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  • 如何制作坐标图
    千次阅读
    2020-12-23 16:02:44

    不知你要画什么样的坐标图,下面是怎么样在WORD文档中画坐标曲线图

    1.执行“绘图/绘图网格/在屏幕上显示网格(注意数据设置)/确定”命令,使页面上显示绘图网格;

    2.用“绘图”工具栏上的“箭头”画坐标轴,画时按住Shift键,保证画出的线水平、垂直;

    3.用“直线”或“椭圆”画坐标轴上的刻度;

    4.用“本框”制作数轴上数据标识;

    5.把直线、刻度、数据标识同时选中并右击,执行“组合/组合”命令,把所有图形组合起来成为一个完整的平面直角坐标系,便于整体移动摆放。

    6.用“椭圆”制作坐标点(画时按住Shift键)、用“直线”画点向坐标轴引的垂线、用“文本框”制作点的坐标。

    7.用“绘图”工具栏上的“自选图形”制作函数图形。

    1、绘图工具栏打开后,选“箭头”,用它横着拖出一条带箭头(它的形状、大小均可以在“设置图形格式”里面更改)的直线,要想拖得很直,拖动同时按住shift键。 2、用同样的方法拖出一条带箭头的竖线。 3、将两条线同时选中,点击绘图工具栏最左边的“绘图”按钮,分别使用“对齐与分布”中的“左对齐”、“底端对齐”将它俩的位置调整好。如果觉得大小合适,就在此时将它们“组合”起来。 4、用绘图中的“直线”拖出一条短竖线,觉得长短、粗细、颜色合适就复制若干个,再将它们全部选中,用刚才的方法将它们底端对齐而且“横向分布”。此时,横坐标上的刻度就初具雏形了,将它们组合,再选中刚才已经组合的坐标再将它们底端对齐,调整位置。 5、在绘图中选“艺术字”,做一个大小、内容适合你的数字或字母或文字的标注,复制若干个,将它们编辑好序列,放大显示比例,将第一个标注尽量拖到你的第一个刻度(或0刻度)下边(要想精确移动,按住Ctrl键再按上、下、左、右键)合适的位置,将最后一个标注拖到最后一个刻度下边,然后将所有的标注(不论其位置如何)选中,使它们底端对齐且横向分布,再移到合适的位置。横向坐标连标注都OK啦,纵向的照此办理即可。最后如果你觉得满意了,将所有的内容全选中了,组合!整个坐标轴的内容将可以任意拖动和调整大小,插入在你需要的地方。

    CAD就可以了,用记事本将序号,坐标输入。

    导入CAD就可以看到各坐标的位置。点击该点就能看到点的坐标。点号上可以直接表明序号

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    简介

    可视化技术与科学计算相结合形成了可视化技术的一个重要分支——科学计算可视化。科学计算可视化讲科学数据和测量获得的数值、图像或者计算得到的数字信息等以直观的图形图像方式展示。通过图像化的展示,那些抽象的概念将变得更为直观。
    本节将会为各位介绍使用python绘制科学坐标图,掌握挥之专业的科学坐标图将会为生活和工作提供更为高效的支持。

    问题概述

    科学坐标图有四个要素:坐标轴、坐标曲线、标题和图注这个实例以阻尼衰减曲线绘制来具体阐述科学坐标系的绘制方法,以及在同一区域中用不同的颜色和线条绘制两种曲线的方法。

