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  • 如何用Origin绘制对数坐标图、双横坐标图及插入到Word文稿1) 如何绘制纵坐标为log、ln对数图答:如要绘制y轴为log、ln的对数图,选择y轴,“双击”,在“Type”框中选定“log10”,“log2”或者“ln”等选择项,点击...

    如何用Origin绘制对数坐标图、双横坐标图及插入到Word文稿

    1) 如何绘制纵坐标为log、ln对数图

    答:如要绘制y轴为log、ln的对数图,选择y轴,“双击”,在“Type”框中选定“log10”,“log2”或者“ln”等选择项,点击确定即可,对于对数x轴,可实现同样的操作。

    2) 如何绘制双横坐标轴、双坐标轴图

    答:先绘制一个图层的x、y轴图,新建图层,并选择相应的x、y轴位置,并通过图层内容对绘图内容进行编辑,以下图为例。

    步骤:a.先绘制图层1,如下

    b.新建图层2,点击“New layer(Axes)”中各种坐标类型,本例为“Top X”

    c.右键“Layer Contents”显示如下对话框,并将数据导入新的图层2内

    d.形成如下图

    e.点击线图,右键“Change Plot to”,将线图变为点线图

    f.改变点线图的图例和颜色,此处不详细说明

    g.填加编辑新的图例,点击“Graph”中的“Update legend”中的“Open dialog”

    h.其中“Destination”设置为“Whole page”,“Update

    mode”设置为“Reconstruct”,”legend”设置为“one legend of

    all”,点击“Apply”和“OK”.

    i.最后详细调整图例,完成数据图的绘制。

    3) 如何将origin中绘制好的数据图,插入到Word中

    答:将origin中的数据插入到Word文稿中有如下几种方法:

    ① 最简单的方法就是在origin图表页面直接按ctrl+c,然后在word里按ctrl+v;

    ② 在origin中选定Edit中copy page,然后在word中粘贴即可

    ③ origin直接保存project,在word里插入-对象-由文件创建-浏览,选择刚刚保存的.opj格式的文件即可

    ④ 以图片格式插入到Word中,图片格式origin菜单栏file-export

    page,保存的时候可以选择你要保存的类型,可以选择需要的格式,比如jpg、gif图片格式等,图片DPI分辨率需要单独设置

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  • I have a pandas DataFrame that has the following values in a Seriesx = [2, 1, 76, 140, 286, 267, 60, 271, 5, 13, 9, 76, 77, 6, 2, 27, 22, 1, 12, 7, 19, 81, 11, 173, 13, 7, 16, 19, 23, 197, 167, 1]I wa...

    I have a pandas DataFrame that has the following values in a Series

    x = [2, 1, 76, 140, 286, 267, 60, 271, 5, 13, 9, 76, 77, 6, 2, 27, 22, 1, 12, 7, 19, 81, 11, 173, 13, 7, 16, 19, 23, 197, 167, 1]

    I was instructed to plot two histograms in a Jupyter notebook with Python 3.6. No sweat right?

    x.plot.hist(bins=8)

    plt.show()

    I chose 8 bins because that looked best to me.

    I have also been instructed to plot another histogram with the log of x.

    x.plot.hist(bins=8)

    plt.xscale('log')

    plt.show()

    This histogram looks TERRIBLE. Am I not doing something right? I've tried fiddling around with the plot, but everything I've tried just seems to make the histogram look even worse. Example:

    x.plot(kind='hist', logx=True)

    I was not given any instructions other than plot the log of X as a histogram.

    I really appreciate any help!!!

    For the record, I have imported pandas, numpy, and matplotlib and specified that the plot should be inline.

    解决方案

    Specifying bins=8 in the hist call means that the range between the minimum and maximum value is divided equally into 8 bins. What is equal on a linear scale is distorted on a log scale.

    What you could do is specify the bins of the histogram such that they are unequal in width in a way that would make them look equal on a logarithmic scale.

    import pandas as pd

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    x = [2, 1, 76, 140, 286, 267, 60, 271, 5, 13, 9, 76, 77, 6, 2, 27, 22, 1, 12, 7,

    19, 81, 11, 173, 13, 7, 16, 19, 23, 197, 167, 1]

    x = pd.Series(x)

    # histogram on linear scale

    plt.subplot(211)

    hist, bins, _ = plt.hist(x, bins=8)

    # histogram on log scale.

    # Use non-equal bin sizes, such that they look equal on log scale.

    logbins = np.logspace(np.log10(bins[0]),np.log10(bins[-1]),len(bins))

    plt.subplot(212)

    plt.hist(x, bins=logbins)

    plt.xscale('log')

    plt.show()

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  • 实验作图的时候出现了一个问题,由于数据范围过大,导致数据变化不明显,出来的折线如下: 对应代码:import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npa_ = np.array(a)plt.plot(a_[:, 0],-a_[:, 1])plt.xlabel...

