如何用excel画interaction plots

plots是图形意思统计学。Plots英 [plɒts]   美 [plɑːts]  绘图;试验田;地块。plot的基本意思是“密谋”,指所采用极其危险的手段进行某一行动,参加策划的人可多可少,范围可大可小,但暗示有某人或某一群人将成为此行动的受害者,只用于贬义。此时可接由名词、代词、动词不定式、带疑问词的不定式或从句作宾语。plot也可表示为“把…分成小块”,引申可表示“绘制”,指根据要求仔细绘制的各部分区分明显、比例严格的图〔线〕,接名词或代词作宾语。The plot thickens.情节复杂起来了。They are brewing a plot behind the scenes.他们正在幕后策划一个阴谋。The silly ending robs the plot of any credibility.这愚蠢的结尾使得整个情节变得一点都不可信。

plotsn. 小区;（秘密）计划( plot的名词复数 );（戏剧、小说等的）情节;基址v. 密谋( plot的第三人称单数 );绘制;把…分成小块;为（文学作品）设计情节

plot的意思如下：释义：作名词时意思是“情节；图；阴谋”，作及物动词时意思是“密谋；绘图；划分；标绘”，作不及物动词时意思是“密谋；策划；绘制”。复数：plots、现在分词：plotting、过去式：plotted、过去分词：plotted。短语搭配：1、plot of land地块；基址。2、plot against暗算；阴谋策划。3、plot out划分；分配；描绘，提出…纲要。双语例句1、He has written only a skeletal plot for the book so far. 那本书他目前只写了一个情节梗概。2、The author draws the different strands of the plot together in the final chapter. 作者在最后一章把不同的情节线索归拢到了一起。3、First, plot the temperature curve on the graph. 首先，在图表上绘出温度曲线来。

情节（小说情节，电视剧情节）采纳我哟！

故事情节

1、plot，情节，读音：美/plɑːt/；英/plɒt/。 2、释义：n.情节；图表；阴谋；（专用的）小块土地。vt.密谋；绘图；划分；标绘。vi.密谋；策划；绘制。n.（Plot）（捷、法）普洛特；普洛（人名）。 3、例句：The horror plots of the film scared the audience.这部电影的恐怖情节吓坏了观看的观众。

R语言绘图，如果能够想图中所展示的一样，能够独立窗口显示绘图。既方便查看又方便保存。 由于一不小心卸载了RStudio，重新安装之后。以前能够在独立窗口显示绘图的功能，现在怎么都找不回了。 而百度的结果刚好跟我相反。他们都是出现了独立窗口绘图，而想把它放在右下角plots里面。 试了半天，设置环境变量 option()。结果还是没有成功。 本想着先就这样了，以后再解决吧。只能每次重新输入dev.new()。后面在摆渡过程当中发现有一个快捷的命令——X11().一次性可以显示多种窗口,而不用使用，一次输入一次。相对而言还是方便了一些，但是没有从根本上解决问题。 参考文章: R语言绘图设备

仿真组策划

1.private与子函数：子函数只能在主函数内容中调用，在函数外无法使用function MainFunction %主函数内容 function SubFunction1 %子函数内容 end function SubFunction2 %子函数内容 end function SubFunction3 %子函数内容 endendprivate函数是matlab软件中广泛使用的一种技术，其作用是限定某一些函数（private文件夹内）只能被令一些函数（private文件夹所在文件夹中的函数）使用，其他函数不能使用，这样的话就可以避免一些无用（因为一般的matlab函数是全局可见的，而private函数只能被private文件夹所在文件夹中的函数调用。2.ezplot和fplotezplot是easy plot的简称，意思就是简化画图，只需给出函数体而无需变量范围，例如想画个圆，用ezplot就很方便：syms x yezplot("x^2+y^2=1",[-1.5 1.5],[-1 1])fplot的意思是function plot，就是画某一函数的曲线。顾名思义,若要画一条函数的曲线，只要给出函数名和自变量范围即可,例子如下：fplot("sin",[-2 2])

第一步，先将python代码采用jupyter notebook编辑器打开，此时的输出会以表格的形式输出。第二步，在jupyter notebook编辑器内，再将表格式的输出复制到excel表格内，而且可去掉小数中多余的0。第三步，在excel表格文件内，如果需要转置，可以在复制的时候右键选择【选择性粘贴】→【转置】即可。

episodes were deep：有深沉含义的小插曲plot一般指情节 episode一般指（一）集 像我们平时看美剧英剧里面有 EP01 就是episode 01 第一集的意思全句中文意思是：在整个表演中，有很多引人入胜的情节和出彩的插曲，这些都有着深沉的含义，令人深思，产生娱人的戏剧效果。

