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liliconcom

creando multiples tablas bivariadas<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />

Hola,

Me gustaría crear a través de un gráfico bivariado múltiple de secuencia de comandos como:

tablel01 - lista de nombres de columna

xvar = lista de columnas para usar como X

yvar = lista de columnas para usar como Y

tabla de datos table02

Crea los gráficos bivariados basados en xvar y yvar.

Traté de seguir pero no funciona ...

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// abrir mesa01

table01 = Abrir ("C ***");

xvar = Columna (tabla01,1) << getValues;

yvar = Columna (tabla01,2) << getValues;

tr_loop_limit = Nitems (xvar);

// seleccionar tabla02

tabla de datos actual (tabla02);

Bivariada

  para (i = 1, i

  Y (eval (yvar)),

  X (eval (xvar))

  )

);

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gracias por tu apoyo

Re: creando multiples tablas bivariadas

Estoy feliz de ayudar, Lionel, y sé que eso es cierto para los miembros de la comunidad en general. Así que, por favor, siga publicando cuando el camino a seguir no esté claro. . .

Re: creando multiples tablas bivariadas

Ian,

buena noches.

Funciona perfectamente ... Ahora puedo continuar con mi pequeño script jmp hasta que el próximo gran problema bloquee el camino.

muchas gracias por su respuesta tan útil y rápida, hace que mi final del día sea genial !!!!

atentamente

Lionel

Re: creando multiples tablas bivariadas

NombresDefaultToHere ( 1 ) ;

// Hacer una tabla para usar (dt)

dt = Tabla nueva ( "Muchas parcelas bivariadas" ,

Nueva Columna ( "Col 1" , Numérico , Continuo , Fórmula ( RandomNormal ())) ,

Nueva Columna ( "Col 2" , Numérico , Continuo , Fórmula ( RandomNormal ())) ,

Nueva Columna ( "Col 3" , Numérico , Continuo , Fórmula ( RandomNormal ())) ,

Nueva Columna ( "Col 4" , Numérico , Continuo , Fórmula ( RandomNormal ())) ,

Nueva Columna ( "Col 5" , Numérico , Continuo , Fórmula ( RandomNormal ())) ,

AddRows ( 20 )

) ;

// Hacer listas de columnas en dt para usar

xvars = dt << getColumnNames ( "Cuerda" ) ;

yVars = dt << getColumnNames ( "Cuerda" ) ;

// Usar la plataforma Fit Y By X '

fybx = dt << FitYByX ( Y ( Evaluar ( yVars )) , X ( Evaluar ( xvars ))) ;