3 차원 밀도 함수를 시각화하는 방법은 무엇입니까?

3 차원 밀도 함수를 시각화하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 에서처럼 ?

필요하지 않지만 R이것에 대한 코드는 훌륭 할 것입니다.

네 가지 가능한 접근 방식이 있지만 (더 많은 것이 있다고 확신하지만) 기본적으로 데이터를 투시 플롯, 등고선 플롯, 히트 맵 또는 3D 산란을 선호하는 경우 플롯 할 수 있습니다 plot ( 모든 ( x , y ) 쌍에 대해 값이있을 때 원근감있는 플롯 입니다. 다음은 (에서 잘 알려진 3-D 데이터 세트의 ) 각각의 예입니다 .$z$$(x,y)$R

다음은 이전에 제공된 것보다 멋진 플롯 기능을 가진 두 개의 추가 플롯입니다. 따라서 환경 설정에 따라 3D 데이터 세트를 시각화 할 방법이 결정됩니다.

Here is the `R` code used to generate these four mentioned plots.
library(fields)
library(scatterplot3d)

#Data for illistarition
x = seq(-10, 10, length= 100)
y = x
f = function(x, y) { r = sqrt(x^2+y^2); 10 * sin(r)/r }
z = outer(x, y, f)
z[is.na(z)] = 1

#Method 1
#Perspective Plot
persp(x,y,z,col="lightblue",main="Perspective Plot")

#Method 2
#Contour Plot
contour(x,y,z,main="Contour Plot")
filled.contour(x,y,z,color=terrain.colors,main="Contour Plot",)

#Method 3
#Heatmap
image(x,y,z,main="Heat Map")
image.plot(x,y,z,main="Heat Map")

#Method 4
#3-D Scatter Plot
X = expand.grid(x,y)
x = X[,1]
y = X[,2]
z = c(z)
scatterplot3d(x,y,z,color="lightblue",pch=21,main="3-D Scatter Plot")