예측할 수없는 직교 적합 표시 창 제목jsl 스크립트를 사용하여 일련의 Orthogonal Fit 플롯을 만들었으며 각각에 메시지를 보내야합니다 (기본값을 사용하여 분석 결과 상자를 닫으 려합니다). 그러나 비율의 크기 순서에 따라 형식이 달라지는 비율 값이 포함되어 있기 때문에 상자의 제목은 예측할 수 없습니다. 몇 가지 예가 아래에 나와 있습니다. 직교 적합 비율 = 0.000 직교 적합 비율 = 0.123 직교 적합 비율 = 1.234 직교 적합 비율 = 12.34 직교 적합 비율 = 1234 직교 적합 비율 = 12345 직교 적합 비율 = 1e + 6 어떻게 이러한 잠재적 우연성 중 하나를 해결할 코드를 작성합니까? ? Orthogonal으로 시작하는 모든 분석 상자를 닫을 수 있다면 쉬운 해결책이 될 것입니다.재 : 예측할 수없는 직교 적합 표시 창 제목올바른 헬프 키로 개요 상자를 검색하기 위해 마지막 줄을 변경하십시오.
Names Default To Here( 1 );
// open data table
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp" );
// create container for platform references
platform = List();
dt << New Column( "agenum", formula( Num( :age ) ) );
// launch platform
p = dt << Fit Group(
Bivariate( Y( :weight ), X( :height ), Fit Orthogonal( Univariate Variances, {Line Color( {213, 72, 87} )} ) ),
Bivariate( Y( :weight ), X( :agenum ), Fit Orthogonal( Univariate Variances, {Line Color( {213, 72, 87} )} ) ),
<<{Arrange in Rows( 2 )}
);
// save reference in the list
Insert Into( platform, p );
Wait( 1 );
// send message to all platforms
( platform << XPath("//OutlineBox[@helpKey='Bivar Ortho']") ) << Close( 1 );재 : 예측할 수없는 직교 적합 표시 창 제목감사. 내가 실제로하고 싶은 것은 아래와 같습니다. 마지막 줄은 작동하지 않지만 아이디어는 실제 플롯이 아닌 분석 상자를 닫는 것입니다. 일반적으로 대부분의 분석 상자 (Fit Line, etc ...)에서는이 작업을 수행 할 수 있지만 Orthogonal Fit은 분석 결과가 실제로 상자 이름에 통합되므로 특별한 문제가 있습니다.
가볍게 두드리기
기본 이름은 여기에 있습니다 (1);
// 데이터 테이블 열기
dt = Open ( "$ SAMPLE_DATA / Big Class.jmp");
// 플랫폼 참조 용 컨테이너를 만듭니다.
platform = List ();
dt << 새 열 ( "agenum", 수식 (Num (: age)));
// 플랫폼 시작
p = dt << 적합 그룹
이변 량 (
Y (: 중량),
X (: 높이),
직교 적합 (단변 분산, {선 색 ({213, 72, 87})})
),
이변 량 (
Y (: 중량),
X (: agenum),
직교 적합 (단변 분산, {선 색 ({213, 72, 87})})
),
<< {행 정렬 (2)}
);
// 목록에 참조를 저장합니다.
삽입 위치 (플랫폼, p);
기다리십시오 (1);
// 모든 플랫폼에 메시지 보내기
플랫폼 << Dispatch ({}, "직교 적합 비율 =?", OutlineBox, {Close (1)});
재 : 예측할 수없는 직교 적합 표시 창 제목또한 창을 시작할 때 창에 참조를 저장 한 다음 메시지를 보낼 수 있습니다. 목록에 참조를 저장하면 목록은 모든 항목에 메시지를 배포합니다. 다음 예제를 참조하십시오.
Names Default to Here( 1 );
// open data table
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp" );
// create container for platform references
platform = List();
// launch first platform
p = dt << Distribution( Y( :weight, :height ) );
// save reference in the list
Insert Into( platform, p );
Wait( 1 );
// launch second platform
p = dt << Bivariate( Y( :weight ), X( :height ), Fit Line );
// save reference in the list
Insert Into( platform, p );
Wait( 1 );
// send message to all platforms
platform << Close Window;
재 : 예측할 수없는 직교 적합 표시 창 제목아마 XPath를 사용할 것이고 아마도 이것은 당신을 시작할 것입니다 :
Names default to here( 1);
dt = Open( "$Sample_data/iris.jmp" );
win = New Window( "Bivariate Fits",
dt << Bivariate(
Y( :Sepal length ),
X( :Sepal width ),
Fit Orthogonal( Univariate Variances, {Line Color( {213, 72, 87} )} )
),
dt << Bivariate(
Y( :Petal length ),
X( :Petal width ),
Fit Orthogonal( Univariate Variances, {Line Color( {213, 72, 87} )} )
)
);
( win << XPath("//OutlineBox[@helpKey='Bivar Ortho']") ) << Close( 1 );
( win << XPath("//OutlineBox[@helpKey='Bivar Ortho']") )[1] << Close( 0 );
//Here is how I found the helpKey:
win << Show tree structure