你截图也不截代码，看不出你的排列，可能是把绘图写到for循环里面去了，还好我今天比较闲帮你重排了下，按照我这样排就没有问题了：

sculpt 3plots中文翻译的意思是：雕刻3块

应该不能直接使用，就是不能像控件那样拖下来用。plot是代码编写生成才会出现，将会根据变量或数组画图。如果你没有生成变量，plot将不可用。

P-P图和Q-Q图主要用来判断正态分布。P-P图和Q-Q图的目的性基本一致，但原理上有着区别。P-P图，其原理在于如果数据正态，那么数据的累积比例与正态分布累积比例基本保持一致。分别计算出数据累积比例，和假定正态时的数据分布累积比例；并且将实际数据累积比例作为X轴，将对应正态分布累积比例作为Y轴，作散点图。请点击输入图片描述Q-Q图，其原理在于如果数据正态，那么其假定的正态分位数会与实际数据基本一致。计算出假定正态时的数据分位数；并且将实际数据作为X轴，将假定正态时的数据分位数作为Y轴，作散点图。请点击输入图片描述无论是P-P图，或者Q-Q图；如果说数据呈现出正态性，那么散点图看上去应该近似呈现为一条对角直线，此时说明数据呈现出正态性。如果散点图看上去明显不是一条直线，那么说明数据很可能不具有正态特质。P-P图和Q-Q图均可使用SPSSAU在线分析软件得到，两者功能一致看使用偏好选择即可。

一个 PairGrid 需要填充三个网格部分：上三角、下三角和对角线。 map_upper 是上三角，接受两个变量数组的函数。对角线上下的散点图则展示了变量两两之间的关系。 map_lower是下三角。对角线上下的散点图则展示了变量两两之间的关系。 map_diag 接受单个数组的函数。位于对角线位置的直方图让我们看到了每一个变量的分布。下三角中使用二维核密度估计（即密度图） 散点图矩阵会构建两种基本图形：直方图和散点图。位于对角线位置的直方图让我们看到了每一个变量的分布，而对角线上下的散点图则展示了变量两两之间的关系。例如，第二行最左侧的散点图展示了 life_exp 和 year 之间的关系。 矩阵的对角线是每个特征的直方图，颜色使用训练集的label

意思是分位数-分位数的地块。四分位数（Quartile），即统计学中，把所有数值由小到大排列并分成四等份，处于三个分割点位置的得分就是四分位数。第一四分位数 (Q1)，又称“较小四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字。第二四分位数 (Q2)，又称“中位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第50%的数字。第三四分位数 (Q3)，又称“较大四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第75%的数字。第三四分位数与第一四分位数的差距又称四分位距（InterQuartile Range,IQR）。对于四分位数的确定，有不同的方法，另外一种方法基于N-1 基础。即Q1的位置=（n-1）x 0.25Q2的位置=（n-1）x 0.5Q3的位置=（n-1）x 0.75

水疗图

先hold off;然后再lsim（）

此qq图和腾讯的qq图不是同一个东西啦，这个qq图是对数据的分布情况的统计检验，下面简单介绍一下qq图的原理 qq图就是理论值和实际值的关系图，x=理论值，y=实际值。 对于实际值，我们很容易得到，但是理论值就有点不太好理解了。要得到理论值，首先就是先要得到一些列的分位点区间（分位点就是指将一个随机变量的概率分布范围分为几个等份的数值点，如0.1、0.2、0.3、0.4、0.5、0.6、0.7、0.8、0.9，分为点区间就是这些相邻的点两两组合，即0-0.1、0.1-0.2、0.2-0.3、0.3-0.4、0.4-0.5、0.5-0.6、0.6-0.7、0.7-0.8、0.8-0.9），然后求出分位点区间的中间值（即0.05、0.15、0.25、0.35、0.45、0.55、0.65、0.75、0.85、0.95），最后根据中间值和函数的反函数求出理论分布的值，再画图就好了。要画qq plot，可以在spss上实现，也可以在R上实现。在R上，qqplot和qqnorm不是同一个函数，qqplot应该是两样本的正态性对比，而qqnorm应该是样本与样本期望的正态性对比。 在统计学中，Q-Q（分位数 - 分位数）图是概率图，其是通过将绘制两个概率分布的分位数来比较两者分布关系的图形方法。首先，选择一系列的分为点区间。第一个分布的点（x轴）和第二个分布的点（y轴）组成了qq图上的一个点。因此，该线是具有参数的参数曲线，该参数是分位数的间隔的数量。 如果两个分布比较相似，那么qq 图上的点就大致分布在y=x的线上。如果这两个分布线性相关，那么qq 图上的点就大致分布在一条线上，但不一定在y=x上。Q-Q图也可以用作估算位置分布中的参数的图形方法。 qqplot用来比较分布的形状，提供两个分布中属性（如位置，比例和偏度）相似或不同的图形视图。Q-Q图可用于比较数据集合或理论分布。用qq图比较两组数据被认为是一种非参数的方法比较他们的可能分布情况。对于上诉这些情况，qq图是比普通的技术比较柱状图跟有说服力的方法，但同时也需要更多地方式来解释。Q-Q图通常用于将数据集与理论模型进行比较。这可以提供对图形的“适合度”的评估，而不是简化为数字摘要。 Q-Q图也用于比较两种理论分布。由于Q-Q图比较分布，因此不需要将值作为对观察，如在散点图中，或者甚至对于被比较的两个组中的值的数量相等。 术语“概率图”有时特指Q-Q图，有时表示更一般的图，有时表示不太常用的P-P图。 概率图相关系数图（PPCC图）是从Q-Q图的概念导出的量，Q-Q图测量拟合分布与观测数据的一致性，并且有时用作拟合数据分布的手段。 ps 有空了再修改吧 参考： Quantile-Quantile (q-q) Plots 请问qqplot和qqnorm有什么区别 分位数 Q–Q plot

