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生物統(tǒng)計(jì)分析軟件GraphPad Prism 9已正式發(fā)布

教育裝備采購(gòu)網(wǎng) 2020-11-02 16:03 圍觀2227次

生物統(tǒng)計(jì)分析軟件GraphPad Prism 9已正式發(fā)布

生物統(tǒng)計(jì)分析軟件GraphPad Prism 9已正式發(fā)布!Prism 9將您的分析和圖形擴(kuò)展到更高的維度。

生物統(tǒng)計(jì)分析軟件GraphPad Prism 9已正式發(fā)布

更高維度的數(shù)據(jù)!

Prism 9對(duì)多變量數(shù)據(jù)進(jìn)行了許多重大改進(jìn)。使用標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu)探索更大的數(shù)據(jù)集,并通過(guò)以下改進(jìn)執(zhí)行新的和改進(jìn)的分析:

增加的數(shù)據(jù)限制—在每個(gè)數(shù)據(jù)表中至多輸入1024列數(shù)據(jù)

自動(dòng)識(shí)別變量類型—將多變量數(shù)據(jù)表中的變量識(shí)別為連續(xù)值,分類或標(biāo)簽值

數(shù)據(jù)表中的文本信息—直接以文本形式輸入數(shù)據(jù)。無(wú)需編碼“0”和“1”之類的變量,只需直接在數(shù)據(jù)表中輸入“Male”和“Female”

自動(dòng)變量編碼—輸入您的數(shù)據(jù),讓Prism負(fù)責(zé)其余的工作。Prism會(huì)自動(dòng)將分類文本變量編碼為數(shù)字“虛擬”變量

通常,在研究中,我們會(huì)發(fā)現(xiàn)自己擁有大量有關(guān)實(shí)驗(yàn)中不同變量的信息。舉一個(gè)簡(jiǎn)單的例子,想象一下在給個(gè)體服用旨在降低血壓的實(shí)驗(yàn)藥物或安慰劑后測(cè)量他們的血壓,除了記錄的血壓測(cè)量值之外,您還可能記錄了有關(guān)每個(gè)受試者的年齡,身高,體重,性別,種族以及許多其他潛在變量的大量信息。

設(shè)計(jì)了許多統(tǒng)計(jì)技術(shù)來(lái)分析這類“多變量”數(shù)據(jù),例如多元線性回歸和多元邏輯回歸。使用這些類型的“多個(gè)變量”分析意味著您可以探索感興趣的結(jié)果而不會(huì)浪費(fèi)任何可能有用的信息。為了促進(jìn)這種增強(qiáng)的數(shù)據(jù)信息密度,Prism提供了我們的多變量數(shù)據(jù)表以將數(shù)據(jù)容納在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中,該數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)幾乎被其他統(tǒng)計(jì)軟件普遍使用并打包在那里(例如R,SPSS和MATLAB)。在這種格式下,每一列代表一個(gè)不同的變量,而每一行代表一個(gè)不同的主題(每個(gè)主題的每個(gè)變量的測(cè)量值將放入該主題所在行的相應(yīng)列中)。

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注意:上圖以二維形式顯示了PCA的可視示例。Prism中的PCA可以對(duì)數(shù)百個(gè)變量執(zhí)行!

主成分分析(PCA)

有時(shí),收集的變量數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)可供研究的學(xué)科數(shù)量。考慮基因表達(dá)研究,其中從分為兩組的受試者中測(cè)量了成百上千不同基因的表達(dá)水平:治療組和對(duì)照組??赡軆H僅是變量太多而無(wú)法使模型適合數(shù)據(jù)。但是,選擇一些要從分析中排除的變量只會(huì)丟掉可能有用的信息!PCA是一種“降維”技術(shù),可用于減少所需變量的數(shù)量,同時(shí)從數(shù)據(jù)中消除盡可能少的信息。

PCA中可用的其他功能包括:

