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PCA スコア プロット

学際的Nature Methods

主成分分析（PCA）2D スコア プロット、サンプル間のクラスタリング関係を表示します。

出版社: OOPLOT
発行済み: 2026/4/1
ID: 22
使用法: 0·ビュー: 0·お気に入り: 0
PYTHONmatplotlibsklearn

パラメータ (6)

  • • Width (デフォルト: 8)
  • • Height (デフォルト: 8)
  • • DPI (デフォルト: 300)
  • • Transparency (デフォルト: 0.7)
  • • Point size (デフォルト: 60)
  • • 他にもパラメータが 1 個あります...
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テンプレートの継承

親：なし
子供たち：なし

データ形式の要件

必須の列

  • Sample label（First column）カテゴリカル必須
行の制約: 少なくとも 6 行

サンプルデータ

直接コピーして名前を付けて保存できます data.csv アップロード用に。

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
グラフプレビュー
PCA Score plot Python matplotlib Interdisciplinary Science scientific chart template preview

使い方

1.テンプレートの抽出/検索/作成

画像をアップロードしてAIにテンプレートをワンクリックで抽出させるか、テンプレートを検索して選択するか、テンプレートを作成してください。

2.サンプルデータの確認

サンプルデータを確認し、手動またはAIを通じてデータ構造を修正して、テンプレート要件に合わせてください。

3.データをアップロードして実行

データをアップロードし、テンプレートを実行して結果をプレビューし、パラメーター/コードを調整してテンプレートとグラフを修正してください。

4.グラフを保存してエクスポート

PNG / JPG / SVG / PDF形式でグラフをエクスポートするか、OOPLOTに保存してください。