这个是随机领取地皮的指令 如果附近有空地皮的话可以打plot（s） claim领取这个空地皮 这个问题是该服务器用户组权限缺少 如果是玩家的话找管理给权限足组加上这个权限然后就能正常使用这个指令了具体指令应该是这个mangaddp （用户组）（该权限）

得分图 和载荷图

你是不理解分布还是不理解正态？（如果你是对于基础性名词不清楚的话，我建议你去维基百科查一下）正态分布的概率密度函数是数学家精心寻找的一个函数，正态分布函数有2个影响其形状的参数，μ，σ这个函数按x=μ对称σ决定这个函数的“胖瘦”这个函数在实数域上的积分是1我们按照期望值与标准方差的定义求解这个函数的期望值和方差，可以发现发现正好期望值对应μ标准方差对应σ符合正态分布，说明这个事件发生的概率密度函数可以用正态分布表示（你的问题应该不是这么简单吧-，-）至于符合的情况问题，可以用软件SPSS解决****SPSS操作规程摘选，你想了解可以看一下******1.1.1数据输入完毕后，执行“统计分析”/“描述统计”/“数据探索”（Analyze/ Descriptive Statistics/ Explore）命令，将因变量X2（降解百分数）加入“因变量列表框”（Dependent List）框内，自变量X3（组别）加入“因子列”（Factor List）框中，表示要以组别对降解百分数进行探索性统计分析；1.2.2 单击“统计量”（Statistics）按钮，系统弹出“探索：统计量”（Explore: Statistics）对话框。勾选“描述性分析”（Descriptives），单击“继续”（Continue）按钮返回主对话框。1.2.3 单击“作图”（Plots）按钮，弹出“探索：作图”（Explore: Plots）对话框，勾选“正态作图以及检验”（Normality Plots with tests），其他均为系统默认，单击“继续”（Continue）按钮返回主对话框。1.2.4 单击“选项”（Options）按钮，弹出“探索：选项”（Explore: Options）对话框，选择“排除有遗漏值的案例”（Exclude Cases listwise）。单击“确定”（OK）按钮提交系统运行。从正态Q-Q图就以观察出数据是否符合正态分布。