    具体实例代码

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    import matplotlib
    matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei'
    matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    def Draw(pcolor, nt_point, nt_text, nt_size):
        plt.plot(x, y, 'k', label="$exp_decay$", color=pcolor, linewidth=3, linestyle="-")
        plt.plot(x, z, "b--", label="$cos(x^2)$", linewidth=1)
        plt.xlabel('时间(s)')
        plt.ylabel('幅度(mV)')
        plt.title("阻尼衰减曲线绘制")
        plt.annotate('$\cos(2 \pi t) \exp(-t)$', xy=nt_point, xytext=nt_text, fontsize=nt_size,\
                   arrowprops=dict(arrowstyle='->', connectionstyle="arc3,rad=.1"))
    def Shadow(a, b):
        ix = (x>a) & (x<b)
        plt.fill_between(x,y,0,where=ix,facecolor='grey', alpha=0.25)
        plt.text(0.5 * (a + b), 0.2, "$\int_a^b f(x)\mathrm{d}x$", \
                 horizontalalignment='center')
    def XY_Axis(x_start, x_end, y_start, y_end):
        plt.xlim(x_start, x_end)
        plt.ylim(y_start, y_end)
        plt.xticks([np.pi/3, 2 * np.pi/3, 1 * np.pi, 4 * np.pi/3, 5 * np.pi/3], \
                   ['$\pi/3$', '$2\pi/3$', '$\pi$', '$4\pi/3$', '$5\pi/3$'])
    x = np.linspace(0.0, 6.0, 100)
    y = np.cos(2 * np.pi * x) * np.exp(-x)+0.8
    z = 0.5 * np.cos(x ** 2)+0.8
    note_point,note_text,note_size = (1, np.cos(2 * np.pi) * np.exp(-1)+0.8),(1, 1.4), 14
    fig = plt.figure(figsize=(8, 6), facecolor="white")
    plt.subplot(111)
    Draw("red", note_point, note_text, note_size)
    XY_Axis(0, 5, 0, 1.8)
    Shadow(0.8, 3)
    plt.legend()
    plt.savefig('sample.JPG')
    plt.show()
    

    运行结果如下所示:
    在这里插入图片描述

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    一、软件准备

    1.spss(本文以IBM SPSS Statistics 26为例)
    2.书目共现分析系统(BICOMB)——安装
    3.excel(本文以excel 2019 为例)

    二、数据准备

    从CNKI数据库检索主题为“中国”的论文,导出前20篇文献信息,保存为NoteFirst格式。

    三、词篇处理(bicomb)

    包含主题词抽取、高频词截取和共词矩阵生成。

    1.新建项目

    在软件界面中,点击右侧的“增加”。然后在中间界面,按照要求输入项目编号(编号只允许使用数字或字母)、格式类型(包含CNKI、PubMed、Wos和万方)和项目说明(非必须)。

    • 项目建立完成后,会在Bicomb2的文件目录下产生一个以项目标号(我这里是0923)命名的项目文件夹。该项目文件夹,可以存储后续分析过程中产生的结果文件。
    • 在项目建立后,可以将CNKI中获取的Notefirst数据文件直接复制到该项目(这里是0923)文件夹中。——【注意】若为单文档,可以直接放在该文件夹下;若为多文档,可以在该文件夹中再建一个新的子文件夹,来保存多文档数据。
    • 选中项目,点击该界面右侧的“删除”按钮可以删除项目。
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述

    2.项目字段的提取

    点击页面底端的“提取”标签,切换到数据的提取界面(提取界面可以实现对数据的加载、知识单元的提取和批量修改)点击界面右侧的“选择文档",定位项目文件夹(这里是0923)中的txt文件。然后,点击“提取”来得到各个字段的基本抽取结果。

    • 提取结束后,可以在关键字段中选择查看作者、期刊名、标题、发表年代、引文等知识单元信息。(该步骤作为初步抽取信息结果,仅仅包含文章号和值两列)
    • 若需要使用其他软件配合进行分析,可以点击右侧“导出”功能,将文件保存为txt或xml格式。
    • 若要删除某个字段,可以点击“摘除”按钮。例如,文档中存在一些无意义的词汇,可以通过该方式直接删除掉。若字段中存在一些需要修改和更正的信息,可以点击“修改”按钮来实现对关键字段的整体替换和局部替换
      在这里插入图片描述

    3.频次统计

    字段信息抽取成功后,点击页面底端的“统计”进入数据的频次分析界面。在该界面“关键字”中选择需要分析的字段(这里以分析关键词为例),点击“统计”。分析结果包含字段的序号、频次、百分比及累计百分比。

    • 在该界面,选中某个关键词并右击鼠标,会提示将结果导出至txt或excel。选择后,软件会将所选择关键字段的原始文献信息导出,并自动打开。
    • 在软件界面中,可以根据实际的需要来导出词频的分布结果。例如,在“频次阈值"中输入3,然后点击导出至Excel,导出词频大于等于3的关键词词频结果到Excel中。
    • 此处【导出文件1“高频词.xlsx”】,按照分析需求,设置频次阀值,导出高频词excel列表(此处阀值设置为3,导出频次大于等于3的关键词词频结果)
      在这里插入图片描述
      文件1“高频词.xlsx“:在这里插入图片描述

