列线图教程

今天来给大家讲一下如何画那些在呃一些医护分析的文章里面，或者是说临床相关的社区分析里面常见的一些图形啊。 主要有以下几个，第一个就是我们声音曲线 km 这个，这个用的很多，然后还有就是一个我们二曲线评估你模式那一个好坏的，然后还有就是一个列线图， 那就是我们常见的一个烈性图，还有一个就是我们的森林图，然后这几个是我们在以后分析或者标注入诊断这方面分析的时候，或者临床诊断这一块最常用的几种图。 我们先看一下今天来如何实现这几种图。首先我们准备了一些案件数据，我们先看一下这个是我们基于 tcd 整理的 一个一个癌症的数据类型啊，我们整理成这样的格式，就可以通过我们的分析流程进行一些图的一些分析和展示啊。首先第一列是我们一个样本的名字，对，是个样本的名字，然后这列是我们一个生根时间， 生存时间，他生存时间是天，就我们生存时间，然后当然你是月，也可以不影响这个生存时间，然后这一列是一个生存状态，对吧？是活着还是还是已经去世，就是用零一来表示，然后后边的话就是他的一些基因的表达水平，我们这里相当于是选了一千多个基因来展示。 对，我们选的是一千多个，是差一级应该做的，选了一千多个 g， 呃，选了一千多个 g。 然后的话我们先看一下我们代码， ok， 点开我们的代码，我们这里边需要装的包比较多啊，这几个，这几个包需要我们装一下， 然后我这边是已经装过了，所以说运行的时候他应该不会装，因为这几个代码，这几号代码相当于是他会自动检测你本地有没有装相应的依赖包，没装的话他会自动给你装上， 我们这边应该因为是已经装过了，所以他不会执行。接着往下看，下面是我们加载这个程序包，我们要用到的， ok， 加载完了，加载完之后我们就可以读取我们刚才的数据， 对，就是刚才的数据，然后的话就是我们就分分有几步啊？第一步，第一步相当于是我们先做一个单因素的考，考官，之后 回归，然后筛选一些批值比较小于零点零五的有显著性意义的一些机给它拿出来。对于后续的一个分析，这是我们第一步，第一步先给它运行一下， 可以结合着我们的文件夹可以一起看，对，它会它会生成一个 react 为一个文件夹，然后我们最后的结果的话都会放在这个文件夹下面。 接着看第二步，第二步的话相当于是逐步回归，就是基于前边那个单因素 cold 回归的筛选的那些标志物之后，然后基于他做一个多因素的一个标志物的筛选，我们可以在这个环境边里看一下 他，从那个刚开始我们有一千一百多个基因，然后他通过单一数和我左右筛选到了有五十三个，对，筛选到了有五十三个基因数，就是批 是小于零点零五，也就是说这五十三个基因是个生存时间显著相关的基因，然后基于这个结果再进行一个逐步回归，看一下 啊，现在逐步回归相当于是他，呃，会筛选一些最佳组合的一些标志物，比如说筛选了十个，筛选二十个，这里面他放在一起简单效果可能会更好一些。这个这个意思一起优护效果会好一些 啊。已经结束了，你看结束之后我们这边会生成一个对应的文件夹，就是他最终筛选出来的那个，那个那个机，你看一下， 对，申请出来了大概有二十二，二十一个，对，申请出来有二十一个 g， 对， 然后我们接着往下看啊，接着看进行一下第三步。第三步相当于他就开始绘图了，我们先画那个森林图， ok， 森林图已经出来了，我们再看一下。对，这就是我们的森林图 啊，就是这样子的，就是他筛选出来的答案是一个标注机，他他的一个风险比的一个分布，以他的批值的一个情况，就是这样子。然后的话接着往下看，然后第四步，第四步就要画上我们常见那个连线图了，或者是有人称为我们评分卡，是吧？都可以 让我们运行一下。可以，运行之后这边的话需要我们自己点一下这个 input 导出来，然后选一下这个，我们调整一下我们的高度和宽度。需要调整一下宽度，比如说我给他调一个七百高度，调个七百 七百，然后高度小勾，嗯，九百。然后我们选择下保存的路径啊，我们保存这下边， ok， 然后 save 就行了。 嗯，还可以，你可以看一下，这是我们刚才保存的一个，刚才保存的一个结果啊，在这下边就这个， 对，这是我们的一个连线图啊，或者是我们的评分卡，就是一些他的二十一个特征金，然后这是他的一个评分卡的一些指标，然后这边我们选的是他一个，呃，三年，这三年的生存率就是 os 小于幺零九五嘛，就是三年。 