Julia 根据第四维度更改每个标记的颜色

我有3个独立的轴，没有很多离散值，还有3个维度的数据：x，y和z

问题是，因为没有那么多离散值，所以我无法准确地看到数据中的集群。我想要的是，不是每个点都是相同的颜色，一个点是不同的颜色，取决于它发生的次数-就像一个有点的3d热图。例如，如果（1,1,1）出现三次，我希望它比出现一次的颜色更红

我已经看过朱莉娅的系列食谱文档，但我不完全确定该怎么做。能给我指一下正确的方向吗？有没有一种更合理的方式来设想这一点

编辑：为了向任何人展示它最终的样子，我的数据如下：

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最简单、最自然的方法是在绘图中添加抖动

数据设置：

using Random
Random.seed!(0)
N=2000
dat=DataFrame(x=rand(1:5,N),y=rand(1:5,N),z=rand(1:5,N))

绘图：

scatter3d(dat.x+rand(N)./10 .- 0.2, 
          dat.y+rand(N)./10 .- 0.2, 
          dat.z+rand(N)./10 .- 0.2)

但是，如果要使用颜色，仍然可以执行以下操作：

dat2=combine(groupby(dat,[:x,:y,:z]),nrow)

处理完数据后，现在让我们制作一个颜色贴图（您可能希望以不同的方式进行调整）：

绘图时间：

scatter3d(dat2.x, dat2.y, dat2.z, color=cols[dat2.nrow])

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非常感谢你！事实上，我从这个答案中学到了很多东西，并仔细研究了其中的各个部分。我确实使用了一个不同的彩色地图，其中有更多可单独区分的部分，但除此之外，这个效果非常好。我将把结果放在问题里。不过有一个问题：我找不到任何有关聚合的文档。我从结果中了解到了它的作用，但它实际起到了什么作用？

aggregate

已被弃用，这就是为什么它没有显示在文档中的原因。现在它已被

combine

-我已更新了答案以使用

combine

scatter3d(dat2.x, dat2.y, dat2.z, color=cols[dat2.nrow])