我们平时在阅读文献的过程中常常会看到以下这些美腻的图片。像这样： 这样 这些图片不单单长得好看，更重要的是它们能够直观地表达科研工作者想要传递的信息和内容。是一张完美的figure的重要组成部分。 那么，这样的图片是用什么软件做出来的呢？细心的同学可能已经在论文中发现了它的身影。 这就是我们今天要介绍的主角，SigmaPlot SigmaPlot是一款科学图表以及数据分析软件，可以在Windows平台上运行，它可以直接读取包括Microsoft Excel spreadsheets在内的各种格式的文件，进行数据转化以及统计分析。它一开始是由Jandel公司开发，1996年随着Jandel公司合并为SPSS，它就继续由SPSS维护并更新至8.0版本，随后从9.0版本开始，SigmaPlot就由SYSTAT公司维护和开发，目前已经更新至14.0版本。 下面我以SigmaPlot12.5为例进行讲解。 基础界面 01 SigmaPlot12.5的界面包括格式栏（也叫功能区）和数据区 大家看到这个格式栏，可能会觉得非常熟悉，很类似于Microsoft office的界面，分为 主页、工作表、创建图表、分析、报告和工具箱五个部分。我们接下来就会围绕这几个基本部件以一个实例对如何用SigmaPlot进行作图进行讲解。 实例讲解 2 我们可以试着将下面这组数据，变换为图表，就像下图这样。 1 输入数据 首先我们可以新建一个worksheet，输入数据并编辑项目名，(动图sigma plot0) 2 创建柱状图 可以发现我们的这组数据的X值对应着两个Y值，所以我们可以创建一个柱状图和折线图的和叠合图。首先点击格式栏的Create Graph，选择Vertical BarChart，Type选择Simple Bar，Data Format 选择XY Pairs。接下来在的数据分别选择数组1和数组3.（动图sigma plot1） 3 创建折线图 将另一组的Y轴数据添加为折线图，右击图表，选择 Add New Plot,Type 选择Line Plot，Style 选择Simple Straight Line，Data Format选择XY Pairs，（动图sigma plot2） 4 调整柱状图形状颜色 双击图表，出现 Graph Properties对话框，纵栏列表内有三个选项Plots、Axis和Graphs.点击Plots选项下的Bar Widths,调整width为100%，（动图sigma plot3），点击Plots选项下的Fills,将Fill Color调整为DL.Cyan,Pattern Color调整为DL.Cyan，（动图sigma plot4） 5 修改X轴起始点并去掉图例 在Graph Properties 对话框的Axis选项下选择Scaling,将x data 的range调整为0-26，并在Graph选项下将legend去除，可以看到柱状图更加紧凑了，下标的图例也随之消失。（动图sigma plot5） 6 修改折线图颜色 在Graph Properties 对话框的plots选项下选择Lines,将Line Style的thickness调整为1.0，color 调整为Dk.Red.（动图sigma plot6） 7 增添一条Y轴 在格式栏的Graph Page选项卡下选择Add Axis，依次选择Plot2，Y axis和Right，此时图片右方出现一个新的纵坐标，折线的形状也随之相应调整（动图sigma plot7） 8 修改图片标题 双击图片标题，输入新的标题 “Line and Bar Chart with two Y axes”调整字号以及文本框位置。（动图 sigma plot8） 9 保存图片 在格式栏内选择graph，export，可以直接将图片保存起来，这里还告诉大家一个小技巧，如果在export前选中了图片，导出时就可以选择export selected only选项，选了之后可以去掉周围的空白，单独保存图片(动图sigma plot9) 结语

“影响统计学”和“举债经营计策”。我不懂计量经济学，仅从英语角度翻译，仅供参考吧。

1、打开Spss的主页，将数据输入到对应的表格中。2、下一步，选择分析→描述统计→探索进入。3、把相关的数据归为因变量，输出为图并点击确定。4、这个时候如果没问题的话，在选择需要的图片类型以后点击确定。5、这样一来，即可用Spss做箱式图了。

将ls改为logsurv应该就可以了

waterfall plots是指瀑布图，有点类似波形图，一般在数据处理时用的。bode graphs是波特图，是种log(幅度)随log(频率)变化的曲线它描述了与频率有关的系统的输出响应,表示系统的传递函数.波特图使幅度的乘法简单地变成了曲线上距离地相加。

     第二个pipeline主要包括Pyclone+ citup+ Timespace，没有先介绍这个主要是因为Timespace之后的展示结果只有一个cluster，并没有在图上展示出来突变基因，但是通过格式的转换可以使用fishplot来绘图。     PyClone之前分享过安装出现的问题，使用conda安装，过程中会经常报出两类错误，一类是python的版本问题，另一类是依赖包的问题，正常情况下没报出其他错误，之后记得设置一下环境变量即可。     大多数用户将通过创建一组以制表符分隔的(tsv)输入文件来使用PyClone，每个来自癌症的示例都有一个文件。这个文件的有六个必要列，如下。     pyclone软件中例子的数据格式，对于二倍体生物总拷贝数为 2： A. 大于 0 则拷贝数扩增； B. 小于 0 则拷贝数缺失； C.  -0.2~0.2 之间则认为是正常。     例子中输入文件格式如下：     运行PyClone最简单的方法是使用PyClone run_analysis_pipeline管道命令：     这将执行对输入文件进行预处理、运行MCMC分析以及进行后处理和绘图的步骤，其中两个必须的参数就是： ——in_files：一组以空格分隔的tsv文件，按照输入格式进行； ——working_dir：结果输出目录。     结果输出四个目录，plots, tables, trace 和 yaml，输出目录如下：     那么输出很多结果文件，这些图表该怎么解读？一开始我也同样是一头雾水，精读两遍文章自然也就迎刃而解了。      1. 首先看plots文件夹， 毕竟人是视觉动物，第一反应看结果肯定是看图，之后在仔细分析表格里面每一列是什么意思，那好吧，先说图。我们发现在子文件夹plots里面有三个pdf命名一致，它们既相同又不同，一个是成cluster来看肿瘤的变化，一个是看每个突变位点在不同时期的变化，如下图表示原发和转移后的细胞患病率变化，横坐标表示0-10个cluster，n=?表示在这个cluster中的位点个数，如下：         而在loci中的显示是表示每个突变位点在不同时期的肿瘤样本中的患病率，如下：     为了展示突变位点在每个样本中患病率的变化，换了另一种表示方式，如下图所示：     为了清晰展示样本间的相关性，利用两两比较的方法，更加明了，如下图：     在子文件夹loci中的 similarity_matrix.pdf 则展示出突变位点的相似性，如下图所示： 2. 其次来看tables文件夹里面的内容包括cluster和loci:     cluster表格共包括5列，看列标ti题大概能够猜出来个一二了，不多说了，cluster如下表格：     loci表格有六列，从列标题可以看出，每个位点都会计算出细胞病死率，其中的 cellular prevalence 对后续分析非常重要，我们需要知道每个样本中cellular prevalence 用于后续的分析， 每个位点的病死率如下：     到此基本上完成使用说明及解读，从结果上来看，我们并未得到想要的克隆进化树以及鱼图，那么下期将讲解怎么才能利用上Pyclone的结果，做出克隆进化的结果，敬请期待明日更新！     日更不易，点个