然后你然后的话看一下，接着往下，下面是我们开始做那个 k m 和 r o c 的，这个的话他画的图比较多，应该会， 你稍微画个几十秒钟吧，他会把每个的每个基因我们生产出来二十一个基因嘛，他会把每个基因的 km 顺序曲线以及他的二十一曲线全部画出来。二十一曲线的话我们画的是一年、三年、五年的顺的时间呢？留个二十一曲线， 我们先运行看一下， ok， 结合到我们这个图片一起看看是不是他会自动进行画图，对吧？他把那些每个基因的结果都会展出来， 嗯，等个几十秒吧，应该就可以了。等一下，这个应该运行还挺快的，等到下面就是出现那个箭头的时候，就说明结束了。 ok， 已经运行结束了，我们可以先看一下我们的一个结果，我们先随便挑一个，看一下我们的结 结果大概是什么样子的吧。嗯，就挑这个啊，比如说我们看一下这个基因的一个 km 情况以及他的 lc 情况。我们先看一下这个升轮曲线啊， 这个 k m 升级取件相当于是这个基因的一个，它根据这个基因的高表达和低表达，把这个 啊给他进行一个，呃，相当于和玉后结合起来，生存时间结合起来做一个生存曲线图，可以看出来就是在这个金高表达的这个组里边，让他生存率比较偏低一些。怎样在这个金低表达的时候让他的这个生存率偏高一些？那也就是说这个金 是对这个生存生存来说可能是一个呃风险，呃风险比较风险比较高的一个一个基因，因为他高表达的话，他就会生存率偏低一些嘛。然后我们可以结合着这个森林图 一起看一下， 我们刚才看的那个 g 是， 嗯，到时候大家自己看吧，到时候大家自己去找他看一下吧。然后的话看一下他的那个 r c 取件。 嗯，它 l c 曲线的话，是啊，有一年、三年和五年，我们从这个它的 l a、 u c 这个值来看的话，是在五年的时候，就是这个绿色的线，它这个 u c 值是最高一些。其实这个一年、三年、五年，它整体来看这个都挺不错的。 那也就是说我们筛选就这个，以这个为例啊，就这个基因可可以做一个很好的一个以后标注基因来看。对，然后我们结果的话大概就这些，估计从头到尾的话呀，最多也就是一两分钟左右吧，然后就可以使用出来了，嗯，大概就是这么多。

大家好，今天给大家简单分享一下列线图的结果解读。列线图又称 normal 图，它是通过构建多因素回归模型，根据模型中各个影响因素对结局变量的影响程度的高低，给每个影响因素的每个取值水平进行复分，然后再将各个评分相加，得到总评分， 最后通过总评分与结局事件发生概率之间的函数转换关系，从而计算出该个体结局事件的预测概率。 它的优势在于将复杂的回归方程转变为了简单且可视化的图形，使预测模型的结果更具有可读性，具有更高的使用价值。从图可以看出，内线图的构成包括三类， 第一类是预测模型中的变量名称，如图中的年龄等。每一个变量对应的线段上都标注了刻度，代表了该变量的格局值范围，而线 线段的长度则反映了概率所以对结局时间的贡献大小。第二类是得分，包括单项得分，即图中最上方的 greens 表示每个变量在不同局之下所对应的得分，以及偷偷 greens 所有变量取值后对应的单项分数加起来和计的总得分。 第三类是预测概率，例如图中的 five year survival probability 表示五年的生存概率。比如，我们想要知道一位六十岁的男性的患病风险，根据列腺图可算的总得分为一百一十六，以一百一十六分为基础，在列腺图中向下画一条垂线， 就可以得知其患病风险约为零点八。谢谢大家的关注，想了解更多身心技能的小伙伴可在评论区留言，我们下期再见！

