はじめに
R言語ではscatterplot3dという関数を利用して3次元の描画が行えます。
本記事では三次元データを利用した三次散布図を作成する手順を分かりやすく解説しました。
scatterplot3dで3次元データ可視化
インストールは
install.packages("scatterplot3d")
で行います。
irisデータを3次元プロットする
irisデータは以下の構造を持つ150のデータ群です。
- Sepal.Length: 数値型
- Sepal.Width : 数値型
- Petal.Length: 数値型
- Petal.Width : 数値型
- Species : カテゴリ型
中身は以下で、カテゴリとして３種類に分類されています。
> head(iris) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa 5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa
今回は３次元データとしてプロットしたいので[,1:3]とすることで
> head(iris[,1:3]) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length 1 5.1 3.5 1.4 2 4.9 3.0 1.4 3 4.7 3.2 1.3 4 4.6 3.1 1.5 5 5.0 3.6 1.4 6 5.4 3.9 1.7
３要素を取り出します。
> scatterplot3d(iris[,1:3])
点群として可視化できました。
以下で色分けを行います。
点群を色分けする
setosa、versicolor、virginicaの3種類が
> iris$Species
に格納されています。
この種類を点群の色とするためにas.numericを用い
> as.numeric(iris$Species) [1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 [42] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 [83] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 [124] 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
数字に対応する色情報を用意します。それぞれ、赤、青、緑を表すカラーコードです。
> colors <- c("#ff0000", "#0000ff", "#008000")
上記を組み合わせて色情報をデータ分用意し、
> colors_iris <- colors[as.numeric(iris$Species)]
それを点を黒丸で表現するpch=20付きで実行すれば
> scatterplot3d(iris[,1:3], color=colors_iris, pch =20)
以下のようになります。
点群の可視化として分かりすくなりました。
終わりに
本記事ではscatterplot3dの基本的な利用方法を紹介しました。
３次元データの可視化を行う際の、参考になれば幸いです。
