从报告中提取值的新手问题<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />你好，
我试图加快从脚本调用的报告中提取值的速度。
为了测试事情，我创建了两个简单的列并进行拟合，我试图从估计中提取截距，这样我就知道我在做什么。
测试=双变量(
是( ：第 2 栏) ,
X ( ：第 1 列) ,
拟合线( {线条颜色( { 208 , 64 , 86 } )} )
) ;
r =测试<<报告;
弗雷德= r [大纲框( “线性拟合” ) ,大纲框( “参数估计” ) ,彩色框( “估计” )[ 1 ]] <<得到(1) ;
节目(弗雷德) ;
我正在尝试（显然没有成功）按照手册中的示例进行操作，但出现错误，如日志窗口中所示
索引{100} 访问或评估“Get”，Get(1) /*###*/
这个测试脚本应该是什么样的？
回复：新手问题从报告中提取值很好，谢谢。
回复：新手问题从报告中提取值要仅从“Validation”OutlineBox 下的第一个 TableBox 中提取信息，请更改为以下内容：
Report( neur )["Validation"][Table Box( 1 )] << Make into Data Table;
<
回复：新手问题从报告中提取值感谢提供脚本。 我做了很多我需要的事情。 但是，有一点我不明白：
这是我得到的表。 它包括训练和验证数据的措施。
然而，脚本的最后一行明确引用了训练数据：
Report( neur )["Training"][Table Box( 1 )] << Make Combined Data Table;
为什么该表还包括有关验证数据的信息？
注意：从最后一行删除部分 ["Training"] 会导致相同的结果。
回复：新手问题从报告中提取值谢谢你的回答，我会试试的。 我还将检查 Scripting Guide 中的 Display Tress 部分。 （其实我已经在帮助的“属性窗口”下搜索过这类信息，但没有找到。
回复：新手问题从报告中提取值下面是一个关于如何将 2 个表中的信息输出到数据表中的简单示例。了解如何处理 JMP 输出显示树可以成倍地提高 JMP 用户的能力。有关显示树的文档可在 JMP 文档库的脚本指南中找到
帮助==>JMP 文档库
这是脚本
Names Default To Here( 1 );
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/semiconductor capability.jmp" );
neur = dt << Neural(
Y( :NPN1 ),
X( :PNP1, :PNP2, :NPN2, :PNP3, :IVP1, :PNP4, :NPN3 ),
Informative Missing( 0 ),
Validation Method( "Holdback", 0.3333 ),
Fit( NTanH( 3 ) )
);
Report( neur )["Training"][Table Box( 1 )] << Make Combined Data Table;
回复：新手问题从报告中提取值更准确地说，我想从 JSL 下面的验证表和训练表中提取值。
回复：新手问题从报告中提取值我在哪里可以找到“属性窗口”？
我需要从报表中的表格中提取数据并且需要找到正确的路径。 显然“属性窗口”可以用于此目的，但我不知道在哪里可以找到...
回复：新手问题从报告中提取值是的，只要您不使用“获取消息”，这将起作用。
回复：新手问题从报告中提取值我正在阅读脚本手册，并且在关于隐形报告的部分（第 384 版手册上的第 12 版）产生了一种不同的语法，它完全避开了 get 指令并使用了一个似乎不是保留字的术语 columnbox，因为它是没有以蓝色字体颜色显示。这也有效。如果我使用属性窗口检查报告，“估计”被列为“col box”
测试=双变量(
是( ：第 2 栏) ,
X ( ：第 1 列) ,
拟合线( {线条颜色( { 208 , 64 , 86 } )} )
) ;
r =测试<<报告;
//fred=r[Col Box("Estimate")][2];
弗雷德= r [大纲框( “线性拟合” ) ,大纲框( “参数估计” ) ,列框( “估计” )][ 1 ] ;
节目(弗雷德) ;
回复：新手问题从报告中提取值你好，
这部分代码有一点语法错误：
弗雷德= r [大纲框( “线性拟合” ) ,大纲框( “参数估计” ) ,彩色框( “估计” )[ 1 ]] <<得到(1) ;
列框引用是报表中的数字列框，因此请尝试使用 NumberColBox。 另外，将第一个值的引用放在 () 内部而不是外部，并删除 [ ]。 在标题和编号参考之间放置一个逗号。 见下文
弗雷德= r [大纲框( “线性拟合” ) ,大纲框( “参数估计” ) ,N umberColBox ( “估计” , 1 )] <<得到（ 1 ) ;
那应该对你有用。
此致，
克里斯·基希伯格
