3D-Oberfläche mit Plot_ly in r, mit x, y, z-Koordinaten

Question

Ich versuche, 3D-Oberflächenzeichnungen zu verwenden, um die Stabilität der Ergebnisse als eine Funktion der Eingaben zu analysieren. z ist mein Ergebnis und x und y sind Parameterwerte. Mit dem Gittermodell von Gitter kann ich ein Oberflächenplot kein Problem machen, aber es wäre schön, die interaktiven und teilbaren Fähigkeiten von plotly zu haben. Das Vulkan-Beispiel zeigt nicht, wie man x-, y-, z-Koordinaten nimmt und ein Oberflächendiagramm erstellt. Wer weiß, wie man das präzise macht? Hier ist das Gitterdrahtgitter Beispiel und Daten:

library(lattice) 

z <- c(0.035, 0.043, 0.036, 0.037, 0.016, 0.013, 0.025, 0.037, 0.039, 0.043,   
0.049, 0.029, 0.025, 0.02, 0.032, 0.045, 0.049, 0.043, 0.027, 0.031, 
0.028,0.039, 0.038, 0.037, 0.045, 0.046, 0.04, 0.041, 0.037, 0.048, 0.048, 
0.032, 0.03, 0.032, 0.029, 0.043, 0.056, 0.057, 0.046, 0.034, 0.035, 
0.026,0.036, 0.048, 0.038, 0.032, 0.034, 0.027, 0.024, 0.041, 0.05, 0.056, 
0.038, 0.027, 0.034, 0.027, 0.042, 0.054, 0.054, 0.039, 0.036, 0.029, 
0.027,0.04, 0.052, 0.058, 0.051, 0.028, 0.025, 0.035, 0.037, 0.053, 0.059, 
0.049, 0.044, 0.035, 0.021, 0.044, 0.059, 0.054, 0.052, 0.041, 0.032, 
0.036,0.039, 0.051, 0.056, 0.038, 0.04, 0.022, 0.015, 0.043, 0.054, 0.052, 
0.05, 0.031, 0.03, 0.03, 0.031, 0.044, 0.051, 0.047, 0.04, 0.038, 
0.037,0.06, 0.071, 0.07, 0.066, 0.038, 0.031, 0.045, 0.064, 0.065, 0.074, 
0.08, 0.052, 0.048, 0.041, 0.053, 0.072, 0.079, 0.071, 0.043, 0.059, 0.05, 
0.061, 0.061, 0.055, 0.069, 0.07, 0.057, 0.057, 0.055, 0.074, 0.071, 0.051, 
0.048, 0.05, 0.053, 0.069, 0.086, 0.085, 0.07, 0.047, 0.05, 0.047,0.055, 
0.073, 0.065, 0.056, 0.054, 0.048, 0.043, 0.063, 0.078, 0.087, 0.068, 0.047, 
0.052, 0.048, 0.065, 0.085, 0.084, 0.062, 0.049, 0.05, 0.05, 0.068, 0.084, 
0.095, 0.089, 0.052, 0.052, 0.062, 0.062, 0.086, 0.09, 0.078, 0.062, 0.058, 
0.038, 0.068, 0.095, 0.09, 0.082, 0.069, 0.057, 0.058,0.064, 0.082, 0.087, 
0.055, 0.053, 0.032, 0.033, 0.067, 0.087, 0.087, 0.079, 0.058, 0.053, 0.057, 
0.047, 0.069, 0.085, 0.075, 0.068, 0.063, 0.062,0.076, 0.089, 0.095, 0.086, 
0.056, 0.053, 0.063, 0.082, 0.08, 0.099, 0.101, 0.067, 0.065, 0.058, 0.066, 
0.086, 0.103, 0.088, 0.051, 0.072, 0.06, 0.08, 0.078, 0.067, 0.084, 0.086, 
0.067, 0.066, 0.068, 0.087, 0.087, 0.071, 0.063, 0.065, 0.067, 0.087, 0.104, 
0.108, 0.086, 0.057, 0.063, 0.056,0.064, 0.087, 0.084, 0.07, 0.063, 0.061, 
0.06, 0.076, 0.095, 0.11, 0.088, 0.057, 0.062, 0.067, 0.079, 0.097, 0.105, 
0.079, 0.055, 0.064, 0.066,0.087, 0.104, 0.12, 0.113, 0.063, 0.07, 0.075, 
0.073, 0.104, 0.111, 0.091, 0.072, 0.07, 0.05, 0.083, 0.114, 0.11, 0.098, 
0.083, 0.077, 0.07, 0.078, 0.098, 0.105, 0.069, 0.062, 0.045, 0.046, 0.083, 
0.106, 0.106, 0.093, 0.077, 0.075, 0.073, 0.057, 0.088, 0.105, 0.094, 0.084, 
0.082, 0.081) 

