三维曲面，在r中绘制，具有x、y、z坐标

我试图使用3D曲面图来分析作为输入函数的结果稳定性。z是我的结果，x和y是参数值。使用lattice的线框，我可以制作一个曲面图，这没有问题，但是拥有plotly的交互式和可共享功能会很好。火山的例子没有显示如何获取x、y、z坐标并绘制曲面图。有人知道如何简洁地做到这一点吗？以下是晶格线框示例和数据：

library(lattice) 

z <- c(0.035, 0.043, 0.036, 0.037, 0.016, 0.013, 0.025, 0.037, 0.039, 0.043,         
0.049, 0.029, 0.025, 0.02,  0.032, 0.045, 0.049, 0.043, 0.027, 0.031, 
0.028,0.039, 0.038, 0.037, 0.045, 0.046, 0.04,  0.041, 0.037, 0.048, 0.048, 
0.032, 0.03,  0.032, 0.029, 0.043, 0.056, 0.057, 0.046, 0.034, 0.035, 
0.026,0.036, 0.048, 0.038, 0.032, 0.034, 0.027, 0.024, 0.041, 0.05,  0.056, 
0.038, 0.027, 0.034, 0.027, 0.042, 0.054, 0.054, 0.039, 0.036, 0.029, 
0.027,0.04,  0.052, 0.058, 0.051, 0.028, 0.025, 0.035, 0.037, 0.053, 0.059, 
0.049, 0.044, 0.035, 0.021, 0.044, 0.059, 0.054, 0.052, 0.041, 0.032, 
0.036,0.039, 0.051, 0.056, 0.038, 0.04,  0.022, 0.015, 0.043, 0.054, 0.052, 
0.05,  0.031, 0.03,  0.03,  0.031, 0.044, 0.051, 0.047, 0.04,  0.038, 
0.037,0.06,  0.071, 0.07,  0.066, 0.038, 0.031, 0.045, 0.064, 0.065, 0.074, 
0.08,  0.052, 0.048, 0.041, 0.053, 0.072, 0.079, 0.071, 0.043, 0.059, 0.05, 
0.061, 0.061, 0.055, 0.069, 0.07,  0.057, 0.057, 0.055, 0.074, 0.071, 0.051, 
0.048, 0.05,  0.053, 0.069, 0.086, 0.085, 0.07,  0.047, 0.05,  0.047,0.055, 
0.073, 0.065, 0.056, 0.054, 0.048, 0.043, 0.063, 0.078, 0.087, 0.068, 0.047, 
0.052, 0.048, 0.065, 0.085, 0.084, 0.062, 0.049, 0.05,  0.05, 0.068, 0.084, 
0.095, 0.089, 0.052, 0.052, 0.062, 0.062, 0.086, 0.09,  0.078, 0.062, 0.058, 
0.038, 0.068, 0.095, 0.09,  0.082, 0.069, 0.057, 0.058,0.064, 0.082, 0.087, 
0.055, 0.053, 0.032, 0.033, 0.067, 0.087, 0.087, 0.079, 0.058, 0.053, 0.057, 
0.047, 0.069, 0.085, 0.075, 0.068, 0.063, 0.062,0.076, 0.089, 0.095, 0.086, 
0.056, 0.053, 0.063, 0.082, 0.08,  0.099, 0.101, 0.067, 0.065, 0.058, 0.066, 
0.086, 0.103, 0.088, 0.051, 0.072, 0.06, 0.08,  0.078, 0.067, 0.084, 0.086, 
0.067, 0.066, 0.068, 0.087, 0.087, 0.071, 0.063, 0.065, 0.067, 0.087, 0.104, 
0.108, 0.086, 0.057, 0.063, 0.056,0.064, 0.087, 0.084, 0.07,  0.063, 0.061, 
0.06,  0.076, 0.095, 0.11,  0.088, 0.057, 0.062, 0.067, 0.079, 0.097, 0.105, 
0.079, 0.055, 0.064, 0.066,0.087, 0.104, 0.12,  0.113, 0.063, 0.07,  0.075, 
0.073, 0.104, 0.111, 0.091, 0.072, 0.07,  0.05,  0.083, 0.114, 0.11,  0.098, 
0.083, 0.077, 0.07, 0.078, 0.098, 0.105, 0.069, 0.062, 0.045, 0.046, 0.083, 
0.106, 0.106, 0.093, 0.077, 0.075, 0.073, 0.057, 0.088, 0.105, 0.094, 0.084, 
0.082, 0.081)

