R语言在可视化方面的地位是毋庸置疑的，但是呢相对于MatalabR语言在三维图形的展示上存在一定的劣势。当然，作为大众的免费软件，指定不服，很多人为此也基于R语言开发了一些相应的三维图的绘制包，像rgl，gg3D，plot3D，scatterplot3d等，我们今天就介绍一下其中的scatterplot3d。
包的安装就不赘述了:
install.packages(“scatterplot3d”)
接下来我们看下它里面的函数，其实这个包就一个函数scatterplot3d。
其中主要的参数：
Xlim,ylim,zlim 主要是标注坐标轴范围的。
Color主要指的每个点的颜色，如果不分组那就直接一个颜色就看可以，如果颜色分组，那需要标注每一个样本的颜色。
Type 主要是设置点绘制形式，p-点；h-柱子；l-线，就是将所有点连起来。
Lwd 主要是设置竖线的粗细。
接下来我们就看下包自带的五个例子:
1. 基础的函数三维图绘制：
zq(-10, 10, 0.01) xcos(z) ysin(z) scatterplot3d(x, y, z, col.axis="blue",col.grid="lightblue", main="scatterplot3d - 1",pch=20)
2. 单纯的点的三维图绘制：
temp q(-pi, 0, length = 50) x1, ycos(temp) %*% t( zsin(temp) %*% t( scatterplot3d(x, y, z, col.axis="blue",col.grid="lightblue", main="scatterplot3d - 2", pch=20)
3. 对于不同的分组的数据的多颜色赋值：
temp q(-pi, 0, length = 50) x1, ycos(temp) %*% t( z10 * c( color "green", temp q(-10, 10, 0.01) xx, yy, z color "red", scatterplot3d(x, y, z, color, pch=20, zlim=c(-2, 10),main="scatterplot3d - 3")
4. 添加竖线的三维图的绘制：
my.mat 25), nrow= dimnames(my.mat) list(LETTERS[ my.mat # the matrix we want to plot ...
如果不是x,y,z格式的输入数据也可以参考下面的data.frame进行数据的整体输入
s3d.dat <- data.frame(cols=as.vector(col(my.mat)),rows=as.vector(row(my.mat)), value=as.vector(my.mat)) scatterplot3d(s3d.dat,type="h", lwd=5, pch=" ",x.ticklabs=colnames(my.mat),y.ticklabs=rownames(my.mat), color=grey(25:1/40), main="scatterplot3d -4")
5. 如何添加拟合的平面图：
data(trees) s3d"h", highlight.angle=55, scale.y=0.7, pch=16, main="scatterplot3d - 5") #Now adding some points to the "scatterplot3d" s3d$points3d(seq(10,20,2), seq(85,60,-5), seq(60,10,-10),col="blue", type="h", pch=16) #Now adding a regression plane to the "scatterplot3d" attach(trees) my.lm s3d$plane3d(my.lm, lty.box = "solid")
s3d$plane3d(my.lm, lty.box ="solid",col="green")
再高级点还可以直接设置平面的填充颜色：
s3d$plane3d(my.lm, lty.box ="solid",col="green",draw_polygon = T)
并且能够修改平面的颜色：
当然，拟合的平面的颜色也是可以进行修改的：需要在s3d$plane3d子函数中进行设置；至此基本的此包的所有功能基本掌握。其他的美观度那就需要自己去体会了。
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