quantile-quantile 情节

尝试在控制台上执行：dev.off()然后在plot试试。如果仍然不行，那问题可能是画图library出了问题，可以参考以下方法：

PSDPLOT Plot Power Spectral Density (PSD) data. PSDPLOT(Pxx,W) plots the PSD, Pxx, computed at the frequencies specified in W (in radians/sample). PSDPLOT(Pxx,W,UNITS) specifies the frequency (x-axis) units for the plot. UNITS can be either "RAD/SAMPLE" (default) or "Hz". PSDPLOT(Pxx,W,UNITS,YSCALE), where YSCALE can be either "LINEAR" or "DB", specifies the scaling of the Y-axis for the PSD plot. PSDPLOT(Pxx,W,UNITS,YSCALE,TITLESTRING) will use the specified string for the title of the plot. NOTE: The PSDPLOT function is OBSOLETE. To plot spectrum data use the new DSP data objects. With these objects you can plot Power Spectral Density or Power Spectrum data, and specify data units and frequency units. Type help dspdata/psd or dspdata/ps for details and an example. See also dspdata/psd, dspdata/ps, spectrum/periodogram, spectrum/welch, spectrum/mtm, spectrum/music, spectrum/eigenvector, spectrum/burg, spectrum/cov, spectrum/mcov, spectrum/yulear.

01首先，我们需要将我们要分析的数据文件整理为矩阵文件，即行列分明的数据文件。02我们打开matlab之后，点击菜单栏里的“import data”,准备加载我们需要统计分析的数据。03打开加载界面之后，我们找到我们要加载的数据文件，点击打开。04在加载的界面，我们将类型选择“matrix”矩阵列表，选择我们需要导入的列数据，然后点击右侧的“improt selection”进行导入。05导入之后，我们点击我们导入的矩阵列表，如图中的“S260”，注意不要打开，选中即可，然后点击菜单的“plots”,在绘图工具栏里，点击图标右侧的小三角准备打开更多图表类型。06在展开后的matlab图标里，我们找到“histfit”,并点击打开。07最后，我们需要的正态分布图及柱状分布图即绘制完成。如何用matlab计算正态分布的标准差方法/步骤01正态分布的数学表达若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的高斯分布，记为N(μ,σ²)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。服从正态分布的N(μ,σ²)的连续性随机变量X的概率密度和累计概率密度函数分别如下图所示：02matlab提供的关于正态分布的三个常用指令的调用语法规则和功能，详见下图所示：03正态分布标准差的集合表示，这一步我们将计算指定区间的概率，标准差的含义和几何表示。具体的计算、实现代码、以及注释如下图所示：04下图是上一步计算代码执行的结果。05正态分布标准差的概率意义我们可以从上一步图中看出，观察值x落在[μ-σ,μ+σ]，[μ-2σ，μ+2σ]，[μ-3σ，μ+3σ]区间的概率，即P(μ-k·σ≤x≤μ+k·σ)分别是0.68269，0.9545，0.9973。因为P(μ-k·σ≤x≤μ+k·σ)=P(x-k·σ≤x≤x+k·σ)，所以这个概率意义又可以说成：测量数据两侧的一、二、三倍标准差区间包含该被测数据均值的概率分别是：0.68269，0.9545，0.9973。