通過(guò)平行分析(以及Kaiser方法,總方差閾值方法等)選擇組件

碎石圖,分?jǐn)?shù)圖和雙線圖的生成

自動(dòng)準(zhǔn)備PCA結(jié)果,以進(jìn)一步用于多元線性回歸(主成分回歸)

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向圖形添加新尺寸

直接從原始數(shù)據(jù),符號(hào)位置(X和Y坐標(biāo)),大小和填充顏色的編碼變量創(chuàng)建氣泡圖。請(qǐng)注意,可以使用分類(分組)或連續(xù)變量來(lái)定義符號(hào)顏色和符號(hào)大小。

在此圖上,有100多個(gè)國(guó)家/地區(qū)顯示為單個(gè)圓圈。每個(gè)圓圈的X坐標(biāo)代表該圖的GDP(PPP),而Y坐標(biāo)代表出生時(shí)的平均預(yù)期壽命。每個(gè)符號(hào)的大小與其所代表的國(guó)家的人口成比例(兩個(gè)大的符號(hào)分別代表中國(guó)和印度)。然后,每個(gè)符號(hào)的顏色代表該國(guó)家所在的大陸。在這種情況下,此終變量(顏色)是分類變量,但氣泡圖中的顏色也可以由連續(xù)變量定義。

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在該圖中,符號(hào)的X坐標(biāo),Y坐標(biāo)和大小與以前相同。但是,現(xiàn)在該符號(hào)的顏色以連續(xù)比例表示該國(guó)家每1000個(gè)人的出生率。Prism現(xiàn)在還具有內(nèi)置的半透明配色方案,以便可以更清晰的看到重疊的符號(hào)。

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自動(dòng)將多個(gè)比較結(jié)果添加到圖形

只需執(zhí)行多個(gè)成對(duì)比較的適當(dāng)分析即可。然后單擊一次以將這些結(jié)果自動(dòng)添加到圖形中。要自定義這些行和星號(hào),只需再次單擊工具欄按鈕。調(diào)整數(shù)據(jù)或分析,圖形上顯示的結(jié)果將自動(dòng)更新。但是請(qǐng)記住,P值只是故事的一部分。別忘了報(bào)告估算值(例如,均值差異為95%置信區(qū)間?。?。

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添加P值以證明均值差異的95%CI與P值之間的關(guān)系。如果95%CI包括零,則P值將小于0.05。觀察95%CI比單獨(dú)使用P值更具參考價(jià)值。

使用估計(jì)圖更好的可視化T測(cè)試結(jié)果

在測(cè)試中執(zhí)行,Prism現(xiàn)在將自動(dòng)創(chuàng)建結(jié)果的估計(jì)圖。在此圖上,兩組的原始數(shù)據(jù)都將繪制在左側(cè)的Y軸上。在右邊的Y軸上,將繪制組均值的差及其95%CI置信區(qū)間。該可視化提供的信息比單獨(dú)的P值還多,因?yàn)樗粌H顯示了95%CI是否包含零,還顯示了95%CI的寬度(如果95%CI包含零,則P值將大于0.05.如果95%CI不包括零,則P值將小于0.05)。

新的功能

主成分分析(PCA),一種通過(guò)大化每個(gè)新維度的方差將高維空間中的數(shù)據(jù)投影到低維空間中的方法。PCA主要用作探索性數(shù)據(jù)分析和建立預(yù)測(cè)性模型的工具。它通常用于可視化群體之間的遺傳距離的相關(guān)性。

PCA生成的新圖形類型

Scree圖:Scree圖用于顯示主成分分析(PCA)中標(biāo)識(shí)的每個(gè)主成分(PC)的原始特征值

Score plots:Score plots提供了一種在兩個(gè)指示的PC(通常將PC1作為水平軸,將PC2作為垂直軸)的新(縮?。┚S空間中查看原始數(shù)據(jù)的方法。