    实验作图的时候出现了一个问题,由于数据范围过大,导致数据变化不明显,出来的折线图如下:

    对应代码:

    import matplotlib.pyplot as plt

    import numpy as np

    a_ = np.array(a)

    plt.plot(a_[:, 0],-a_[:, 1])

    plt.xlabel('number of objective function evaluations')

    plt.ylabel('the optimal solution')

    plt.show()

    所以想到了利用对数坐标,搜了搜官方文档,将y坐标改成了对数坐标。效果如下:

    代码如下:

    import matplotlib.pyplot as plt

    import numpy as np

    a_ = np.array(a)

    plt.axes(yscale = "log") # 在plot语句前加上该句话即可

    plt.plot(a_[:, 0],-a_[:, 1])

    plt.xlabel('number of objective function evaluations')

    plt.ylabel('the optimal solution')

    plt.show()

    如上,在plot前加入语句plt.axes(yscale = "log")即可。若要让x坐标也为对数坐标,yscale改为xscale即可。

    注意, 这里用的是matplotlib.pyplot里面的axes,而不是matplotlib.axes里的。

    这里使用log关键字,仅用来绘制正数,若要绘制有正数有负数,有symlog关键字可用。

    官方文档:https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.axes.html#matplotlib.pyplot.axes

    附:

    这里绘图的数据如下

    a = [[1,-536512],

    [13,-9950.1],

    [24,-9394.13],

    [49,-8829.27],

    [97,-3496],

    [110,-2403.09],

    [165,-169.257],

    [195,-124.513],

    [230,-6.31601],

    [245,-7.92737],

    [259,-4.78377],

    [896,-10.7847],

    [1496,-7.73153],

    [1679,-6.59467],

    [1690,-7.73153],

    [2063,-6.59467],

    [2064,-7.73153],

    [11556,-8.46228],

    [16033,-9.08796],

    [18108,-17.3727],

    [18816,-8.46228],

    [19374,-5.23453],

    [21550,-4.53278],

    [27783,-4.43594],

    [27795,-4.53278],

    [29177,-4.43594],

    [30382,-4.53278],

    [46829,-4.2019],

    [92000,-4.68217],

    [99905,-4.2019],

    [148385,-5.23453],

    [148501,-4.68217],

    [155295,-5.23453],

    [155338,-4.86867],

    [162962,-5.23453],

    [174377,-4.86867],

    [256816,-8.46228],

    [256879,-4.86867],

    [340068,-8.46228],

    [340070,-5.23453],

    [596774,-5.61897],

    [950661,-4.05199],

    [951430,-5.61897],

    [987355,-4.05199],

    [1003312,-5.61897],

    [1019746,-4.47187],

    [1043041,-5.61897],

    [1078970,-4.05199],

    [1090274,-5.34352],

    [1372887,-2.83073],

    [2049744,-2.77323],

    [2050511,-2.83073],

    [2152576,-2.77323],

    [3534190,-4.21561],

    [3536974,-2.77323],

    [3569699,-4.21561],

    [3703846,-2.16943],

    [3778351,-4.21561],

    [4304789,-2.16943],

    [4360274,-1.52345],

    [4382029,-2.16943],

    [4518296,-4.21561],

    [4638560,-2.16943],

    [4717278,-4.21561],

    [4717910,-2.16943],

    [4812802,-4.21561],

    [4852083,-2.13751],

    [4999685,-4.21561],

    [5001974,-1.91082],

    [5045584,-4.21561],

    [5174315,-2.13751],

    [5472105,-4.21561],

    [5591650,-2.29429],

    [5604518,-4.21561],

    [5894536,-1.23585],

    [5941052,-4.21561],

    [5944566,-1.23585],

    [5991252,-4.21561],

    [5994778,-1.23585],

    [6191307,-2.13751],

    [6306965,-2.77323],

    [6420408,-1.23585],

    [6465015,-2.77323],

    [6526275,-1.23585],

    [6569227,-2.77323],

    [6576564,-1.23585],

    [7440708,-2.16943],

    [7683774,-3.30138],

    [7862138,-1.74225],

    [8258342,-3.30138],

    [8382625,-1.74225],

    [8525884,-3.30138],

    [8831033,-1.74225],

    [8895660,-3.30138],

    [8896294,-1.74225],

    [10020372,-1.23585]]

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  • 05-2316:01:34|分类:学习|字号订阅12月1日Origin画对数坐标图如何用Origin模板绘图Origin的模板(Template)和主题(Theme)能记住用户关于绘图、分析上的设置,从而方便用户较少重复性的工作,这对绘制大量类似的图形...

    Origin

    画对数坐标图

    2008-05-23 16:01:34|

    分类:学习

    |

    字号订阅

    12

    1

    Origin

    画对数坐标图

    如何用

    Origin

    模板绘图

    Origin

    的模板

    (Template)

    和主题

    (Theme)

    能记住用户关于绘图、分析上的设置,从而方便

    用户较少重复性的工作,

    这对绘制大量类似的图形时非常有用。

    现通过一个简单的例子介绍

    一下如何用模板绘图。

    (本例使用的是

    Origin 7.5

    )

    制定模板

    (Template)

    1

    、将

    \Samples\Data\SigmoidalLog.dat

    导入。

    2

    highlight Column B

    ,并绘一个

    Scatter

    3

    、双击

    X

    轴,打开

    X Axis dialog

    ,在

    Scale

    标签内将

    Type

    改成

    Log10

    。这样,

    X

    轴将成

    为对数坐标。

    OK

    4

    、按一下

    Rescale button (Graph --> Rescale to Show All)

    ,刷新一下。

    5

    、选择

    File --> Save Template As

    ,给定一个名字

    (

    比如

    T1)

    将当前设置保存成模板。模板

    除了能记住坐标类型、范围外,还可以记住图的类别、

    symbol

    大小、颜色

    ......

    总之你能在

    图上制定的东西都会记住。

    用模板绘图

    6

    Highlight

    worksheet

    中的

    Column D

    ,选择

    Plot --> Template Library

    打开模板库。

    7

    、在

    Category

    框下找到

    My

    Templates

    (用户自定义的模板都存在这里)

    ,然后在下面的

    Template

    框中选择

    T1

    。按

    Plot

    按钮绘图。

    可见,新绘出的图形的坐标跟原图形一致的!

    Script + Template

    批量绘图

    有了模板,

    可以用它来批量绘图。

    还是用原来

    worksheet

    的数据,

    run

    一下这个

    Script

    (关

    于如何

    run Script

    ,请参看

    Help

    )

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