.031, 0.044, 0.051, 0.047, 0.04,  0.038, 
0.037,0.06,  0.071, 0.07,  0.066, 0.038, 0.031, 0.045, 0.064, 0.065, 0.074, 
0.08,  0.052, 0.048, 0.041, 0.053, 0.072, 0.079, 0.071, 0.043, 0.059, 0.05, 
0.061, 0.061, 0.055, 0.069, 0.07,  0.057, 0.057, 0.055, 0.074, 0.071, 0.051, 
0.048, 0.05,  0.053, 0.069, 0.086, 0.085, 0.07,  0.047, 0.05,  0.047,0.055, 
0.073, 0.065, 0.056, 0.054, 0.048, 0.043, 0.063, 0.078, 0.087, 0.068, 0.047, 
0.052, 0.048, 0.065, 0.085, 0.084, 0.062, 0.049, 0.05,  0.05, 0.068, 0.084, 
0.095, 0.089, 0.052, 0.052, 0.062, 0.062, 0.086, 0.09,  0.078, 0.062, 0.058, 
0.038, 0.068, 0.095, 0.09,  0.082, 0.069, 0.057, 0.058,0.064, 0.082, 0.087, 
0.055, 0.053, 0.032, 0.033, 0.067, 0.087, 0.087, 0.079, 0.058, 0.053, 0.057, 
0.047, 0.069, 0.085, 0.075, 0.068, 0.063, 0.062,0.076, 0.089, 0.095, 0.086, 
0.056, 0.053, 0.063, 0.082, 0.08,  0.099, 0.101, 0.067, 0.065, 0.058, 0.066, 
0.086, 0.103, 0.088, 0.051, 0.072, 0.06, 0.08,  0.078, 0.067, 0.084, 0.086, 
0.067, 0.066, 0.068, 0.087, 0.087, 0.071, 0.063, 0.065, 0.067, 0.087, 0.104, 
0.108, 0.086, 0.057, 0.063, 0.056,0.064, 0.087, 0.084, 0.07,  0.063, 0.061, 
0.06,  0.076, 0.095, 0.11,  0.088, 0.057, 0.062, 0.067, 0.079, 0.097, 0.105, 
0.079, 0.055, 0.064, 0.066,0.087, 0.104, 0.12,  0.113, 0.063, 0.07,  0.075, 
0.073, 0.104, 0.111, 0.091, 0.072, 0.07,  0.05,  0.083, 0.114, 0.11,  0.098, 
0.083, 0.077, 0.07, 0.078, 0.098, 0.105, 0.069, 0.062, 0.045, 0.046, 0.083, 
0.106, 0.106, 0.093, 0.077, 0.075, 0.073, 0.057, 0.088, 0.105, 0.094, 0.084, 
0.082, 0.081)

x <- c(1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  
10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10,13, 16, 19, 1,  
4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 
19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1, 4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 
13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  
7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 
1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4, 7,  10, 13, 
16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  
10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  
4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 
19, 1,  4,  7, 10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 
13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19,1,  4,  
7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 
1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10,13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 
16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  
10, 13, 16, 19, 1, 4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  
4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19)

y  <- c(0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 
0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 
0.1,0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 
0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 
0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 
0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1,  0.1, 0.1, 0.1, 
0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 
0.1, 0.1, 0.1, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 
0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 
0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 
0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 
0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 
0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 
0.2, 0.2, 0.2, 0.2,0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 
0.2, 0.2, 0.2, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 
0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 
0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 
0.3,0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 
0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 
0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 
0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 
0.3, 0.3, 0.3, 0.3)

wireframe(z ~ x * y, xlab="Parameter 1", ylab="Parameter 2", zlab="Fitness Value")

使用plotly，我想做类似的事情，但它总是说z需要是一个矩阵。而我不明白这如何映射到x和y。

library(plotly)
p <- plot_ly(x = x, y = y, z = z) %>% add_surface()
p

最好提供一个 data.table 的示例，因为我的数据实际上是在 data.table 中，其中 z 是一列，x 和 y 是另外两列。此外，还有许多其他参数列将用于绘图。

df.ex <- data.table(Output=z,Input1=x,Input2=y,Input3=rnorm(315),Input4 = 
abs(rnorm(315)+.5))

wireframe(df.ex$Output ~ df.ex$Input1 * df.ex$Input2)

- JHall651

---

我不熟悉plotly，但是提醒一下，data.table支持类似df.ex[, wireframe(Output ~ Input1 * Input2)]的语法，也就是说，你可以省略$符号。 - Frank

Answer 1

像这样的东西效果很好。这是你想要的吗？

library(plotly)
data <- data.frame(x=x,y=y,z=z)
plot_ly() %>% 
  add_trace(data = data,  x=data$x, y=data$y, z=data$z, type="mesh3d" ) 

- Edgar Santos

---

这个很好用！add_surface()和add_trace()有什么区别？我和OP有类似的问题，因为我也认为add_surface()是正确的方法。 - Esben Eickhardt

有没有办法在不产生数据范围边缘的奇怪平面的情况下完成这个操作？例如，在上面的图像中，顶部驼峰和最右侧数据点之间有一个较暗的三角形。这不是实际数据的一部分，但mesh3d却因某种原因添加了它。 - see24

很棒的回答@Edgar Santos！我很想尝试用我的数据做同样的事情。如果您有时间，可以看一下这个问题吗？https://stackoverflow.com/questions/65996674/r-plot-axis-display-values-larger-than-the-original-data 谢谢！ - stats_noob

Answer 2

请参考Github上的讨论，了解Plotly表面三角剖分的能力和局限性： https://github.com/plotly/plotly.py/issues/2194#issuecomment-586917671

简而言之，问题在于使用plotly默认参数进行的3D Delauney三角剖分，当没有给出i、j、k坐标和alphahull值时。

为了将3D表面绘制为实际的3D表面，而不是由3D Delauney三角剖分产生的额外面，您需要执行以下操作：

1. 将您的点投影到xy平面上，例如在Python中通过scipy.spatial.Delaunay进行三角剖分。在R中，您可以使用delaunayn。该软件包与scipy.spatial相同。
2. 然后，将三角剖分提升到3D空间。请参见https://plot.ly/~empet/15527上的示例以及链接的Github问题中对Plotly 3D表面功能的详细说明。

- 3im0n