R中的三维三元曲面图

Question

我有一个具体的问题，可视化的物理性质的3组分混合物在一个三维三元表面图。

到目前为止，我只在商业软件中看到了这一点。

我想得到的结果就像下图所示。三维三元等高线图。该示例取自OriginLab 原始实例。

另一个商业例子是DesignExpert，具有类似的可视化。

基本三元图表示混合物的组成，而“三角形”上方的高度代表混合物的物理性质(例如密度)。

您可能会问，是否有可用的包可以生成这样的图表？除了这个例子，测量的点应该是可见的，轮廓是拟合的模型。

还是有可能在R内以另一种方式生成这样的图？

我已经尝试过ggtern软件包，但它是不合适的，因为我的混合模型不能表示为简单的三元等高线图。

由于我正在使用ggplot2可视化我的数据在我的PhD论文，我更喜欢任何解决方案，可以提供类似的风格。

谢谢你的报答

马库斯

Answer 1

我现在才在网上看到这个问题。也许下面的代码会适用于您：

trimage <- function( z ){

t1 <- sqrt( length( z ) )

im <- aux <- numeric(0)

   for( i in seq( 1, t1, by = 2 ) ){

   idx <- seq( t1^2, i*t1, by = -t1 ) - ((t1 - i):0)

   #idx <- seq( i*t1, t1^2, by = t1 ) - (i-1) 

   im <- c( im, aux, idx, aux )

   aux <- c( aux, NA )

   }
   z <- matrix( z[im], nr=t1 )
  return( z )
 }


library( fields ) #  use  image.plot  function

tab <- scan()
1.0 0.0 0.0 3.10
0.0 1.0 0.0 0.45
0.0 0.0 1.0 0.35
0.5 0.5 0.0 1.70
0.5 0.0 0.5 4.13
0.0 0.5 0.5 0.27


tab <- matrix( tab, 6,4, byrow=T )

colnames( tab ) <- c("x1", "x2", "x3", "y")

tab <- as.data.frame( tab )

r <- lm( y ~ -1 + x1*x2*x3 - x1:x2:x3, data=tab )

summary( r )

x1 <- seq( 1, 0, len=181 )
x2 <- seq( 1, 0, len=181 )
x123 <- expand.grid( x1=x1, x2=x2 )
x123["x3"] <- 1 - x123["x1"] - x123["x2"]

z <- predict( r, x123 )

ztri <- trimage( z )

image.plot( ztri )

contour( ztri, add=T, lwd=2 )