从矩阵制作 3D 图

Question

我有一个 2D matrix:

cells                  Rpl37a    Itm2c   Atp1b1     Olfm1      Prnp   
1: AAACGGGCAATCTACG-1 1.7876878 2.393453 4.527764 2.0751658 2.3934526 
2: AAGTCTGCAGCGAACA-1 1.9235754 1.683439 4.034793 1.6834394 1.9235754 
3: ACAGCCGAGTACGTTC-1 1.7168081 2.422601 4.021788 2.0605259 2.0605259 
4: ACATCAGCAGGTTTCA-1 3.1849476 2.165849 4.139574 0.0000000 1.8161277 
5: ACCCACTAGTGTACCT-1 0.8960067 2.018112 4.774355 2.0181116 1.3608743 
6: ACCTTTAAGTGGTCCC-1 3.2418217 1.199632 3.185896 1.7294919 0.8718525 
7: ACGATACCAAGAAGAG-1 1.2513362 2.396079 3.977721 1.2513362 2.9158808 
8: ACGGGCTGTACAGTGG-1 3.5215001 1.710004 2.824437 2.0532873 2.5993292

对于每一列，我需要生成一个密度图来显示行值的分布，然后在一张 3D 图表上显示所有密度图。我怎样才能做到这一点？我知道有 plotly 图书馆，但我是个新手，用起来有点麻烦。

Update

我的目标是以某种方式同时查看所有分布。我不知道如何实现。只是 2D 叠加的折线图是行不通的，因为我上面的矩阵只是作为示例展示的，实际上它有更多的行和列。我可能不仅需要密度图，还需要每列的折线图。

Answer 1

也许是这样，但我不服气

dat <- as.data.frame(matrix(rnorm(5000*10), ncol=10))
names(dat) <- LETTERS[1:10]

xvalues <- apply(dat, 2, function(y) density(y)$x)
xmin <- min(xvalues)
xmax <- max(xvalues)
yvalues <- c(apply(dat, 1, function(a) density(a, from=xmin, to=xmax)$y))
dd <- cbind(c(yvalues), xvalues=c(xvalues), a = colnames(dat))

library(plotly)
plot_ly(data.frame(dd), x = ~xvalues, y = ~a, z = ~yvalues, split = ~a, 
        type = "scatter3d", mode = "lines")

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更好但仍然没有说服力。

dat <- as.data.frame(matrix(rnorm(150*10), ncol=10))
names(dat) <- LETTERS[1:10]

xvalues <- apply(dat, 2, function(y) density(y)$x)
xmin <- min(xvalues)
xmax <- max(xvalues)
yvalues <- c(apply(dat, 2, function(a) density(a, from=xmin, to=xmax)$y))

dd <- cbind(c(yvalues), xvalues=c(xvalues), a = colnames(dat))

library(plotly)

plot_ly(data.frame(dd), x = ~xvalues, y = ~a, z = ~yvalues, split = ~a, 
        type = "scatter3d", mode = "lines")

从矩阵制作 3D 图

Make 3D plot from matrix

3d

r

density-plot

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