1、在fluent的主界面中，直接确定相关对象。2、这个时候如果没问题，就点击Plot的XY Plot进行跳转。3、下一步来到新的页面，根据实际情况设置参数并选择Plot。4、这样一来会生成图示的结果，即可得到某一点的速度随时间变化曲线了。

plot用法如下：1、用作：故事情节；布局。例：a conventional plot about love and marriage.传统的婚恋故事情节。2、用作：阴谋；密谋。例：They were plotting to overthrow the government. 他们在密谋颠覆政府。3、用作：（专用的）小块土地。例：She bought a small plot of land to build a house on.她买了一小块地盖房子。双语例句1、Enemy agents plotted to blow up the plant.敌人奸细密谋炸毁那家工厂。2、Plotting of General Allocation of Taiyuan Fenhe River Garden.太原汾河园总体布局的构想。3、They grow food on their own plots of land.他们在自己的小块土地上种粮食。

　　plot　　[英][plɒt][美][plɑ:t]　　n.地基，基址图; （戏剧、小说等的）情节; 一块地; 测算表;　　vt.以图表画出，制图; 密谋; 把…分成小块; 为（文学作品）设计情节;　　vi.设计作品情节; 标示于图表上; 密谋，暗中策划;　　第三人称单数：plots过去分词：plotted复数：plots现在进行时：plotting过去式：plotted　　　　例句:　　1.　　It stands for an ongoing plot to keep china down.　　它代表了一场压制中国的持续阴谋。　　　　2.　　A simple plot is sometimes the best.　　简单的情节有时候是最好的。

可数

correlation plot 相关图plot 英[plɒt]美[plɑ:t]n. 地基，基址图; （戏剧、小说等的） 情节; 一块地; 测算表;vt. 密谋; 以图表画出，制图; 把…分成小块; 为（文学作品）设计情节;vi. 设计作品情节; 标示于图表上; 密谋，暗中策划;[例句]Security forces have uncovered a plot to overthrow the government安全部队揭露了一起推翻政府的阴谋。[其他] 第三人称单数：plots 复数：plots 现在分词：plotting 过去式：plotted 过去分词：plotted

先将变量标准化：egen z1 = std(x1)…… 进行主成分分析：pca x*, mineigen(1) 主成分载荷分析：estat loading,cnorm(eigen) 效果分析：estat kmo（一般要大于0.7才适合做主成分分析） 碎石图：screeplot 主成分选择，一般选择前几个方差解释累计。

interactive plots and graphs交互图双语对照例句:1.Check headers, footers, graphs and text boxes 核对标题、脚注、图表和文本框

因子载荷图(loading plot)SPSS菜单analysis→dimension reduction→ factor（各版本有差别，找到因子分析就好）Factor analysis------在Rotation对话框中选中 loading plots