x <- c(1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  
10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10,13, 16, 19, 1,  
4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 
19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1, 4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 
13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  
7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 
1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4, 7,  10, 13, 
16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  
10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  
4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 
19, 1,  4,  7, 10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 
13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19,1,  4,  
7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 
1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10,13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 
16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  
10, 13, 16, 19, 1, 4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  
4,  7,  10, 13, 16, 19, 1,  4,  7,  10, 13, 16, 19)

y  <- c(0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 
0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 
0.1,0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 
0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 
0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 
0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1,  0.1, 0.1, 0.1, 
0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 
0.1, 0.1, 0.1, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 
0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 
0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 
0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 
0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 
0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 
0.2, 0.2, 0.2, 0.2,0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 
0.2, 0.2, 0.2, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 
0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 
0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 
0.3,0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 
0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 
0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 
0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 
0.3, 0.3, 0.3, 0.3)

wireframe(z ~ x * y, xlab="Parameter 1", ylab="Parameter 2", zlab="Fitness Value")

库（晶格）
类似这样的东西效果很好。这是你想要的吗

library(plotly)
data <- data.frame(x=x,y=y,z=z)
plot_ly() %>% 
  add_trace(data = data,  x=data$x, y=data$y, z=data$z, type="mesh3d" ) 

library（plotly）
数据%
添加_跟踪（数据=数据，x=数据$x，y=数据$y，z=数据$z，type=“mesh3d”）

查看Github上的讨论，Plotly曲面三角剖分可以做什么和不能做什么：

简单地说，问题是3D Delauney三角剖分，该剖分是在没有i、j、k坐标和
alphahull
值的情况下使用绘图默认参数完成的

为了将三维曲面打印为实际三维曲面，而不使用三维Delauney三角剖分产生的其他面，需要执行以下操作：

将点投影到xy平面上，并通过python中的
scipy.spatial.Delaunay
对生成的2d点进行三角剖分。在R中，我想你可以使用
delaunayn
。此包与
scipy.spatial
然后，将三角剖分提升到三维空间，请参见中的示例以及链接github问题中plotly 3d surface能够直接实现的功能的详细说明
我不太清楚，但仅供参考，data.table支持df.ex[，线框（Output~Input1*Input2）]之类的语法，也就是说，您可以跳过$。这很有效！add_surface（）和add_trace（）之间有什么区别？我对OP也有类似的问题，因为我也认为添加_surface（）是一种方法。有没有一种方法可以消除数据范围边缘的奇怪平面？也就是说，在上图中，驼峰顶部和最右上角的数据点之间有一个较暗的三角形。这不是实际数据的一部分，但mesh3d出于某种原因添加了它。回答得好@Edgar Santos！我很想用我的数据做同样的尝试。如果你有时间的话，你能看一下这个问题吗？非常感谢。
df.ex <- data.table(Output=z,Input1=x,Input2=y,Input3=rnorm(315),Input4 = 
abs(rnorm(315)+.5))

wireframe(df.ex$Output ~ df.ex$Input1 * df.ex$Input2)

library(plotly)
data <- data.frame(x=x,y=y,z=z)
plot_ly() %>% 
  add_trace(data = data,  x=data$x, y=data$y, z=data$z, type="mesh3d" )