继续我们的讲解，呃，第二块内容，我们讲一下那么 grammar 这个呃原理的情况。呃，那么 grammar 是什么呢？首先那么 grammar 它这一个词呢是来自于希腊语，就是，呃 normal 是前面是指代法律的意思， grammar 是语法书写的意思， 对，他来自一个希腊语的一个词啊，他的理论是由法国工程师啊，最早在一八八四年提出，最早着用于工程学，因为工程学当中有一些结构力学啊啊等等一些公式啊，比较难记啊，他通过这个理论方法，将公式以图形 方式快速直观精确的展现出来。所以呢，那么管马的话啊，就是更加的就是友好，就是更加的容易理解，那所以绘绘制，那么管马实际上是通过绘图的方法来阐述不同边梁之间关系的一个呃，一种一种技术。那这 这里的话是我们那么关码最早的时候，他的呃两个应用的案例。第一个的话是我们计算呃，呃 bmi 这个指数的时候啊，他这个那么关码呃 bmi 我们知道应该是用体重比上身高的平方 啊，身高的平方就是 bmi 指数，那我们左侧这一个标尺的话，就是我的身高情况，然后这个还身高情况，那这里是以米为单位的，这边是以 尺寸为单位的音尺啊，这位单位的一个身高身高情况。右侧这一条竖线呢，这个竖线的刻度是代表我的体重情况，那左侧这里是我的 棒啊，几棒重，那这里的话是千克，然后呢？比如说我现在某个人，他的啊体重是八十五千克，然后呢？他的身高情况是一点八五米，那我把这两个 点连起来，这点连起来之后呢，中间相交的，这里的话就是二十五，这里的话就是这个人的 bmi 之数，所以中间这里就说 bmi 的一个呃情况，通过你通过这两条竖线呢，连接它相应的东西就可以得到这个人的 bmi 是多少，这是我们算 bmi 的一个那么关码啊，同样这里的话是我们 统计学当中最经常用到的东西，就是卡方检验，我们要算卡方检验的话啊，用我的观测是减去我的期望的啊，然后平方处有的期望的一个情况， 这里的话也是一样的，比如说我这有 a、 b、 c、 d、 e 几个组的一些情况，它的数量，然后呢你通过画一个 number one 可以算出它的卡方值啊， 这里就是他的一个卡方纸的一个情况。好，这是我们最原始的，那么古人们的在统计学当中或在医学当中他的一个用法，那我们现在这个目前比较流行在 肿瘤学当中，那么故障榜呢？啊，就是这样一个情况，是以横向的形式展现的，横向的话这里的话代表的是我的一个因素情况，就是我模型当中的变量，比如说性别、年龄， t 分期，分期，然后他的一个肿瘤的一个部位啊，还有他的处理方式啊等等的。 下面这里的话是他肿瘤这个预测概率，就是五年和三年的生存概率是什么样子的，那这里的话，你通过比如说啊年龄的一个大小情况，那得到他的分数可以来测算出他的一个五年生存率或三年的一个生存率情况。好， 那这个东西怎么用呢？就是那么古尔玛在肿瘤学当中怎么用呢？我们刚讲过，就是肿瘤学当中他是横向的这样一个，那么古尔玛啊，他这个形式，那比如说这这个那么古尔玛的话是一个呃预测的是某个这个结局变量，他的一个概率啊，发生某个结局变量 发生那个概率情况怎么做呢？它这里有 a、 b、 c、 d 四个因素， a 因素呢是零到八十分这样的情况，就是它的范围零到八十，比如说年龄是零到八十岁这样子，那 b 情况是零到十啊。 c 的话是一个分类变量，是高啊、矮和高，那 d 的话是正和负这样的情况，那， 呃，比如说某个人来的话，他的这个呃 a 选项的话，他是四十，那我们可以对上去他得到到五十分这个情况。然后呢 b 这个变量的话，他有呃五这个指标，就是比如说他的这个呃， 呃他的一个呃什么东，就是他的一个分类结果是五，这里的话，我们对上就是四十分。那呃如果他的这个 c 这个东西的话，就是高和矮的话，就是某个指标的高和矮的话，如果说是矮的话，我们对上就是零分。那然后最后一个他这个正和负的话，比如说选择 plus 负的话， 我们对上就是二十分啊，也就十九分。然后呢我们把这这四个变量得分，就是对上去这个 point 的得分加起来，比如五十分加四十分加零分加十九分，就得到一百零九分。一百零九分的话，这个 point 是我的四个选项对上去的啊， 对上去的，呃总分和这个 tot 这个 point 加起来是一百零九分，就总和是一百零九分，一百零九分尊敬到就是我，下下面这个 total point 就是我的总分，我们现在总分是一百零九，那一百零九对下来，对下来，这就是他的一个概率的情况，比如说零点三六或零点三八啊，这就是一个那么关的用法， 就是你可以通过这些变量啊，一个一个，比如说来个人，你如果 a、 b、 c、 d 四个变量，他的一个值的一个情况，我就可以得到他的每一个变量所对应的分数，然后把这个分数全部加起来，加起来得到一个总分，总分对应出来就是 它的一个总概率的情况。