三维柱状图

作者

[编辑] 郑虎;

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三维柱状图用于为数据提供三维外观。第三维通常出于美学原因而使用，但其不能改善数据的读取。仍旨在显示离散类别之间的比较。

环境配置

  • 系统: Cross-platform (Linux/MacOS/Windows)

  • 编程语言: R

  • 依赖包: plot3D; ggplotify

# 安装包
if (!requireNamespace("plot3D", quietly = TRUE)) {
  install.packages("plot3D")
}
if (!requireNamespace("ggplotify", quietly = TRUE)) {
  install.packages("ggplotify")
}

# 加载包
library(plot3D)
library(ggplotify)

数据准备

载入数据为不同治疗方案中不同剂量药物作用效果数据。

# 加载数据
data <- read.table("files/Hiplot/003-barplot-3d-data.txt", header = T)

# 将数据向量转换为矩阵
mat <- matrix(rep(1, nrow(data)), nrow = length(unique(data[, 2])))
rownames(mat) <- unique(data[, 2])
colnames(mat) <- unique(data[, 3])
for (i in 1:nrow(mat)) {
  for (j in seq_len(ncol(mat))) {
    mat[i, j] <- data[, 1][data[, 2] == rownames(mat)[i] &
      data[, 3] == colnames(mat)[j]]
  }
}

# 查看数据
mat
       high mid low
Group1   13  25   5
Group2   34   8  25
Group3   21  17  12
Group4   43  10  19

可视化

# 三维柱状图
p <- as.ggplot(function() {
  hist3D(
    x = 1:nrow(mat), y = seq_len(ncol(mat)), z = mat,
    bty = "g", phi = 20,
    theta = -55,
    xlab = colnames(data)[2],
    ylab = colnames(data)[3], zlab = colnames(data)[1],
    main = "3D Bar Plot", colkey = F,
    border = "black", shade = 0.8, axes = T,
    ticktype = "detailed", space = 0.3, d = 2, cex.axis = 0.3,
    colvar = as.numeric(as.factor(data[, 2])), alpha = 1,
    col = c("#E64B35FF","#4DBBD5FF","#00A087FF","#3C5488FF")
  )

  # 使用 text3D 标记 x 轴
  text3D(
    x = 1:nrow(mat), y = rep(0.5, nrow(mat)), z = rep(3, nrow(mat)),
    labels = rownames(mat),
    add = TRUE, adj = 0, cex = 0.8
  )
  # 使用 text3D 标记 y 轴
  text3D(
    x = rep(1, ncol(mat)), y = seq_len(ncol(mat)), z = rep(0, ncol(mat)),
    labels = colnames(mat), bty = "g",
    add = TRUE, adj = 1, cex = 0.8
  )
})

p
图 1: 三维柱状图

该三维柱状图展示了不同治疗组（组 1 ~ 组 4）分别用低、中、高剂量进行治疗时，不同的治疗效果。组 1 使用中剂量治疗时效果最好，组 2 使用高剂量治疗时效果最好，组3使用剂量治疗时无较大差距，组 4 使用高剂量治疗时效果最好。

提示

特殊参数:

  • Phi: 正值越大，表示趋于从三维图形顶端向下观测；负值越大，表示趋于从三维图形底端向上观测。
  • Theta: 三维图形水平旋转的角度。