3D-Heatmap-Dichtediagramm

Wenn Sie eine dreidimensionale Verteilung zeichnen möchten, müssen Sie sie zuerst bilden ! SmoothDensityHistogram zeichnet ein glattes Kernelhistogramm der Werte $ \ {x_i, y_i \} $, aber da wir hier dreidimensionale Daten haben, benötigen wir die Funktion SmoothKernelDistribution!

data = RandomReal[1, {1000, 3}]; dist = SmoothKernelDistribution[data]; 

Jetzt haben Sie die Wahrscheinlichkeitsverteilung mit drei Variablen. Wir können also einfach das PDF als 3D-Konturdiagramm mit ContourPlot3D zeichnen. Beachten Sie, dass diese Funktion angeblich etwas langsam ist.

ContourPlot3D[Evaluate@PDF[dist, {x, y, z}], {x, -2, 2}, {y, -2, 2}, {z, -2, 2}, PlotRange -> All, Mesh -> None, MaxRecursion -> 0, PlotPoints -> 160, ContourStyle -> Opacity[0.45], Mesh -> None, ColorFunction -> Function[{x, y, z, f}, ColorData["Rainbow"][z]], AxesLabel -> {x, y, z}] 

Um die Konturen zu durchschneiden, habe ich die Option verwendet!

RegionFunction -> Function[{x, y, z}, x < z || z > y] 

Um zu überprüfen, ob die Datenpunktdichte für die Form der verantwortlich ist Konturen, die wir verwenden können Graphics3D

pic = Graphics3D[{ColorData["DarkRainbow"][#[[3]]], PointSize -> Large, Point[#]} & /@ data, Boxed -> False]; Show[con, pic] 

BR

BEARBEITEN

Folgen Sehen Sie sich das 2D-Beispiel an und erhalten Sie warme Farben für höhere Dichten.

 data = RandomReal[1, {500, 3}]; dist = SmoothKernelDistribution[data]; ContourPlot3D[Evaluate@PDF[dist, {x, y, z}], {x, -2, 2}, {y, -2, 2}, {z, -2, 2},PlotRange -> All, Mesh -> None, MaxRecursion -> 0, PlotPoints -> 150, ContourStyle -> Opacity[0.45], Contours -> 5, Mesh -> None, ColorFunction -> Function[{x, y, z, f}, ColorData["Rainbow"][f/Max[data]]], AxesLabel -> {x, y, z}, RegionFunction -> Function[{x, y, z}, x < z || z > y]] 

Kommentare

• Kann ' nicht verwendet werden ListContourPlot3D, edit egal, das Ergebnis ist schrecklich.
• Großartig, danke, dass das Skript mit der Bearbeitung genau die Arbeit macht! Eine Sache, wenn ich das Punktbild mit dem Konturdiagramm kombiniere, erhalte ich Folgendes: oi47.tinypic.com/34g7otd.jpg Ich habe den Bereich markiert, von dem ausgeschlossen ist Das Konturdiagramm enthält jedoch einige Punkte …
• @ user1936577 Bitte verwenden Sie einen einfacheren Benutzernamen;) Jetzt müssen Sie auch denselben Ausschluss für Ihre Punkte verwenden, damit nicht alle Punkte angezeigt werden. Sie können Cases oder Select verwenden, um die relevanten Punkte auszuwählen.
• hat gerade den Namen geändert;) Aber ich möchte Um alle Punkte in meinem ContourPlot zu berücksichtigen, frage ich mich jetzt ' über diesen Bereich, den ich im obigen Link markiert habe.

Der folgende Code (angepasst von hier ) erzeugt eine Ausgabe, die der Funktion Image3D, das leider nur für Mathematica Version 9 verfügbar ist.

Einige zufällige 3D-Daten:

data = RandomReal[{-3, 3}, {5000, 3}]; 

Hier geben wir die Domäne für bin (-3, 3) und die Binning-Auflösung an:

binning = {-3, 3, .5}; 

Der tatsächlich zu erzeugende Code die Abbildung:

binned = BinCounts[data, binning, binning, binning]; dims = Dimensions@binned; normbinned = N[binned/Max[binned]]; coordswithdataAll = Table[{normbinned[[x, y, z]], {x, y, z}}, {x, 1, dims[[1]]}, {y, 1, dims[[2]]}, {z, 1, dims[[3]]}]; coordswithdata = Table[Select[coordswithdataAll[[j, i]], #[[1]] != 0 &], {j, dims[[1]]}, {i, dims[[1]]}]; cubes = {ColorData["Rainbow"][#1], Opacity@#1, EdgeForm[], Cuboid@#2} &; output = ParallelMap[cubes @@ # &, coordswithdata, {3}]; Graphics3D[output, PlotRange -> Transpose[{ConstantArray[1, 3], dims + 1}], Lighting -> "Neutral"] 

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