嗯，我们现在看一下它这个原理是怎么做的呢？嗯，在多因素老 js 的回归当中，我们以老 j 回归的这个呃，这个结果来说吧。呃，那么古尔文它实际上是对老 j 斯的回归或者 cox 回归的一个呃， 就是他的一个回归方程的他的一个直观化的一个展示吧。那比如说这个老杰斯回归当中有年龄、性别、血压三个指标，而其中血压和年龄是一个分类变调，我们 对对他进行了雅阳化的一个处理啊，以女性为啊为为标准，说男跟女的一个比较，或者说是 血压，这里正常为为为参考。然后呢低跟正常局比，高跟正常局比，然后我们得到他的回归系数，比如说年龄的回归系数零点零三三零，性别是零点四七六九，然后呢低和高的一个系数，而且呢他们也都是有啊，有些 就是有意义的。然后呢，这里后面是他的一个 o 二值啊，啊， o 二值包括他的百分之九十五执行期间，那么那么股热门怎么把这个多因素回归的老街回归的结果进行一个可视化呢？就是做一个，那么股热门出来呢？他的做法是这样的，就是先先第一步就是对回归系数进行转换， 说年龄吧，我们刚才得到他的系数是零点三三零，而这个年龄的范围是十分到九十分之间的，先用他的最大值减去他的最小值，年龄的最大值减去最小值，乘以我的系数啊，乘以我的回归系数， 就可以先算出年龄的一个分数，就是二点六四这个系数啊，回归就转化出这个。然后同样男和女的话，一个是一，一个是零，一减零，这个差值乘以他的零点四七六，那约等于零点四八，我们都取两位小数啊，同样这里也是一样的，零点幺八幺，乘以二减去一啊，三减去二啊，把他的这三， 把他的这几个变量，就是年龄、性别、血压的这几个变量的系数，先做个转换，这是第一步。第二步要做的事情就是什么呢？对系数啊，刚才转换这个系数呢，结果进行负分，我们刚才说了就是年龄，我们转换完之后是二点六四，他的系数是零点三三零。 年龄总共是啊，十到九十岁之间的，十到九岁之间的，我们以十分为一个单位啊，就是以十岁为一个单位， 比如说十，这里的话是零分的话，那我下面一个怎么做呢？二十分的时候是二十岁时候，他的分值是多少呢？只需在十分的这个基础上加上我刚才的这个二点六四啊，就是 就是在十分的基础上加上二点六四，也就说我们约等于十三，所以呢，二十岁的时候是十三，然后同样在三十岁的时候，在这个基础上再去加十三，所以每个之间的 是加十三、加十三、加十三、加十三。所以你这样就形成了一个把我的十到九十啊，十岁到九十岁这个年龄呢，把他的分值复分情况就给他做出来，就是零到三十啊，零到一百岁，比如说某个人 在内蒙古人马上的话，他是八十岁，话他对你的分数就是八十八分，然后呢他七十岁他对应的就是七十五分，五十岁的都有五十分，三十岁的对应二十五分，十岁时候他对应的是零分，那就是我们刚才那个向上对那个胖子的一个情况，他是这样来的 啊，那后面的这个性别跟年龄是怎么性别跟血压怎么做的呢？只要我把年龄的东西定下来了啊？年龄的这个这个这个这个复分情况定下来了， 后面的性别跟血压都是以年龄为年龄为参考，就在年龄的基础上等比例的一个缩放的一个情况。比如说我年龄刚才的系数是二点六四，呃，我用我刚才 血压的这个零点四七六和性别这个零点四七六的这个系数去除以我的二点六四乘以一百，那就是十八分，男就是十八分，女就是零分。 同样的血压也是一样的，用我的这个零点八幺八去除以我的二点六四十七分，高血压、低血压那零一七，这是对他的负分，实现了他的负分的话，我就把那么拐抹这个，呃，最终就可以画出他的一个情况出来了。好，这是我们那么拐抹的原理情况，我们第三个讲解一下。那么。

给大家讲一下这个啊，玩 k 当中的这个列线图的一个用法，玩 k 当中列线图的一个用法， ok， 列线图具体是什么含义我就不过多的介绍了啊，包括他怎么去用我也不说了，就是正常情况下，反而论文我默认大家会做过一些工作啊，对于列线图到底是什么， 然后这这些东西有一些基本的了解，我们主要看一下这些列线图在 vnk 里面到底大家应该怎么去用。 ok， 然后首先来看一下他这个数据格式，然后大家拿到的一般情况下这个数据是类似于这种，这就是一些非常典型的临床 上的一些数据，对吧？