再次，即使是合适的试点在品种试验中也可能存在冗余的问题，多余的试点增加试验成本，却不能增加关于基因型的信息。在基于SD定标和h加权数据的GGE双标图中，试点向量的长度近似于试点的遗传力平方根。因此，GGE双标图中的试点向量长度可以表示试点的h或其与其他试点相关性的强度。品种生态区内的试点都是正相关，如图试点间的锐角所示，可见试点对其所在品种生态区的代表性很好。基于SD定标和h加权数据的GGE双标图

使用range函数时，用逗号把起始值、结束值和步长隔开，而在切片语法中使用冒号来分隔。range函数可用于创建生成器并转换成一个值列表，但切片的冒号语法仅做切片和取子值时才有意义，它本身没有内在意义。pandas的DataFrame对象和其他语言（比如R）中的DataFrame对象相似，每列的类型必须相同，而每行可以包含混合类型。在当前的示例中，iloc和loc的行为完全相同，因为索引标签就是行号

本例中籽粒产量的GGE双标图仅解释了G和GE总变异的53.6%，说明籽粒产量的GE/G比率更大，GE的构成也更为复杂。下图就是“谁赢在哪里双标图”，与前一个功能图相比，仅仅是去掉了试点向量，而增加了多边形和从原点到多边形各边的垂线。下面这张图标有8.5的双标图与上面那个标有8.4的双标图是相同，只是图8.5采用了基因型聚焦的奇异值分析方法。GGE双标图“谁赢在哪里”功能图确实解释了示例中可能包括一

本例中籽粒产量的GGE双标图仅解释了G和GE总变异的53.6%，说明籽粒产量的GE/G比率更大，GE的构成也更为复杂。下图就是“谁赢在哪里双标图”，与前一个功能图相比，仅仅是去掉了试点向量，而增加了多边形和从原点到多边形各边的垂线。下面这张图标有8.5的双标图与上面那个标有8.4的双标图是相同，只是图8.5采用了基因型聚焦的奇异值分析方法。GGE双标图“谁赢在哪里”功能图确实解释了示例中可能包括一

对于分类变量的解释必须和参考变量（即从分析中删除的虚拟变量）联系起来。在尝试解释sklearn模型时，一个棘手的问题就是模型的系数不带标签，原因是numpy ndarray无法存储这类元数据。线性回归的目标是描述响应变量（或“因变量”）和预测变量（也称“特征”、“协变量”、“自变量”）之间的直线关系。对分类变量建模时，必须创建虚拟变量，即分类中的每个唯一值都变成了新的二元特征。在sklearn中，

使用range函数时，用逗号把起始值、结束值和步长隔开，而在切片语法中使用冒号来分隔。range函数可用于创建生成器并转换成一个值列表，但切片的冒号语法仅做切片和取子值时才有意义，它本身没有内在意义。pandas的DataFrame对象和其他语言（比如R）中的DataFrame对象相似，每列的类型必须相同，而每行可以包含混合类型。在当前的示例中，iloc和loc的行为完全相同，因为索引标签就是行号

在左侧的资源中找到需要请求的网页，单击需要请求的网页，在heades（标头）中可以看到requests headers（请求标头）的详细信息。除了GET请求外，有时还需要发送一些编码为表单的形式的数据，如在登录的时候请求就位post，因为如果用get请求，密码就行显示在URL中，这个非常不安全。在网络爬虫中，静态网页的数据比较容易获取，因为所有数据都呈现在网页的HTML代码中。requests并不

这样在品种生态区内基因型的差异就更明显。选择广适性的高产品种是育种的理想目标，但在存在这样的情形，即在GE效应很大并由明显品种生态区分化时，这样的目标很难实现。本例中基因型的GGE距离与它们到AEA轴的投影是高度相关的（r=0.93），说明基因型主效是GGE距离主要决定因子，只是因为品种的稳定性存在差异，二者之间才不完全相关。2008年在该生态区最好（产量最高）的品种是“Sylva”、“1234-

（1）data=None，就是数据源。（2）x=None, y=None，如果不指定x和y，则以整列数据绘制一个小提琴；如果制定了x和y，则会按照分类型数据对数值型数据进行分组，来绘制小提琴。

表2为回归系数的t检验分析结果，可见intercept（截距）和temp（temp列的回归系数）均达到极显著水平，且temp回归系数大于0。Dep.Variable：响应变量的名称，Dep为Depended的缩写。Df Residuals：残差自由度，样本容量减去参与估计的参数个数。由散点图可以看出啤酒（beer）的销量与温度（temp）有正相关的关系。Prob(F-statistc)：F统计量对