{{x1, y1, z1}, {x2, y2, z2}, ...}のようなデータセットがあるため、3D空間のポイントを記述します。このデータからヒートマップを作成したいと思います。そのため、密度の高いポイントは雲として表示され、密度に応じて異なる色でマークされます。
実際、このスクリプトの結果は3D専用です。
data = RandomReal[1, {100, 2}]; SmoothDensityHistogram[data, 0.02, "PDF", ColorFunction -> "Rainbow", Mesh -> 0] 
コメント
回答
3次元の分布をプロットする場合は、最初にそれを形成する必要があります！！ SmoothDensityHistogramは値$ \ {x_i、y_i \} $の滑らかなカーネルヒストグラムをプロットしますが、ここには3次元データがあるため、SmoothKernelDistribution！
data = RandomReal[1, {1000, 3}]; dist = SmoothKernelDistribution[data]; これで、3つの変数を持つ確率分布が得られました。したがって、ContourPlot3Dを使用して、PDFを3D等高線図として簡単にプロットできます。この関数は少し遅いと言われていることに注意してください。
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}] 
輪郭を切り抜くために、オプションを使用しました！
RegionFunction -> Function[{x, y, z}, x < z || z > y] データポイントの密度が、の形状の原因であることを確認するために使用できる輪郭Graphics3D
pic = Graphics3D[{ColorData["DarkRainbow"][#[[3]]], PointSize -> Large, Point[#]} & /@ data, Boxed -> False]; Show[con, pic] 
BR
編集
フォローするには2Dの例を参考にして、密度の高い温かみのある色を取得します
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]] 
コメント
- 'を使用できません
ListContourPlot3D、編集気にしないでください、結果はひどいです。 - ありがとう、編集を含むそのスクリプトは正確に機能します！ポイント画像と等高線図を組み合わせると、次のようになります。 oi47.tinypic.com/34g7otd.jpg 除外される領域をマークしました等高線図ですが、いくつかの点が含まれています…
- @ user1936577より単純なユーザー名を使用することを検討してください;）すべての点が表示されないように、点にも同じ除外を使用する必要があります。
CasesまたはSelectを使用して関連するポイントを選択できます。 - 名前を変更しただけです;）でも欲しいContourPlotのすべてのポイントを検討するために、'上記のリンクでマークしたこの領域について疑問に思っています
回答
以下のコード（ここから採用）は、関数
残念ながら、 Mathematica バージョン9でのみ使用できます。
ランダムな3Dデータ：
data = RandomReal[{-3, 3}, {5000, 3}]; ここでは、ビンに入れるドメイン（-3、3）とビニングの解像度を指定します。
binning = {-3, 3, .5}; 生成する実際のコード図：
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"] 
コメント
- 賛成：）
- +1は、回答1よりもはるかに高速です。
Image3D…