R语言在可视化方面的地位是毋庸置疑的，但是呢相对于MatalabR语言在三维图形的展示上存在一定的劣势。当然，作为大众的免费软件，指定不服，很多人为此也基于R语言开发了一些相应的三维图的绘制包，像rgl，gg3D，plot3D，scatterplot3d等，我们今天就介绍一下其中的scatterplot3d。
包的安装就不赘述了:
代码语言：javascript复制install.packages(“scatterplot3d”)接下来我们看下它里面的函数，其实这个包就一个函数scatterplot3d。
其中主要的参数：
Xlim,ylim,zlim 主要是标注坐标轴范围的。
Color主要指的每个点的颜色，如果不分组那就直接一个颜色就看可以，如果颜色分组，那需要标注每一个样本的颜色。
Type 主要是设置点绘制形式，p-点；h-柱子；l-线，就是将所有点连起来。
Lwd 主要是设置竖线的粗细。
接下来我们就看下包自带的五个例子:
1. 基础的函数三维图绘制：
代码语言：javascript复制z<- seq(-10, 10, 0.01)
x<- cos(z)
y<- sin(z)
scatterplot3d(x, y, z, col.axis="blue",
col.grid="lightblue", main="scatterplot3d - 1",pch=20)
2. 单纯的点的三维图绘制：
代码语言：javascript复制temp <- seq(-pi, 0, length = 50)
x<- c(rep(1, 50) %*% t(cos(temp)))
y<- c(cos(temp) %*% t(sin(temp)))
z<- c(sin(temp) %*% t(sin(temp)))
scatterplot3d(x, y, z, col.axis="blue",col.grid="lightblue", main="scatterplot3d - 2", pch=20)
3. 对于不同的分组的数据的多颜色赋值：
代码语言：javascript复制temp <- seq(-pi, 0, length = 50)
x<- c(rep(1, 50) %*% t(cos(temp)))
y<- c(cos(temp) %*% t(sin(temp)))
z<- 10 * c(sin(temp) %*% t(sin(temp)))
color <- rep("green", length(x))###颜色赋值
temp <- seq(-10, 10, 0.01)
x<- c(x, cos(temp))
y<- c(y, sin(temp))
z<- c(z, temp)
color <- c(color, rep("red", length(temp)))####颜色赋值
scatterplot3d(x, y, z, color, pch=20, zlim=c(-2, 10),main="scatterplot3d - 3")
4. 添加竖线的三维图的绘制：
代码语言：javascript复制my.mat <- matrix(runif(25), nrow=5)
dimnames(my.mat) <- list(LETTERS[1:5], letters[11:15])
my.mat # the matrix we want to plot ...
如果不是x,y,z格式的输入数据也可以参考下面的data.frame进行数据的整体输入
代码语言：javascript复制s3d.dat <- data.frame(cols=as.vector(col(my.mat)),rows=as.vector(row(my.mat)), value=as.vector(my.mat))
scatterplot3d(s3d.dat,type="h", lwd=5, pch=" ",x.ticklabs=colnames(my.mat),y.ticklabs=rownames(my.mat), color=grey(25:1/40), main="scatterplot3d -4")
5. 如何添加拟合的平面图：
代码语言：javascript复制data(trees)
s3d<- scatterplot3d(trees, type="h", highlight.3d=TRUE,
angle=55, scale.y=0.7, pch=16, main="scatterplot3d - 5")
#Now adding some points to the "scatterplot3d"
s3d$points3d(seq(10,20,2), seq(85,60,-5), seq(60,10,-10),col="blue", type="h", pch=16)
#Now adding a regression plane to the "scatterplot3d"
attach(trees)
my.lm <- lm(Volume ~ Girth Height)
s3d$plane3d(my.lm, lty.box = "solid")
s3d$plane3d(my.lm, lty.box ="solid",col="green")
再高级点还可以直接设置平面的填充颜色：
代码语言：javascript复制s3d$plane3d(my.lm, lty.box ="solid",col="green",draw_polygon = T)
并且能够修改平面的颜色：
当然，拟合的平面的颜色也是可以进行修改的：需要在s3d$plane3d子函数中进行设置；至此基本的此包的所有功能基本掌握。其他的美观度那就需要自己去体会了。
