Ein Paket, das ich in R verfasst haben hat nur für CRAN angenommen worden ist, die Homepage ist www.ggtern.com:
Es basiert off ggplot2, die ich verwendet habe, als eine Plattform. Die treibende Kraft für mich war der Wunsch nach Konsistenz in meiner Arbeit, und da ich ggplot2 stark nutze, war die Entwicklung des Pakets eine logische Folge.
Für diejenigen von Ihnen, die ggplot2 verwenden, sollte die Verwendung von ggtern ein Kinderspiel sein, und hier ist ein paar Demonstrationen, was erreicht werden kann.

Produziert mit dem folgenden Code:
# Load data
data(Feldspar)
# Sort it by decreasing pressure
# (so small grobs sit on top of large grobs
Feldspar <- Feldspar[with(Feldspar, order(-P.Gpa)), ]
# Build and Render the Plot
ggtern(data = Feldspar, aes(x = An, y = Ab, z = Or)) +
#the layer
geom_point(aes(fill = T.C,
size = P.Gpa,
shape = Feldspar)) +
#scales
scale_shape_manual(values = c(21, 24)) +
scale_size_continuous(range = c(2.5, 7.5)) +
scale_fill_gradient(low = "green", high = "red") +
#theme tweaks
theme_tern_bw() +
theme(legend.position = c(0, 1),
legend.justification = c(0, 1),
legend.box.just = "left") +
#tweak guides
guides(shape= guide_legend(order =1,
override.aes=list(size=5)),
size = guide_legend(order =2),
fill = guide_colourbar(order=3)) +
#labels and title
labs(size = "Pressure/GPa",
fill = "Temperature/C") +
ggtitle("Feldspar - Elkins and Grove 1990")
Konturdiagramme wird auch für die ternäre Umgebung geflickt worden, und eine Aufnahme einer neuen Geometrie für die Darstellung Konfidenzintervall über die Mahalanobis Entfernung.

Produziert mit dem folgenden Code:
ggtern(data=Feldspar,aes(An,Ab,Or)) +
geom_confidence(aes(group=Feldspar,
fill=..level..,
alpha=1-..level..),
n=2000,
breaks=c(0.01,0.02,0.03,0.04,
seq(0.05,0.95,by=0.1),
0.99,0.995,0.9995),
color=NA,linetype=1) +
geom_density2d(aes(color=..level..)) +
geom_point(fill="white",aes(shape=Feldspar),size=5) +
theme_tern_bw() +
theme_tern_nogrid() +
theme(ternary.options=element_ternary(padding=0.2),
legend.position=c(0,1),
legend.justification=c(0,1),
legend.box.just="left") +
labs(color="Density",fill="Confidence",
title="Feldspar - Elkins and Grove 1990 + Confidence Levels + Density") +
scale_color_gradient(low="gray",high="magenta") +
scale_fill_gradient2(low="red",mid="orange",high="green",
midpoint=0.8) +
scale_shape_manual(values=c(21,24)) +
guides(shape= guide_legend(order =1,
override.aes=list(size=5)),
size = guide_legend(order =2),
fill = guide_colourbar(order=3),
color= guide_colourbar(order=4),
alpha= "none")
Es gibt noch ein paar R Optionen als unten aufgeführt; Probiere 'Bibliothek (sos); findFn ("{ternary plot}") ' –
ein R-Paket, das ich gerade geschrieben habe tut, was Sie benötigen (und mehr) es basiert auf ggplot, Website ist www.ggtern.com –
@CristianCiupitu getan –