skbio.stats.ordination.OrdinationResults¶

class skbio.stats.ordination.OrdinationResults(short_method_name, long_method_name, eigvals, samples, features=None, biplot_scores=None, sample_constraints=None, proportion_explained=None)[源代码]¶

存储排序结果，提供序列化和绘图支持。

存储排序结果的各种组件。提供序列化/反序列化结果的方法，以及基本matplotlib三维散点图的生成。将在IPython笔记本中自动显示其自身的PNG/SVG表示。

short_method_name¶

排序方法的缩写名称。

类型:: STR

long_method_name¶

排序方法名称。

类型:: STR

eigvals¶

由此得到的特征值。该索引对应于排序轴标签

类型:: pd.Series

samples¶

样本在排序空间中的位置，按样本ID行索引。

类型:: pd.DataFrame

features¶

特征在排序空间中的位置，按特征ID进行行索引。

类型:: pd.DataFrame

biplot_scores¶

样本相对于特征的相关系数。

类型:: pd.DataFrame

sample_constraints¶

场地限制(约束变量的线性组合)：场地在解释变量X的空间中的坐标。这些是拟合的场地分数

类型:: pd.DataFrame

proportion_explained¶

由排序空间中的每个维度解释的比例。该索引对应于排序轴标签

类型:: pd.Series

参见

ca, cca, pcoa, rda

属性

`default_write_format`
`png`	在IPython笔记本中以PNG格式显示基本的3-D散点图。
`svg`	在IPython笔记本中以SVG格式显示基本的3-D散点图。

内嵌函数

`__eq__`(value, /)	返回self==值。
`__ge__`(value, /)	返回self>=值。
`__getstate__` \()	泡菜的帮手。
`__gt__`(value, /)	返回self>值。
`__hash__` \()	返回哈希（self）。
`__le__`(value, /)	返回self<=value。
`__lt__`(value, /)	返回self<value。
`__ne__`(value, /)	回归自我！=值。
`__str__` \()	返回排序结果的字符串表示形式。

方法

`plot`([df, column, axes, axis_labels, title, ...])	创建由元数据着色的排序结果的三维散点图。
`read`(file[, format])	创建新的 `OrdinationResults` 实例。
`write`(file[, format])	编写一个实例 `OrdinationResults` 保存到文件中。