## 3D 散点图展示
### 应用场景
eg: 展示3个基因间的关系
当点的位置有多个变量决定的时候我们可以用3D散点图展示
> 数据来自上一节
```R
scatterplot3d(x, y, z, pch = 16)
```
![scatter plot](http://kancloud.nordata.cn/2018-12-30-074301.png)
```R
# 修改点的颜色,修改字体大小, 添加x, y, z lab
scatterplot3d(x, y, z, pch = 16, color = 'blue', cex.axis = 1.5, cex.lab = 1.5,
xlab = "MT-TF", ylab = "MT-TV", zlab = "MT-TL1")
```
![scatter plot](http://kancloud.nordata.cn/2018-12-30-074302.png)
- 智汇医圈
- 第一章 前言
- 1.1 简介
- 1.2 制作该教程的目的
- 1.3 学习该教程需要掌握的基础知识
- 1.4 该教程适用人群
- 第二章 散点图(scatter plot)
- 2.1 基本的散点图
- 2.2 3D 散点图
- 第三章 线图(line plot)
- 3.1 基本的线图
- 第四章 箱型图(boxplot)
- 4.1 基本的箱型图
- 4.2 图形参数调整
- 4.3 多分组箱型图
- 4.4 小提琴图
- 第五章 密度图(density plot)
- 5.1 基本的密度图
- 第六章 热图(Heatmap)
- 6.1 基本的热图
- 6.2 ggplot2 heatmap
- 6.3 相关性热图
- 第七章 主成分分析(PCA)
- 7.1 2D PCA
- 7.2 3D PCA
- 第八章 ROC 曲线
- 8.1 基本的 ROC 曲线
- 第九章 生存分析(KM plot)
- 9.1 基本的生存分析
- 第十章 KEGG 和 GO 分析
- 10.1 KEGG 分析
- 10.2 GO 分析
- 第十一章 Circular plot
- 11.1 基本的 Circular plot
- 附录 下载数据