我我我，这个英文我就不太过了，介绍相声，年龄啊，性别啊， bmi 啊，包括一些 tc 者各各种各样的这些东西， 然后是作为临床数据的一种表征，当然你把它当成纯临床数据用也行，有些地方临床数据更多的是会把它做到靠死灰或者去做列线图，然后列线图里面有两列， 有两列大家在做这个生存分析的时候一定要用的，一个是 delry 审，一个是 result， 在很多文献里面也叫做 os 和 ost， 对吧？ dealeration 和 results， os， ost 这两列是必不可少的，但如果说是你没有 dealeration， 最后只有 results 是做 不了这种生存时间的分析，你可以做一个最后的瑞斯科毛豆去绘制一个列线图。 ok， 这个数据比较好理解，但是有两列必不可少，这两列大家记得。然后一般想让大家在写论文的时候经常会用到的那个点， 经常会用到的那个点，列线图一般很少直接去用来绘制啊，一般会把什么东西加上呢？会加上一个赛克 nature 那张老师，这个地方用的还不说，我们就用的这个瑞的塞格内车，就是最简单的传统组学的塞格内车，也可以是什么，还要说 dl 塞格内车， deep transfer learning dtl 赛格内车，包括宾利的赛格内车或者其他的任何的赛格内车放在这个上面。最后大家就绘制了一些图。 三无外乎数据的组织格式，一个样本对应的一个三个 nette 的值，这个值对应的就是你那个模型预测的那个结果。 ok， 这是数据上的一个表现形式，然后在玩 k 里边的用法，同样的， 我们需要你自己需要把数据整理成跟这个样子是一样的。有一点啊，敲黑板，划重点，敲黑板，划重点，这个文件里边不要有中文， 这个里边不要有中文，甚至中文字符，对吧？你的逗号对吧？你看上去不是中文，但是他是中 文字符，但是我不是说中文不好，是因为大家也知道各种各样的原因，对吧？就是很多的模块，其实对中文的这些编码支持的并不是特别友好，但是我们目标是写英文的文献嘛，对吧？不要有中文， ok， 然后我们需要去改的这个地方，把它改成你自己的这个数据就行。当然如果你没数据，可以去用 y k 的， y k 里边的这个数据里边有一个叫做 serel 点四 sv， 把它改成你自己的数据就行，这样的话你可以直接把它读出来，直接运行，可以把底下的这些数据都读出来， ok， 下面就有两种 绘制不同，那么古尔姆的一个方法，第一种绘，绘制这个生存分析，最后得到的是什么呢？类似于这种哈三一三年的这个生存率，五年的生存率，七年的生存率， 然后大家可以用到这个囊木瓜木当中的这个囊木瓜木这个接口， 然后我们有第一个，就是我们的数据，正常情况下大家不用动啊，然后大家需要去变化的参数， dealeration 是他的生存时间， 这个时候有些同学可能会是 os， 对吧？ result 根据自己的需求啊，或者是 ost， 应该是 os 和 ost， 对吧？具体的列名你需要自己去指定，但这个地方我们的屌瑞神就是屌瑞神这一列生存的时间，瑞造特就是瑞造特这一列，这两个点是大家需要去做的。 第二个参数，我使用哪几列去绘制这个 normal grand， 然后这个表现出来是什么呢？我需要使用年龄， 他在这个农木罐里，性别， degree 程度， t， stage， bmi 这些东西你可以根据自己的选择去选好比如说我不要这一列了，不想把它绘制在 nomgram 里面，就把它去掉， ok， 如果你把它加上 也行，可以去做增减。记得这个地方的列名一定是跟这个地方的列名一一相对的，一一相对的， ok， 这是这个参数。 第二个参数 slow 对应的是你要绘制底下几个生存的这个预测结果， 还是说这个地方我们的生存，这个得了，瑞审是用到月，那三十六对应的是三年， 六十对应的是五年，八十四对应的是七年的生存率， ok， 但你说张老师，我就只想会这三年和五年，这个地方 我是三十六六十，记得这个 siri 和 siri 内幕一定要是完全相同的，我把这个东西去掉，这是指绘制三年和五年的，我就把七年去掉了，但你说张老师我要绘制个一百年的，对吧？你自己再在后面加就行， 根据你自己的需要啊，或者一百个月的， 你自己再加一个这个列名就行。 