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Gráfico de puntuación PCA

InterdisciplinarioNature Methods

Análisis de componentes principales (PCA) Gráfico de puntuación 2D, muestra relaciones de agrupamiento entre muestras.

Editor: OOPLOT
Publicado: 2026/4/1
ID: 22
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PYTHONmatplotlibsklearn

Parámetros (6)

  • • Width (Por defecto: 8)
  • • Height (Por defecto: 8)
  • • DPI (Por defecto: 300)
  • • Transparency (Por defecto: 0.7)
  • • Point size (Por defecto: 60)
  • • y 1 parámetros más...
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Crear a partir de esta plantilla

Herencia de plantilla

Padre:Ninguna
Niños:Ninguna

Requisitos de formato de datos

Columnas requeridas

  • Sample label（First column）CategóricoRequerido
Restricciones de fila: Al menos 6 filas

Datos de muestra

Puede copiar y guardar directamente como data.csv para subir.

Label,Feature1,Feature2,Feature3
GroupA,2.3,5.1,3.8
GroupA,2.5,5.3,3.9
GroupA,2.1,4.9,3.7
GroupA,2.4,5.2,3.6
GroupA,2.6,5.0,4.0
GroupB,7.2,6.5,8.1
GroupB,7.0,6.7,8.0
GroupB,7.3,6.4,8.2
GroupB,7.1,6.6,7.9
GroupB,7.4,6.8,8.3
GroupC,1.1,2.9,4.4
GroupC,1.3,3.0,4.5
GroupC,1.0,2.8,4.3
GroupC,1.2,3.1,4.2
GroupC,1.4,2.7,4.6
Vista previa del gráfico
PCA Score plot Python matplotlib Interdisciplinary Science scientific chart template preview

Cómo usar

1.Extraer/Buscar/Crear plantilla

Cargue imágenes para que la IA extraiga plantillas con un clic, busque y seleccione plantillas, o cree plantillas.

2.Ver datos de ejemplo

Vea datos de ejemplo y modifique la estructura de datos manualmente o mediante IA para cumplir con los requisitos de la plantilla.

3.Cargar datos y ejecutar

Cargue datos, ejecute la plantilla, obtenga una vista previa de los resultados y ajuste parámetros/código para modificar la plantilla y el gráfico.

4.Guardar y exportar gráfico

Exporte gráficos en formatos PNG / JPG / SVG / PDF o guárdelos en OOPLOT.