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记得以前某个同学问起如何画这样的图,碰巧看到了library(scatterplot3d)##example5data(trees)s3d<-scatterplot3d(trees,type="h",highlight.3d=TRUE,angle=55,scale.y=0.7,pch=16,main="scatterplot3d-5 ...
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记得以前某个同学问起如何画这样的图,碰巧看到了
library(scatterplot3d)
## example 5
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")
eg2.
data("wage1")
attach(wage1)
bw <- npudensbw(~lwage+ordered(numdep),tol=.1,ftol=.1,data=wage1)
numdep.seq <- sort(unique(numdep))
lwage.seq <- seq(min(lwage),max(lwage),length=50)
wage1.eval <- expand.grid(numdep=ordered(numdep.seq),lwage=lwage.seq)
fhat <- fitted(npudens(bws=bw,newdata=wage1.eval))
f <- matrix(fhat,length(unique(numdep)),50)
scatterplot3d(wage1.eval[,1],wage1.eval[,2],fhat,
ylab="Log wage (lwage)",
xlab="Number of Dependents (numdep)",
zlab="Joint Density",
angle=15,box=FALSE,type="h",grid=TRUE,color="blue")
detach(wage1)
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