Ragone的地块

动名词

等高线图；轮廓图；等值线的绘制例句the contour plots look exactly the same.等高线图是完全一样的

Plotly Express 是一个新的高级 Python 可视化库：它是 Plotly.py 的高级封装，它为复杂的图表提供了一个简单的语法。 受 Seaborn 和 ggplot2 的启发，它专门设计为具有简洁，一致且易于学习的 API ：只需一次导入，您就可以在一个函数调用中创建丰富的交互式绘图，包括分面绘图（faceting）、地图、动画和趋势线。 它带有数据集、颜色面板和主题，就像 Plotly.py 一样。 Plotly Express 完全免费：凭借其宽松的开源 MIT 许可证，您可以随意使用它（是的，甚至在商业产品中！）。 最重要的是，Plotly Express 与 Plotly 生态系统的其他部分完全兼容：在您的 Dash 应用程序中使用它，使用 Orca 将您的数据导出为几乎任何文件格式，或使用JupyterLab 图表编辑器在 GUI 中编辑它们！ 用 pip install plotly_express 命令可以安装 Plotly Express。 一旦导入Plotly Express（通常是 px ），大多数绘图只需要一个函数调用，接受一个整洁的Pandas dataframe，并简单描述你想要制作的图。 如果你想要一个基本的散点图，它只是 px.scatter（data，x =“column_name”，y =“column_name”）。 以下是内置的 Gapminder 数据集的示例，显示2007年按国家/地区的人均预期寿命和人均GDP 之间的趋势：如果你想通过大陆区分它们，你可以使用 color 参数为你的点着色，由 px 负责设置默认颜色，设置图例等：这里的每一点都是一个国家，所以也许我们想要按国家人口来衡量这些点...... 没问题：这里也有一个参数来设置，它被称为 size：如果你好奇哪个国家对应哪个点？ 可以添加一个 hover_name ，您可以轻松识别任何一点：只需将鼠标放在您感兴趣的点上即可！ 事实上，即使没有 hover_name ，整个图表也是互动的：也可以通过 facet_col =”continent“ 来轻松划分各大洲，就像着色点一样容易，并且让我们使用 x轴 对数（log_x）以便在我们在图表中看的更清晰：也许你不仅仅对 2007年 感兴趣，而且你想看看这张图表是如何随着时间的推移而演变的。 可以通过设置 animation_frame=“year” （以及 animation_group =“country” 来标识哪些圆与控制条中的年份匹配）来设置动画。 在这个最终版本中，让我们在这里调整一些显示，因为像“gdpPercap” 这样的文本有点难看，即使它是我们的数据框列的名称。 我们可以提供更漂亮的“标签” （labels），可以在整个图表、图例、标题轴和悬停（hovers）中应用。 我们还可以手动设置边界，以便动画在整个过程中看起来更棒：因为这是地理数据，我们也可以将其表示为动画地图，因此这清楚地表明 Plotly Express 不仅仅可以绘制散点图（不过这个数据集缺少前苏联的数据）。事实上，Plotly Express 支持三维散点图、三维线形图、极坐标和地图上三元坐标以及二维坐标。 条形图（Bar）有二维笛卡尔和极坐标风格。 进行可视化时，您可以使用单变量设置中的直方图（histograms）和箱形图（box）或小提琴图（violin plots），或双变量分布的密度等高线图（density contours）。 大多数二维笛卡尔图接受连续或分类数据，并自动处理日期/时间数据。 可以查看我们的图库 (ref-3) 来了解每个图表的例子。数据 探索 的主要部分是理解数据集中值的分布，以及这些分布如何相互关联。 Plotly Express 有许多功能来处理这些任务。 使用直方图（histograms），箱形图（box）或小提琴图（violin plots）可视化单变量分布： 直方图：箱形图：小提琴图： 还可以创建联合分布图（marginal rugs），使用直方图，箱形图（box）或小提琴来显示双变量分布，也可以添加趋势线。 Plotly Express 甚至可以帮助你在悬停框中添加线条公式和R²值！ 它使用 statsmodels 进行普通最小二乘（OLS）回归或局部加权散点图平滑（LOWESS）。在上面的一些图中你会注意到一些不错的色标。 在 Plotly Express 中， px.colors 模块包含许多有用的色标和序列：定性的、序列型的、离散的、循环的以及所有您喜欢的开源包：ColorBrewer、cmocean 和 Carto 。 我们还提供了一些功能来制作可浏览的样本供您欣赏（ref-3）： 定性的颜色序列：众多内置顺序色标中的一部分：我们特别为我们的交互式多维图表感到自豪，例如散点图矩阵（SPLOMS）、平行坐标和我们称之为并行类别的并行集。 通过这些，您可以在单个图中可视化整个数据集以进行数据 探索 。 在你的Jupyter 笔记本中查看这些单行及其启用的交互：散点图矩阵（SPLOM）允许您可视化多个链接的散点图：数据集中的每个变量与其他变量的关系。 数据集中的每一行都显示为每个图中的一个点。 你可以进行缩放、平移或选择操作，你会发现所有图都链接在一起！平行坐标允许您同时显示3个以上的连续变量。 dataframe 中的每一行都是一行。 您可以拖动尺寸以重新排序它们并选择值范围之间的交叉点。并行类别是并行坐标的分类模拟：使用它们可视化数据集中多组类别之间的关系。 Plotly Express 之于 Plotly.py 类似 Seaborn 之于 matplotlib：Plotly Express 是一个高级封装库，允许您快速创建图表，然后使用底层 API 和生态系统的强大功能进行修改。 