Loading plots:Loading plots提供了一種可視化兩個(gè)選定主成分系數(shù)的方法

Biplots:Biplots是Score plots和loading plots的組合

方差圖的比例:該圖類似于上述的Scree圖,但使用的解釋風(fēng)格略有不同

多變量圖以多變量數(shù)據(jù)表中的數(shù)據(jù)位圖

制作氣泡圖,其中符號(hào)大小由數(shù)字或分類變量編碼

使用其他變量編碼符號(hào)顏色和連接線的外觀

全部這些選擇都是在外觀經(jīng)過(guò)改進(jìn)的全新“格式圖”對(duì)話框上進(jìn)行的

氣泡圖的新半透明配色方案

估算圖,這是一種直觀的方式來(lái)表示兩個(gè)樣本的比較測(cè)試(例如t檢驗(yàn))的結(jié)果。該圖包含原始數(shù)據(jù)以及分析結(jié)果摘要的目的是強(qiáng)調(diào)效應(yīng)大小和置信區(qū)間的重要性,同時(shí)不再?gòu)?qiáng)調(diào)“重要性”概念。

圖形上的成對(duì)比較,這是可視化的自動(dòng)生成,該可視化將用戶數(shù)據(jù)與假設(shè)檢驗(yàn)期間進(jìn)行的成對(duì)比較的結(jié)果相結(jié)合(即,將有意義的星標(biāo)自動(dòng)添加到圖形中)。

功能改進(jìn)

非線性回歸

很大了提高了用戶定義方程式評(píng)估的性能和準(zhǔn)確性

與其他任何參數(shù)一樣,為微分方程定義X0

創(chuàng)建五個(gè)殘查圖(包括新的Actual vs Predicted圖)。以前,每個(gè)分析只能生成一張圖

重新排列并重新標(biāo)記了“NLR參數(shù)”對(duì)話框的“置信度”選項(xiàng)卡上“不穩(wěn)定的參數(shù)和模棱兩可的擬合”部分的選項(xiàng)

多元線性/邏輯回歸

選擇具有自動(dòng)參考級(jí)別規(guī)范的分類自變量的模型

指定基于數(shù)據(jù)的“自動(dòng)”參考級(jí)別規(guī)范的方法(第一最后一個(gè)級(jí)別,頻繁或不頻繁的級(jí)別)

通過(guò)MLR參數(shù)對(duì)話框的“參考級(jí)別”選項(xiàng)卡中的“定義類別順序”選項(xiàng),指定分類變量級(jí)別結(jié)果的順序

改進(jìn)的模型控制(樹(shù)形視圖),可以更好的表示分類變量和交互

對(duì)話框中的簡(jiǎn)化模型表示

使用數(shù)據(jù)表中的數(shù)據(jù)或參數(shù)對(duì)話框中每個(gè)預(yù)測(cè)變量的指定值對(duì)結(jié)果(因變量)的值進(jìn)行插值(僅適用于多個(gè)線性回歸)

改進(jìn)的相關(guān)矩陣輸出,因此可以生成結(jié)果的熱圖

多重兩個(gè)樣本測(cè)試分析(多重t檢驗(yàn)分析)現(xiàn)在包括以下選項(xiàng):

具有Welch校正的多個(gè)未配對(duì)t檢驗(yàn)

多重配對(duì)t檢驗(yàn)

多重比率配對(duì)t檢驗(yàn)

多個(gè)非參數(shù)不成對(duì)的Mann-Whitney檢驗(yàn)

多個(gè)非參數(shù)配對(duì)的Wilcoxon檢驗(yàn)

多個(gè)非參數(shù)非配對(duì)Kolmogorov-Smirnov檢驗(yàn)

行統(tǒng)計(jì)分析

允許計(jì)算具有自定義置信區(qū)間水平的均值

允許計(jì)算具有“無(wú)錯(cuò)誤”,“四分位數(shù)”,“max/min”,“百分位數(shù)”的中位數(shù)

允許計(jì)算具有“無(wú)誤差”,“幾何SD”,“CI”的幾何平均數(shù)