ok， 也是一百个月的，这个根据大家的需要在自己的需要， 这是绘制这个生存分析的列线图，剩下的这几个列线图有两个参数，一个是 w 和 h， 如果当大家出现这种情况的时候，像这种结果这个地方挤成一块了，你可以把这个默认是这个九六零，你可以把它改成 一千四，这个地方挤到一起了，可以把它扩大一些，这样的话他就不会挤在一起了。 ok， 这两个参数就调这个了。 ok， 这是这个地方，然后我们一般情况下经常会用到的，还会有加一个什么东西，会把你的这个瑞的三个 nature， 就是我们自己做 错的，瑞的三个内饰加进来，放在一起去绘制，在这个地方会有一个相同相应的结果，大家看到这个地方就又黏在一起了，上下黏在一起，那我把这个高度增加就分开了， 这是列线图啊，大家反而直接绘制出来就能用，就是你需要做的就是 生存，你到底要几年的？因为有些同学这个地方是玉啊，有些地方这个地方本身就是年，还有些地方这个地方是十那个， 呃，那个那个日，那个日就天，如果是天的话，记得换成三百六十五乘以五，对吧？一年三百六十五天乘以五，这是五年的生存率，但这个地方是三啊， 你需要自己把它转换一下，转换成这个底下的这个单位， ok， 这是 numbram， 这个绘制生存时间生存时间的一个接口， ok， 但有些同学，对吧？张老师，我拿到的数据我比较懒，这个我没有收集到这么多的， 或者我的随访做的不够，我只知道最后的一个状态，这个时候大家可能就绘制这个瑞斯科毛豆瑞斯科诺木 gram， 需要使用的就是这个瑞斯科诺木 gram 这个接口，然后唯一的区别就是我们不再需要顶了瑞神那一列，只需要伪造的 这列就 ok 了，然后其他的接口跟上面一样，唯一缺少的是这个地方因为你没有丢了瑞森，所以说你没有 这个生存时间这个概念了，就 ok。 底下的 colums 是一样的， ok， 同样的就可以去做这个 risk model， ok， 这是这个东西，然后那个 翘准曲线， ok， 这是关于那么挂吧？这是关于那么挂， ok。

如何制作柱形图跟折线图的组合图？是最近很多网友提到的一个问题，关于柱形图和折线图具体怎么做， 今天呢给大家来分享这么一个案例，这个案例呢是网友提出来的，他要求按销量跟完成率这个数据 来给大家做分享。好了，今天给大家安排今天这节关于柱形图根折线图的组合图的制作方式方法，讲的会很详细，大家记得把这个视频保存起来，把它看完。首先我们要插入图表， 第一步选择数据区域，按 o 扯键加 fe， 快速插入图表五，这是一个合适的大小，接下来我们看到的这个图表并不是我们想要的图表， 为什么呢？他没有折线图，看到没有，只有助性图，为什么呢？因为我们这个数据两个系列的数据不是同样的数据，这边是整数，很大的整数，这边是小数，百分数，小数，很小的小数， 那我们在这个坐标族设备刻度是零到五十到三百，那我们的小数怎么可能显示出来呢？对不对？是没办法显示的，就这个时候我们该怎么办呢？大家注意往下看， 首先我们选中这图表，在上面一个图表设置，这里更改图表类型，或者 鼠标右击选择，这里有一个更改图标类型，点击进去，进入之后大家注意看，很多网友问到一个问题，说 这个组合图到底在哪里？就是在这里面我们可以找得到，进入自来之后，我们这里面最下面就是组合图，看到没有，点击组合图， 然后这里就会出现销量跟完成率，完成率这里默认就是得线图，那为什么不显示呢？刚刚跟他说了，他的数据很大，这边数据很小，所以说没办法显示， 要让他显示出来，我们该怎么办？很简单，后面有一个次数比较多，你们两个宽，我们把这个完成的后面这个宽勾选一下，他就会显示，点击确认， 接下来数据的折线图就给我们呈现出来了。第二步我们做什么呢？图表的美化，我们把这个标题也删除，我们把这个系列图图片 啊放在上面，选择整个表，开始选项卡里面调整字体大小。接下来我们要设置的就是这个图表的背景色，怎么设置？大家看到没有？这边有一个设置图表 格式的功能区的窗口，我们在这里选中，他有个图油气筒工具，就是填充颜色的，点击我们选择纯色，填充 晕色之后字体看不见了，我们再在字体这里选出浅色的字体颜色，白色。接下来我们再往下看， 这里面大家看到没有，我们的不管是这个折线图也好，路上图也好，他很小对不对？