p = plot_ly(data = iris,x = ~Sepal.Length,y = ~Sepal.Width,size = ~Sepal.Width,color = ~Species,colors ="Set3",type ="scatter",mode ="markers")# colors指定颜色,比如colors ="Set3"调用RColorBrewer包的Set3调色盘;或者colors = c("red","green","...
在R语言中,合并Plotly图形一般是通过布局(layout)及添加图层的方式实现的。我们可以使用subplot()函数来将多个图形并排显示或者上下排列。 示例代码 下面我们将创建两个简单的Plotly图形并将它们合并为一个。 # 加载必要的库library(plotly)# 创建第一个Plotly图形 - 散点图scatter_plot<-plot_ly(data=iris,x=~Sep...
接下来,加载plotly包并创建一个示例数据集: library(plotly) # 创建示例数据 x <- c(1, 2, 3, 4, 5) y <- c(10, 15, 13, 17, 12) 现在,我们可以使用plot_ly()函数来创建一个基本的散点图: p <- plot_ly(x = x, y = y, type = 'scatter', mode = 'markers') ...
我们利用其自带的数据包进行绘制,首先看下绘制函数:plot_ly 其中主要的参数是type可以进行选择我们想绘制的图像的类型。 接下来我们直接看下例子,它是怎么实现图像绘制功能的: 1. 散点图的绘制 p <- plot_ly(x = c(1,2,3,4), y =c(2,4,1,3), type = 'scatter', mode = 'lines') ...
plotly包的基本绘图函数是plot_ly() data:表示数据类型是数据框; …是缺省参数; type:指定跟踪类型的字符串。“scatter散点”、“bar条形”、“box方框”等等)。如果指定,它总是创建跟踪,如果没有指定的话,系统会自动根据你的数据类型,找到适合的图形类型进行可视化演示; ...
使用scatterplot3d包:scatterplot3d包提供了绘制散点图和曲面图的函数。可以使用scatterplot3d()函数绘制三维散点图,使用surface3d()函数绘制三维曲面图。 使用plotly包:plotly包提供了用于绘制交互式3D图形的函数。可以使用plot_ly()函数绘制各种类型的3D图形,如散点图、曲面图等。
1.plotly包 动态散点图 library(plotly) # 交互散点图 plot_ly(data=iris, x=~Sepal.Length, y=~Petal.Length, marker=list(size=10, color='rgba(255,182,193,.9)', line=list(color='rgba(152,0,0,.8)', width=2))) %>% layout(title='Styled Scatter', ...
Colorscale for Scatter Plots library(plotly)fig<-plot_ly(type='scatter',mode='markers',y=rep(5,40),marker=list(size=seq(0,39),color=seq(0,39),colorbar=list(title='Colorbar'),colorscale='Viridis',reversescale=T))fig<-fig%>%layout(xaxis=list(showgrid=F,zeroline=F),yaxis=list(sho...
前言本篇综述了3种绘制三维PCA的方法,分别是R语言plot3D包、scatterplot3d包和plotly(动态交互)包。 这些方法其实都是绘制三维散点图的,这里只是将其应用到三维PCA图上。 示例数据已加载,代码可直接运行。 1.…
plot_ly(df, x = ~x, y = ~y1, fill = "tozeroy", type = "scatter", mode = "none") %>% add_trace(y = ~y2) %>% add_trace(y = ~y3) %>% layout(title = "交互式区域图示例") 在这个例子中,我们创建了个随机的y值,并使用plotly在同一张图上将它们可视化为区域图。具体一点,我...