pybiplot

Pybiplot：主成分分析视觉

这旨在重现R Visual Come Comments得分和负载的PCA的R Biplot Visual。您将看到代表原始变量对每个主组件的贡献的箭头，还会看到数据点如何将其投影到组件上。

PYPI链接：PYPI链接

PCA和PYBIPLOT USECase链接的说明：PCA链接

特征：

• Flexibility through Optional Parameters:多个可选参数允许用户自定义绘图的外观。

• Support for Overlaying Plots:用户可以决定覆盖样本和加载图或并排显示。

• Dynamic Labeling:该脚本基于投影数据，加载和解释方差的实际值支持动态标签。

• Arrow Representations for Loadings:加载表示为箭头，指向加载的方向和大小。

使用：

 BiPlot ( ProjectedData , Loadings , ExplainedVar , ** kwargs ). plot ()

• ProjectedData: （PD.DataFrame） - 投影数据。
• Loadings: pd.dataframe） - 加载数据。
• ExplainedVar:列表） - 组件的解释差异。

可选参数（Kwargs）：

• Fig_size:图大小（默认为（16，12））
• Fig_size_sub:子图的图大小（默认为（20，12））
• Overlaid:标志到覆盖图是否（默认为true）
• Plot_style:绘图的样式（默认为'seaborn-v0_8-bright'）
• Sample_colors:样品的颜色（默认为“蓝色”）
• Sample_size:样品的大小（默认为15）
• Sample_labels:标志是否显示样本标签（默认为true）
• Sample_labels_color:样本标签的颜色（默认为'黑色'）
• Sample_labels_size:示例标签的大小（默认为10）
• Sample_labels_shift:示例标签的偏移（默认为.02）
• Arrow_colors:箭头的颜色（默认为'red'）
• Arrow_head_size:箭头头的大小（默认为0.05）
• Arrow_labels:标志是否显示箭头标签（默认为true）
• Arrow_labels_size:箭头标签的大小（默认为10）
• Arrow_labels_color:箭头标签的颜色（默认为'black'）
• Arrow_labels_shift: shift for Arrow标签（默认为1.15）
• X_label_size: x轴标签的大小（默认为15）
• Y_label_size: y轴标签的大小（默认为15）
• Title_size:标题的大小（默认为20）