我们这里可以选择这个系列选项，这里 我们可以把他的坐标组的间隙调大一点点，折设为百分之百。然后我们上面的折线图，大家注意看折线图，我们怎么设置呢？同样在油气筒这里，这里有线条，我们可以把线条宽度调大一点， 调成三半，你看呢？这个折线读，我们还可以让他是平滑线，下面有一个平滑线，看没有一，点击之后勾选之后，大家看没有，他都现在很 圆润了。接下来我们还可以选中这个折线图，后面有个标记，我们可以给他加个标记过，论状态下是没有标记的，无标记。我们选择个内置，选择一个样式， 圆圈啊，圆点，把它呢大手的调大点，调到一个八颜色啊，填充颜色，在这里，我们的颜色呢调成一个浅色的， 让他呢跟他有一点点不一样来看没有。并且我们这个折线图这里还可以设置他的一个样式啊，比如说发光阴影， 你说我们设置一个阴影，选择你想要的一个样式，设置好之后，接下来我们要 很重要的一个步骤，大家注意看，很重要的步骤，有很多网友在提问，就是这个数据怎么显示出来？我们选择添加数据标签，这个叫数据标签，添加出来了，但是不好看，对不对？我们选择选择这个 数据，在这里面再选择这个系列选项，这里有一个标签选项，我们把它的位置靠上，看的很上方，对吧？这样就看的清楚了。接下来 关键的一步，很多人问到的一个问题就是这个百分数怎么设置啊？注意看哦，点击这个 标签选项，这里有个数字点下，这里有个常规，我们把它设为百分比，对不对？然后这里我们有小数位数，这里可以设为零，大家注意看 看，没有，就是百分之九十五，百分之八十七，这样一个百分数看上去是不是舒服很多了？如果我们要小数，你可以在那里设置，不要小数，就可以把百分数后面两位设为零，这样看上去就非常 直观。这就是我们一个完整的柱形图跟折线图组合图的使用方式方法，大家学会了吗？如果大家觉得有用，记得点赞分享呦！关注我，办公更轻松！

嗯，大家晚上好，今天想和大家一起学习一下呃，临床上的一个常见的预算模型，也就是老机子回归模型，以及利用模老机子回归模型的这个嗯，所建立的这个函数的结果来离合这个列线图。 然后呃，首先我们还是打打开阿尔斯丢丢，在在做裸机的回归之前呢，我们是需要思考以下几个问题的。 第一个就是呃模型，呃入色时的这个字面词变量，一个筛选的一个原则，还有就是样板量，已纳入样板量的个数，还有这个模型的较准度与出分度， 这三个呃部分呢，都是需要我们自己呃，有兴趣的话自己可以去呃翻阅文件或者 是在一些网站上自己去学习，因为每一板块都有自己的一个内容。然后今天我主要是为了节约时间呢，然后就直接演示如何用代码单的一个输入以及输出这个结果 啊。首先啊，我们来看一下今天所用的一个呃数据数据器， 嗯，今天我们呃所用的一个速度集，就是那个呃， 就是这个呃 max 数据报里面的 就是这个麦子数据包，在你在一般来说在你安装这个二元，然后的时候，他也自动已经已经在这个二元的最底层已经封装好了， 就是麦子数据报名，这个比不是得 wt 这个数据，这个数据集应该就是一九一九那个呃，八八九年左右的两位，嗯，学者研究关于婴儿，婴儿低出身体重的影响因素的一个数据， 然后我们来看一下如何操作，如果利用这个数据的进行一个裸取词回归，然后我们可以可以可以看一下，首先我们设设设一下这个呃代码的哪一个情况， 嗯，我们首先要安装一些必要的一个包，但是我们在呃，我只需要显示这个包，但是我不需要运行，所以这个衣物选择了 fouse， 然后输出的时候我们不想用井号键，然后这个也是处，然后我们再嗯来来安装一下这几个包， 嗯，如果呃你的你的电脑上已经安装的过的话，就无需再安装， 嗯，注意这几个包的作用呢，就是在这里我 我不仅不仅一个介绍，有信的话你可以再帮助文档，然后自己自己去看。今天为了决定时间呢，我们就直接来进行一个代码的一个操作啊，我们首先是安装了这个必要的一个包，还有这个礼盒，这个 这个就是脑筋回归，这个 还是我的一个包，还有我们看一下这个啊， 然后首先我们呢我们要加载这几个包， 首先是这个数据吧，然后这样的话我们才能用这个数据，对吧？ 然后就你和这个曲线的这个包，还有这个你和曲线的这个函数的一个包， 以及嗯，我们要展示函数结果的这个包。 