雙向方差分析:僅主效果模型

在雙向ANOVA中僅對(duì)主要效果模型(無(wú)相互作用項(xiàng))進(jìn)行重復(fù)數(shù)據(jù)處理

僅對(duì)主要效果模型,允許在雙向ANOVA中組合缺失因子水平

對(duì)于未經(jīng)復(fù)制的雙向方差分析,不允許進(jìn)行“簡(jiǎn)單效果”多重比較

使用分析常量名稱而不是值來(lái)生成帶有鏈接參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)換的默認(rèn)標(biāo)題

在“參數(shù):非線性回歸”對(duì)話框的“置信度”選項(xiàng)卡中將默認(rèn)值更改為不穩(wěn)定選項(xiàng)

更新了可對(duì)多變量表執(zhí)行的分析行為,以正確處理不同的變量選項(xiàng)

創(chuàng)建相關(guān)矩陣時(shí),選擇忽略缺少或排除任何值的行。選擇此選項(xiàng)后,矩陣中的全部相關(guān)系數(shù)均從同一組行計(jì)算得出

允許“選擇和轉(zhuǎn)換”分析在綠色多變量結(jié)果 表中定義變量的類型

(Mac)添加了警報(bào)“您正在嘗試分析單個(gè)列。如果要執(zhí)行單樣本t檢驗(yàn),請(qǐng)使用一個(gè)樣本t和Wilcoxon測(cè)試分析。t檢驗(yàn)需要兩組(均在Y列中;X列將被忽略)”

非數(shù)學(xué)功能改進(jìn)

新數(shù)據(jù)限制

取消了1024個(gè)數(shù)據(jù)集[字母A...AMJ]和512個(gè)子列的數(shù)據(jù)表限制

提升了圖形限制,可以繪制1024個(gè)數(shù)據(jù)集

多個(gè)可變數(shù)據(jù)表

在Prism的多變量數(shù)據(jù)表中定義變量類型的功能

實(shí)現(xiàn)了在Prism的多變量數(shù)據(jù)表中定義量類型的功能

特殊符號(hào)和Unicode

在“插入”主菜單中添加了“字符>Unicode符號(hào)...”命令,該命令將打開(kāi)標(biāo)準(zhǔn)系統(tǒng)的“字符映射”對(duì)話框,并允許輸入更多種類的特殊符號(hào)

(Windows)升級(jí)了Prism的“插入字符對(duì)話框”,并用與Unicode兼容的字符替換了將Symbols字體用于希臘語(yǔ)/數(shù)學(xué)/歐洲字符的舊方法,從而實(shí)現(xiàn)了跨平臺(tái)的第三方應(yīng)用程序的無(wú)縫兼容性。

右鍵單擊任何圖紙類型(包括圖形和布局)時(shí),將“導(dǎo)出”命令添加到在導(dǎo)航器中打開(kāi)的上下文菜單中。

如果刪除生成這些圖形的父分析,Made Prism也會(huì)刪除圖形,但是當(dāng)分析將曲線添加到現(xiàn)有數(shù)據(jù)圖形時(shí),Made Prism不會(huì)刪除圖形。

在主“更改-配色方案”和“更改顏色”工具欄的下拉菜單中添加了具有半透明配色方案的新部分。

數(shù)據(jù)表和結(jié)果中圖形或圖形上數(shù)據(jù)點(diǎn)的格式

(Windows)使用數(shù)據(jù)表中的“格式化點(diǎn)”上下文菜單,可以將條形圖,誤差條和線選項(xiàng)應(yīng)用于帶有條形圖的散點(diǎn)圖

(Windows)可以使用數(shù)據(jù)表中的“格式點(diǎn)”上下文菜單來(lái)應(yīng)用“誤差線”和“線”選項(xiàng),以散布成組的圖形

(Windows)可以使用“格式化點(diǎn)”上下文菜單將數(shù)據(jù)表中的“行”和“四分位數(shù)”格式應(yīng)用于小提琴圖

(Windows)可以使用數(shù)據(jù)表中用于疊加散點(diǎn)圖的“格式點(diǎn)”上下文菜單來(lái)應(yīng)用“誤差線和線”選項(xiàng)

