3次元密度関数を視覚化する方法は？

3-D密度関数を視覚的に視覚化する最良の方法は何ですか？を視覚化したいと思い ますか？

必要ではありませんがR、このためのコードは素晴らしいでしょう。

思い浮かぶ4つの可能なアプローチがあります（もっとたくさんあると確信していますが）基本的には、データを遠近プロット、等高線プロット、ヒートマップとしてプロットするか、3D散布を好む場合プロット（すべてのペアに値がある場合、多かれ少なかれ遠近法プロットです。それぞれのいくつかの例を次に示します（のよく知られている3-Dデータセットから）。（x 、y $z$$(x,y)$R

以下は、前に示したものよりも優れたプロット機能を持つ2つの追加プロットです。 したがって、好みに応じて、3Dデータセットを視覚化する方法を決定します。

Here is the `R` code used to generate these four mentioned plots.
library(fields)
library(scatterplot3d)

#Data for illistarition
x = seq(-10, 10, length= 100)
y = x
f = function(x, y) { r = sqrt(x^2+y^2); 10 * sin(r)/r }
z = outer(x, y, f)
z[is.na(z)] = 1

#Method 1
#Perspective Plot
persp(x,y,z,col="lightblue",main="Perspective Plot")

#Method 2
#Contour Plot
contour(x,y,z,main="Contour Plot")
filled.contour(x,y,z,color=terrain.colors,main="Contour Plot",)

#Method 3
#Heatmap
image(x,y,z,main="Heat Map")
image.plot(x,y,z,main="Heat Map")

#Method 4
#3-D Scatter Plot
X = expand.grid(x,y)
x = X[,1]
y = X[,2]
z = c(z)
scatterplot3d(x,y,z,color="lightblue",pch=21,main="3-D Scatter Plot")