对于Plotly 生态系统，这意味着一旦您使用 Plotly Express 创建了一个图形，您就可以使用Themes，使用 FigureWidgets 进行命令性编辑，使用 Orca 将其导出为几乎任何文件格式，或者在我们的 GUI JupyterLab 图表编辑器中编辑它 。 主题（Themes）允许您控制图形范围的设置，如边距、字体、背景颜色、刻度定位等。 您可以使用模板参数应用任何命名的主题或主题对象：有三个内置的 Plotly 主题可以使用， 分别是 plotly， plotlywhite 和 plotlydark。 px 输出继承自 Plotly.py 的 Figure 类 ExpressFigure 的对象，这意味着你可以使用任何 Figure 的访问器和方法来改变 px生成的绘图。 例如，您可以将 .update（） 调用链接到 px 调用以更改图例设置并添加注释。 .update（） 现在返回修改后的数字，所以你仍然可以在一个很长的 Python 语句中执行此操作：在这里，在使用 Plotly Express 生成原始图形之后，我们使用 Plotly.py 的 API 来更改一些图例设置并添加注释。 Dash 是 Plotly 的开源框架，用于构建具有 Plotly.py 图表的分析应用程序和仪表板。Plotly Express 产生的对象与 Dash 100％兼容，只需将它们直接传递到 dash_core_components.Graph，如下所示： dcc.Graph（figure = px.scatter（...））。 这是一个非常简单的 50行 Dash 应用程序的示例，它使用 px 生成其中的图表：这个 50 行的 Dash 应用程序使用 Plotly Express 生成用于浏览数据集的 UI 。 可视化数据有很多原因：有时您想要提供一些想法或结果，并且您希望对图表的每个方面施加很多控制，有时您希望快速查看两个变量之间的关系。 这是交互与 探索 的范畴。 Plotly.py 已经发展成为一个非常强大的可视化交互工具：它可以让你控制图形的几乎每个方面，从图例的位置到刻度的长度。 不幸的是，这种控制的代价是冗长的：有时可能需要多行 Python 代码才能用 Plotly.py 生成图表。 我们使用 Plotly Express 的主要目标是使 Plotly.py 更容易用于 探索 和快速迭代。 我们想要构建一个库，它做出了不同的权衡：在可视化过程的早期牺牲一些控制措施来换取一个不那么详细的 API，允许你在一行 Python 代码中制作各种各样的图表。 然而，正如我们上面所示，该控件并没有消失：你仍然可以使用底层的 Plotly.py 的 API 来调整和优化用 Plotly Express 制作的图表。 支持这种简洁 API 的主要设计决策之一是所有 Plotly Express 的函数都接受“整洁”的 dataframe 作为输入。 每个 Plotly Express 函数都体现了dataframe 中行与单个或分组标记的清晰映射，并具有图形启发的语法签名，可让您直接映射这些标记的变量，如 x 或 y 位置、颜色、大小、 facet-column 甚至是 动画帧到数据框（dataframe）中的列。 当您键入 px.scatter（data，x ="col1"，y="col2"） 时，Plotly Express 会为数据框中的每一行创建一个小符号标记 - 这就是 px.scatter 的作用 - 并将 “col1” 映射到 x 位置（类似于 y 位置）。 这种方法的强大之处在于它以相同的方式处理所有可视化变量：您可以将数据框列映射到颜色，然后通过更改参数来改变您的想法并将其映射到大小或进行行分面（facet-row）。 接受整个整洁的 dataframe 的列名作为输入（而不是原始的 numpy 向量）也允许 px 为你节省大量的时间，因为它知道列的名称，它可以生成所有的 Plotly.py 配置用于标记图例、轴、悬停框、构面甚至动画帧。 但是，如上所述，如果你的 dataframe 的列被笨拙地命名，你可以告诉 px 用每个函数的 labels 参数替换更好的。 仅接受整洁输入所带来的最终优势是它更直接地支持快速迭代：您整理一次数据集，从那里可以使用 px 创建数十种不同类型的图表，包括在 SPLOM 中可视化多个维度 、使用平行坐标、在地图上绘制，在二维、三维极坐标或三维坐标中使用等，所有这些都不需要重塑您的数据！ 在 API 级别，我们在 px 中投入了大量的工作，以确保所有参数都被命名，以便在键入时最大限度地发现：所有 scatter -类似的函数都以 scatter 开头（例如 scatter_polar， scatter_ternary）所以你可以通过自动补全来发现它们。 我们选择拆分这些不同的散点图函数，因此每个散点图函数都会接受一组定制的关键字参数，特别是它们的坐标系。 也就是说，共享坐标系的函数集（例如 scatter， line ＆ bar，或 scatter_polar， line_polar 和 bar_polar ）也有相同的参数，以最大限度地方便学习。 我们还花了很多精力来提出简短而富有表现力的名称，这些名称很好地映射到底层的 Plotly.py 属性，以便于在工作流程中稍后调整到交互的图表中。 最后，Plotly Express 作为一个新的 Python 可视化库，在 Plotly 生态系统下，将会迅速发展。所以不要犹豫，立即开始使用 Plotly Express 吧！

回归的对话框里面有一个save按钮，点一下。然后出来save对话框右侧就是residuals残差的选项，你可以选根据需要选择你要的残差类型。回归完成后，会多一列数据的。

microdots微粒双语对照词典结果：网络释义1. 缩影术-----------------------------------如有疑问欢迎追问！满意请点击右上方【满意】按钮

probability plots概率图;机率图