(Windows)可以格式化綠色結(jié)果表中圖形上的數(shù)據(jù)點(diǎn)。案例1056514

(Windows)從數(shù)據(jù)表的“格式點(diǎn)”上下文菜單啟用了小提琴圖上所選符號(hào)的格式

(Windows)在“Violin plot only”(僅小提琴圖)圖中啟用了小提琴的格式設(shè)置上下文菜單,方向相反

(Mac)啟用了“格式化點(diǎn)”上下文菜單中的“線”部分,以便能夠使用數(shù)據(jù)表中的均值和中值來(lái)格式化圖形上的數(shù)據(jù)

在“歡迎”對(duì)話框中,示例數(shù)據(jù)文件的浮動(dòng)注釋中的URL已更新,以指向Prism 9用戶指南(而不是早期版本的指南)

(Windows)Prism現(xiàn)在可以將Excel中的“True”或“False”布爾值分別作為“1”和“0”導(dǎo)入Prism的多變量數(shù)據(jù)表中

(Windows)Made Prism在系列導(dǎo)航器面板中打開(kāi)的“刪除工作表”對(duì)話框中顯示該系列的全部工作表

(Windows)將系統(tǒng)要求更新為Windows7。添加了在Prism在Vista上啟動(dòng)時(shí)敦促更新Windows的警報(bào)

(Mac)刪除了“列”/“分組”/“偶發(fā)性”/“多個(gè)變量”/“全部數(shù)據(jù)”表中每個(gè)單獨(dú)列頂部的“Y”標(biāo)簽

(Mac)Prism會(huì)記住上一次使用的窗口的大小,并將其用作新窗口的默認(rèn)大小

(Mac)啟用了“整個(gè)圖的一部分”的“更改”和上下文菜單中將“反向數(shù)據(jù)設(shè)置順序”命令重命名為“反向類別順序”

性能改進(jìn)

將“相關(guān)矩陣”分析的性能提高了20倍以上

(Windows)使用殘差計(jì)算將擬合樣條線/LOWESS分析的性能提高了約10倍

(Windows)將“簡(jiǎn)單邏輯回歸”分析的性能提高了1.5倍以上

(Windows)將“轉(zhuǎn)換”分析的性能提高了約4倍

(Windows)將“修剪行”分析的性能提高了約3倍

(Windows)改進(jìn)了模擬具有大量值的XY數(shù)據(jù)的性能,并且多次復(fù)制的速度超過(guò)10倍

(Windows)改進(jìn)了當(dāng)源數(shù)據(jù)包含多于3x的行時(shí)切換到分組圖形表的性能

(Windows)略微提高了“規(guī)范化”分析的性能

(Windows)當(dāng)源數(shù)據(jù)表多次包含從其他分析鏈接的數(shù)據(jù)時(shí),改進(jìn)了“蒙特卡洛”分析的性能

(Mac)將“轉(zhuǎn)換”分析的性能提高了約2.5倍

(Mac)將“修剪行”分析的性能提高了10倍以上

(Mac)改進(jìn)了當(dāng)源數(shù)據(jù)包含多于2x的行時(shí)切換到分組圖形表的性能

(Mac)將“規(guī)范化”分析的性能提高了5倍以上

基礎(chǔ)設(shè)施

(Windows)Prism 9僅適用于64位Windows。沒(méi)有Windows的32位的Prism

(Mac)Prism 9需要macOS 10.12(Sierra)或更高版本

分析錯(cuò)誤已修復(fù)

修復(fù)了在使用t檢驗(yàn)?zāi)J綄?duì)大數(shù)據(jù)執(zhí)行提取和重新排列分析時(shí)發(fā)生崩潰的問(wèn)題

修復(fù)了使用特殊的不適當(dāng)語(yǔ)法嘗試執(zhí)行自定義方程式分析時(shí)發(fā)生崩潰的問(wèn)題

修復(fù)了如果未分析全部數(shù)據(jù)集的情況,單向方差分析結(jié)果表的“已分析數(shù)據(jù)集”上中顯示錯(cuò)誤的列字母的問(wèn)題