x <- c(1, 4, 7, 10, 13, 16, 19, 1, 4, 7, 10, 13, 16, 19, 1, 4, 7, 
10, 13, 16, 19, 1, 4, 7, 10, 13, 16, 19, 1, 4, 7, 10,13, 16, 19, 1, 
4, 7, 10, 13, 16, 19, 1, 4, 7, 10, 13, 16, 19, 1, 4, 7, 10, 13, 16, 
19, 1, 4, 7, 10, 13, 16, 19, 1, 4, 7, 10, 13, 16, 19, 1, 4, 7, 10, 
13, 16, 19, 1, 4, 7, 10, 13, 16, 19, 1, 4, 7, 10, 13, 16, 19, 1, 4, 
7, 10, 13, 16, 19, 1, 4, 7, 10, 13, 16, 19, 1, 4, 7, 10, 13, 16, 19, 
1, 4, 7, 10, 13, 16, 19, 1, 4, 7, 10, 13, 16, 19, 1, 4, 7, 10, 13, 
16, 19, 1, 4, 7, 10, 13, 16, 19, 1, 4, 7, 10, 13, 16, 19, 1, 4, 7, 
10, 13, 16, 19, 1, 4, 7, 10, 13, 16, 19, 1, 4, 7, 10, 13, 16, 19, 1, 
4, 7, 10, 13, 16, 19, 1, 4, 7, 10, 13, 16, 19, 1, 4, 7, 10, 13, 16, 
19, 1, 4, 7, 10, 13, 16, 19, 1, 4, 7, 10, 13, 16, 19, 1, 4, 7, 10, 
13, 16, 19, 1, 4, 7, 10, 13, 16, 19, 1, 4, 7, 10, 13, 16, 19,1, 4, 
7, 10, 13, 16, 19, 1, 4, 7, 10, 13, 16, 19, 1, 4, 7, 10, 13, 16, 19, 
1, 4, 7, 10, 13, 16, 19, 1, 4, 7, 10,13, 16, 19, 1, 4, 7, 10, 13, 
16, 19, 1, 4, 7, 10, 13, 16, 19, 1, 4, 7, 10, 13, 16, 19, 1, 4, 7, 
10, 13, 16, 19, 1, 4, 7, 10, 13, 16, 19, 1, 4, 7, 10, 13, 16, 19, 1, 
4, 7, 10, 13, 16, 19, 1, 4, 7, 10, 13, 16, 19) 

y <- c(0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 
0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 
0.1,0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 
0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 
0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 
0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 
0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 
0.1, 0.1, 0.1, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 
0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 
0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 
0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 
0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 
0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 
0.2, 0.2, 0.2, 0.2,0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 
0.2, 0.2, 0.2, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 
0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 
0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 
0.3,0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 
0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 
0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 
0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 
0.3, 0.3, 0.3, 0.3) 

wireframe(z ~ x * y, xlab="Parameter 1", ylab="Parameter 2", zlab="Fitness Value") 

Mit plotly würde ich etwas ähnliches tun, aber es sagt immer, dass z eine Matrix sein muss. Und ich verstehe nicht, wie dies auf x und y abgebildet wird.

library(plotly) 
p <- plot_ly(x = x, y = y, z = z) %>% add_surface() 
p 

Noch besser wäre ein data.table Beispiel sein, weil meine Daten tatsächlich in einem data.table ist, wo z eine Spalte, x und y Spalten sind, und es gibt eine große Anzahl anderer Parameter Spalten, wird für Parzellen verwendet.

df.ex <- data.table(Output=z,Input1=x,Input2=y,Input3=rnorm(315),Input4 = 
abs(rnorm(315)+.5)) 

wireframe(df.ex$Output ~ df.ex$Input1 * df.ex$Input2) 

Answer 1

So etwas funktioniert gut. Ist das was du willst?

library(plotly) 
data <- data.frame(x=x,y=y,z=z) 
plot_ly() %>% 
    add_trace(data = data, x=data$x, y=data$y, z=data$z, type="mesh3d")