我怀疑这种任务是否有标准工具/技术。尽管如此，还是有一些方法。根据参考文献，您至少需要以下策略之一。1（第 8 章）：

• 维度子集：选择一些要显示的维度。

• 降维：将数据转换为低维数据集。

• 维度嵌入：将维度映射到图形属性，例如颜色、大小和形状。

• 多个显示：同时显示多个图，具有不同的数据“视图”。

一种常见的方法是使用散点图矩阵。这由散点图网格组成，网格有 N² 个单元格，其中 N 是维数，如下图所示。

请注意，一种策略不会（必然）排除另一种策略。在可视化的行话中，这种“策略”将分为以下几类：

• 筛选; 或者
• 总计的。

关于您的具体问题，我会尝试使用以下方法之一：

• 具有等高线图的多个显示，其中函数的值对应于超切片。要获得切片的值，您需要有一个交互式设置，例如，控制每个组件的滑块。如下图所示（来自 2）。

• 一个等高线图，您可以在其中选择两个变量$x_i$,$x_j$并聚合剩余的。例如，您可以考虑显示最大值、最小值或平均值。

这些是我现在想到的主要选择。无论如何，我建议检查参考文献 1 的第 8 章，参考文献 2 的第 11-13 章，然后看一下参考文献 3。

参考

1. Ward、Matthew O.、Georges Grinstein 和 Daniel Keim。交互式数据可视化：基础、技术和应用。AK 彼得斯/CRC 出版社，2015 年。

2. 塔玛拉·蒙兹纳。可视化分析与设计。AK Peters 可视化系列，CRC 出版社，2014 年。

3. 康斯坦丁，保罗 G. 活动子空间：参数研究中降维的新兴想法。卷。2. 暹罗，2015 年。