(Windows)修復(fù)了取消選中“繪制一階導(dǎo)數(shù)”選項(xiàng)后,顯示空白結(jié)果表以進(jìn)行“繪制”分析的問(wèn)題

圖形錯(cuò)誤已修復(fù)

修復(fù)了應(yīng)用于條形圖上某些條形的應(yīng)用于全部數(shù)據(jù)集的圖案填充丟失的問(wèn)題

修復(fù)了如果在“定義配色方案”對(duì)話框的“數(shù)據(jù)集”部分中選擇了“全部”項(xiàng)時(shí),顏色設(shè)置為應(yīng)用于圖形的問(wèn)題

修復(fù)了以下問(wèn)題:如果源數(shù)據(jù)表包含大量行,則某些數(shù)據(jù)點(diǎn)超出了分組散點(diǎn)圖上的軸限制

修復(fù)了在選擇“散點(diǎn)圖”或“對(duì)齊點(diǎn)圖”外觀后,在“格式圖”對(duì)話框的“樣式”部分中將“中位數(shù)”意外更改為“平均值”的問(wèn)題

修復(fù)了克隆圖形并更改數(shù)據(jù)表格式以顯示錯(cuò)誤值后X值的排除屬性似乎丟失的問(wèn)題

修復(fù)了在執(zhí)行“應(yīng)用數(shù)據(jù)集格式”上下文命令后,無(wú)法使用數(shù)據(jù)表上的“格式點(diǎn)”上下文菜單來(lái)格式化XY圖上的數(shù)據(jù)點(diǎn)的問(wèn)題

(Windows)修復(fù)了以下問(wèn)題:嘗試在圖形上格式化單個(gè)小提琴時(shí),它會(huì)意外更改整個(gè)數(shù)據(jù)集的全部小提琴

(Windows)修復(fù)了以下問(wèn)題:添加新數(shù)據(jù)并單擊X軸后,如果無(wú)法顯示條,則行標(biāo)題在分組圖上損壞

(Windows)修復(fù)了對(duì)兩個(gè)帶星號(hào)的圖形括號(hào)執(zhí)行“分組”命令后,圖形從工作表中消失的問(wèn)題

(Windows)修復(fù)了在圖表中添加另一種陰影后自定義軸線之間的陰影丟失的問(wèn)題

(Windows)修復(fù)了復(fù)制圖形族后結(jié)果圖形上的點(diǎn)未保留顏色格式的問(wèn)題

(Mac)修復(fù)了如果第二條的值設(shè)置為零,則交錯(cuò)圖形上的條會(huì)重疊的問(wèn)題

其他錯(cuò)誤修復(fù)

修復(fù)了“格式對(duì)象”對(duì)話框中的“設(shè)置為默認(rèn)”選項(xiàng)不適用于文本對(duì)象的問(wèn)題

修復(fù)了如果繪制了一組數(shù)據(jù)并顯示點(diǎn)的情況下,在分組或嵌套的小提琴的“更改圖形類型”對(duì)話框中意外顯示了“圖”下拉列表和“顯示截?cái)嗟男√崆賵D”復(fù)選框的問(wèn)題

在“參數(shù)分析”對(duì)話框和結(jié)果中使用?ídák代替Sidak

(Windows)修復(fù)了在取消Magic步驟2后調(diào)用圖形的“格式軸”后發(fā)生的崩潰

(Windows)修復(fù)了在全局更改奇數(shù)數(shù)據(jù)集的“格式圖”對(duì)話框中圖形外觀時(shí)的崩潰問(wèn)題

(Windows)修復(fù)了嘗試重命名導(dǎo)航器的“家庭窗格”的圖庫(kù)視圖中的多個(gè)圖紙時(shí)崩潰的問(wèn)題,這些圖紙已被刪除并恢復(fù)以用于帶有剩余圖的分析

