Pythonで多変量データをプロットする

Question

私は様々な脚の動きを行う人間活動のデータを持っています。データは、X、Y、Zジャイロセンサーの向きで構成されています。データは、以下のようになり：

アクティビティ1：

タイムスタンプ、Xのラジアン/秒、Yラジアン/秒、Zラジアン/秒

1474242172.0203、-0.440601、-2.377124、-0.379635

を1474242172.09023、-0.402881、0.03603、-0.436877

1474242172.11018、-0.079664、0.071131、-0.969909

活動2：

1474242172.13019、0.504345、0.21577、-1.171976

1474242172.15017、1.485681、0.95263、-1.050102

1474242172.32995、2.162143、-2.888519、-1.274397

1474242172.34995、2.178419、-2.332485、-1.130116

アクティビティ3：

1474242172.27003、2.71125、-0.618401、-0.394154

1474242172.29002、2.421668、-1.14887、-0.846701

1474242172.30999、2.212555、-2.497823、私は7日間3つの活動のために収集した-1.096355

。各データは別々のcsvファイルにあります。このデータをPython/Rでプロットしたいと思います。私は1日の各アクティビティに対して、平均値、y値、Z値の平均値を取って、パラレル座標を使ってプロットしたいと考えています。 1つの座標上のアクティビティ（1,2,3）、1日目から7日目までの異なる座標上のアクティビティX、Y、Zは異なる色が流れる。私の活動分類は、データセットには存在しません。アクティビティのダニをプログラムする必要があります。

パラダイム座標が7日以上の各アクティビティの一貫性を示す正しい方法であることを示すことはできますか？または、表面プロットまたは3Dプロットのいずれかにプロットする魅力的な方法です。

誰でも入力を提供できますか？私は、どんなアドバイスや似たような状況の例についても大変感謝しています。

Answer 1

をPythonで使用すると、pylabを使用して、plt.plot(x_vals_list,y_vals_list,z_vals_list)のようなものを使用して3次元でプロットすることができます。 3つ以上のディメンションがある場合は、Principle Component Analysisを使用して、これらのディメンションを3つの主要コンポーネントに分割できます。