含9变量的实验数据集可视化方案咨询：需整合成败结果与多变量

1. 分组箱线图/小提琴图（核心变量关联+成功标签） #

• 把实验成功/失败作为分组颜色标签，分别针对V6（比值）、V7（循环次数）、V8（时长）绘制箱线图：
  • 横轴设为成功状态（是/否），纵轴对应单个变量，能直观对比成功组和失败组在该变量上的分布差异
  • 针对V4的特殊情况（前N行是体积、最后9行是质量），可以用不同形状标记两类样本（比如圆圈代表体积组，三角代表质量组），叠加在同一图中，同时用颜色区分成功状态，避免混淆

2. 热力图+分类标注 #

• 先筛选V4/V5/V6/V7/V8这几个核心变量，计算每个变量与成功状态的相关性（比如点二列相关），再绘制热力图：
  • 横轴是变量名称，纵轴按成功状态分组，单元格颜色对应变量数值大小，右侧用颜色条标注成功/失败状态
  • 这种方式能快速定位哪些变量的数值区间更易对应实验成功

3. 散点矩阵图（多变量联动） #

• 选取V6、V7、V8三个和实验时长直接相关的变量，加上成功状态标签，绘制散点矩阵：
  • 矩阵每个子图展示两个变量的关系，所有点用颜色区分成功/失败，能同时观察多变量之间的交互和对成功结果的影响
  • 对于V4的体积/质量区分，在对应子图里用不同形状标记，一眼就能看出两类样本的成功差异

4. 堆叠条形图（变量区间分组+成功占比） #

• 把V4/V5/V6/V7/V8这些连续变量按合理区间划分（比如四分位数、实验预设阈值）：
  • 横轴是变量的区间分组，纵轴是该区间内的样本数，用堆叠颜色表示成功和失败的占比
  • 这种图能清晰展示不同变量区间下的成功概率，比如“循环次数>50时，成功占比80%”这类结论一眼就能看出来

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Niko