(Windows)修復(fù)了如果將數(shù)據(jù)表中的多個(gè)數(shù)據(jù)集事先替換為單個(gè)數(shù)據(jù)集,則將Scatter轉(zhuǎn)換為Violin圖時(shí)會(huì)發(fā)生崩潰的問(wèn)題。

修復(fù)了在數(shù)據(jù)表中包含大量值(∽500000)的數(shù)據(jù)集導(dǎo)致大量子列(Prism 8超過(guò)178,Prism 9超過(guò)238)時(shí)崩潰的問(wèn)題

(Windows)修復(fù)了以下問(wèn)題:如果任何數(shù)據(jù)集包含大量值,則使全部子列都變大以使子列數(shù)據(jù)變大

(Windows)修復(fù)了當(dāng)更改具有大量子列和行和數(shù)據(jù)表的重復(fù)編號(hào)時(shí)出現(xiàn)意外警報(bào)的問(wèn)題

(Windows)修復(fù)了在插入超出支持的至大列數(shù)的數(shù)據(jù)時(shí)未出現(xiàn)警告的問(wèn)題

修復(fù)了以下問(wèn)題:未添加值并且嘗試向帶有很多子列的數(shù)據(jù)表中添加大量值時(shí)出現(xiàn)意外警報(bào)

(Windows)修復(fù)了刪除數(shù)據(jù)表中的另一行后,僅多行行標(biāo)題的第一行可見(jiàn)的問(wèn)題

(Windows)修復(fù)了無(wú)法格式化結(jié)果表好數(shù)據(jù)點(diǎn)的問(wèn)題

(Windows)修復(fù)了拉伸時(shí)“歡迎”對(duì)話框左上角控件未對(duì)齊的問(wèn)題

(Windows)解決了在“替換數(shù)據(jù)集”對(duì)話框的“提示”部分中,在包含數(shù)字的數(shù)據(jù)集標(biāo)題旁邊顯示意外字符的問(wèn)題。

(Windows)解決了在圖形上沒(méi)有圖例或沒(méi)有圖例時(shí)“反向圖例順序”命令意外可用的問(wèn)題

(Windows)修復(fù)了當(dāng)圖表上沒(méi)有錯(cuò)誤欄時(shí),數(shù)據(jù)表和“格式化”上下文菜單中的錯(cuò)誤欄部分沒(méi)有變暗的問(wèn)題

(Windows)修復(fù)了以下問(wèn)題:在通過(guò)“結(jié)束”鍵導(dǎo)航到數(shù)據(jù)集底部時(shí),該數(shù)據(jù)表的一部分不可見(jiàn),該鍵具有大量值

(Windows)解決了在“信息說(shuō)明”和“信息表”中選擇撤銷操作后Prism會(huì)崩潰的問(wèn)題

(Mac)修復(fù)了Prism在嘗試切換到具有256個(gè)數(shù)據(jù)表和26個(gè)重復(fù)項(xiàng)的模擬XY數(shù)據(jù)表時(shí)將凍結(jié)的問(wèn)題

(Mac)修復(fù)了無(wú)法創(chuàng)建或打開(kāi)包含大量數(shù)據(jù)(256個(gè)數(shù)據(jù)集,256個(gè)重復(fù),500行)的Prism文件的問(wèn)題

(Mac)修復(fù)了熱圖的“格式圖”對(duì)話框的“間隙”選項(xiàng)卡中折斷線的“Also畫線”下拉菜單,以提高線條的清晰度

(Mac)修復(fù)了工具欄上“突出顯示所選單元格”圖標(biāo)中缺少黃色的問(wèn)題

點(diǎn)擊進(jìn)入北京環(huán)中睿馳科技有限公司展臺(tái)查看更多 來(lái)源:教育裝備采購(gòu)網(wǎng) 作者:北京環(huán)中睿馳科技有限公司 責(zé)任編輯:張肖 我要投稿
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