再有机会我们看一下这个数据，我们把这个数据命名为第二万，然后我们把这个数据机转换成这个数据框， 就这个数据线我们就可以看一下 在外面长什么样子。呃，再嗯我们寓意一下这个袋吧， 我们可以看一下这个玩具是长，就是说这个就是的出人气重，然后连你还有一些，还有种族，还有这个吸烟，以及这个相应的一些含蓄，这个参数具体表示什么意义呢？ 有兴趣的话可以去看一下。然后我们，我们紧接着就是一个变量的一个设置变量变量，一个设置变量设置，我们可以看一下这个种族，它是一个一二三。 嗯，这一个变量，如果你想看下变量结果的话，用这个函数看一下，我们可以看到这个， 你可以看一下他，他在在速度结构里面，所有的速度都是一个 int 结构，也就是也就是长枕形，但是实际上不是的，对于这个种族来说我们应该是个因子，就说。

哈喽，大家好，这个视频呢，我们看一个我前两天刚刚学的一个图表，他就是一个分段的折线图，那么涉及到分段的折线图，他就需要你去添加辅助列， 就你看着是一根线条，但是他其实有不同的颜色，那一般来说你看到有几种不同的颜色呢？你的图，你的数据源就要准备几列，所以呢我们把这个数据给他抄一下，放在其他的地方， 然后把它变一下，我们给它分成四个季度，然后把它的数据给复制过来，好，复制完了之后，这个数据没有必要我们就可以把它删掉，删掉完了之后呢，我们对这一些数 去进行插入，折线图插完了之后，插完折线图之后呢，你会看到这里有一些断起来的断点，那么应该怎么办呢？其实我们只需要把这个数据再挪过来，这样这条线不就 连上了吗？好，连上了之后呢，他就会出现这个颜色不同的颜色，这个时候呢你就可以给他选择一些其他的色系，关于颜色的填充，他会有一些 颜色的选择。好，反正呢就是说你的数据主要是要把数据给变一下，你的线条有几种颜色呢？你的数据就要准备几列，这样你才会得到一个分段的折线图，就 颜色每一段的颜色是不一样的。还有就是你要注意一下断点，如果说这里出现了明显的断点的话，你要把把上一个数据的最后一个值复制过来， 然后这样他线条才能接上，然后最后的话无非就是对每一段的颜色进行设置一下，可以对他进行一些些的美化工作，那么美化工作呢？就根据自己的那个审美去设置。

哈喽，大家好，今天给大家分享一个柱形图加折线图的这样的一个数据分析图表，类似这样的一个柱形图当中还有 分阶梯的这个柱形图是如何去调整的呢？那我们先来看一下制作这样的一个图表，说要准备什么样的一个数据，其实我们只需要准备每个产品的一个销量就可以了，那辅助列当中其实也是我们的销量数据， 创建好了数据之后，直接插入组合图，那把辅助列的图表改为折线图即可。 好，得到这样一张图表，我们就开始对图表进行相应的调整。首先把图例给删除掉，那接下来我们就给图表添加网格线，这里勾选水平和垂直的主要网格线，然后呢我们选择到 柱形图，把它的间隙宽度调成百分之九十九左右，然后选择垂直网格线，将它的这一个宽度改为二十四点五磅，并且把颜色改为白色。 接着呢我们要选择水平方向的这个网格线，那在这里我们直接选择到上方的垂直网格线，将它的宽度调整为一点七五磅，并且把颜色改为白色。 好的，分别修改好了这两个网格线的一个线条宽度之外呢，我们再选择到整个图表的绘图区， 也可以在右边的这个形状格式设置当中系列选项选择绘图区，将它的填充颜色改为纯色填充， 并且把颜色改为浅蓝色，就得到这样的一个填充阶梯效果。然后我们再选择柱形图，我这里你觉得柱形图和后面的这一个分级的背景不太符合，你可以适当的把他的一个间隙宽度调小， 那接下来我们再选择到折线图，将折线图修改为平滑线，然后并且将折线图的颜色改为橙色，使线填充好，这样我们就得到了柱形图加折线图的一个效果。最后我们再选中柱 形图，给他添加数据标签，选择数据标签内的位置，然后选择数据标签，适当的将他的字体颜色改为白色，字号加粗，然后图表标题也做相应的修改。 在这里呢，我们直接把图表标题改为各产品销量分析图，然后我们再把整个图表的一个字体改为微软雅黑， 我们再把自己颜色做统一调整。好的，那咱们这样一张好看的一个柱形图加折线图的图表就已经制作完成了， 大家也可以根据自己的实际情况对图表进行相应的美化。好的，那咱们今天的一个分享就到这里了，我们下期再见。拜拜。