    4.生成矩阵

    提取了关键词词频结果后,点击页面底端的“矩阵”标签,进入矩阵的生成界面。(根据上一步的分析,关键词的词频范围为1-8)参考关键词的词频分布,这里选取所分析的关键词词频范围为3-8。

    • bicomb可以生成两种矩阵,词篇矩阵(非对称的0-1矩阵)和共现矩阵(对称矩阵)
    • 生成词篇矩阵:点击“生成”以得到词篇矩阵。分析结束后,点击“导出矩阵至txt",将结果保存到txt文档中。此处【得到文件2“词篇矩阵.txt”】
    • 生成共现矩阵:在分析得到词篇矩阵的基础上,再依次点击“共现矩阵”、“生成”以得到共词矩阵。得到共词矩阵后,点击“导出矩阵至txt"保存结果。此处【得到文件3“共现矩阵.txt”】
      在这里插入图片描述

    四、聚类分析(SPSS)

    对不同类型矩阵的处理上,有研究表明作为非对称的矩阵——词篇矩阵,可以直接导入SPSS中进行层次聚类,而共现矩阵则不能直接导入SPSS进行聚类分析。
    以下内容为将词篇矩阵导入SPSS进行分析的步骤:

    • (1) 打开SPSS,并在菜单栏中点击文件->打开->数据->选择文件类型为“文本(* . txt、* .dat、* .csv和* .tab)->打开相应文件夹中的文件2“词篇矩阵.txt”->打开进入文本导入向导界面

    • (2)文本导入界面中:

      • 第1/6步:直接点击”下一步“
      • 第2/6步step1,在“文件开头是否包含变量名?”中选择“是”stpe2点击”下一步“
      • 第3/6步step1,“第一个数据个案从哪个行号开始?”选择“2”(依据自己数据情况,观察数据预览中的数据情况,千万别丢数据!)stpe2点击”下一步“
      • 第4/6步step1,在“变量之间存在哪些定界符?”中选择“制表符”stpe2点击”下一步“
      • 第5/6步step1弹出对话框“找到对此应用程序无效的变量名,已更改”选择“确定”stpe2“变量名”改为“mesh”stpe3点击”下一步“
      • 第6/6步:直接点击“完成”
    • (3)获取两个窗口:“IBM SPSS Statistics查看器” 和 “IBM SPSS Statistics数据编辑器”。在“IBM SPSS Statistics数据编辑器”的菜单栏中点击分析->分类->系统聚类,进行层次聚类分析。

    • (4)进入“系统聚类分析”界面后,step1将关键词名称列(刚刚在第5/6步,step2中设置的变量名,此处为mesh)加载(中间箭头)到“个案标注依据”(或“Label Cases by”)中,step2将其他列加载到“变量”(或“Variables”)中, step3“聚类”选择“个案”(即Cluster选择Cases )。
      在这里插入图片描述

    • (5)进一步对聚类分析中的三个关键参数进行设置。参数一:点击“统计”(或Statistics)模块,选中“近似值矩阵”(Proximity Matrix),点击“继续”。(该设置将在分析结果中呈现一个使用Ochiai标准化的共现矩阵,此矩阵可以导入SPSS中进行多维尺度分析,或导入其他网络分析软件进行网络可视化分析。)参数二:点击“图”(Plots)模块,在该界面中选中“谱系图”(Dendrogram),“冰柱图”选择“无”,点击“继续”。产生聚类的树状图。参数三:在”方法“(Method)模块中,聚类-组内联接,测量-二元(Binary)-落合(Ochiai),点击“继续”。
      在这里插入图片描述
      (6)设置完成后,在“系统聚类分析”(Hierarchical Cluster Analysis)界面中,点击确定,可得层次聚类的结果。在SPSS的结果输出界面中,主要的结果有Proximity Matrix(相似矩阵)和Dendragram (系统聚类图/谱系图)。前者为通过词篇矩阵得到标准化后的共现矩阵(相似矩阵),后者为本次聚类的结果。
      (对聚类结果的解读上,可以首先找出聚类树中各类别的核心,然后逐层累加语义信息。根据聚类分析的原理,同一类内找相同点,不同类间找相异处。由此总结归纳出各个类别的含义。)
      在这里插入图片描述

    根据谱系图,当阀值设为红线处时,该5个关键词(在“三词篇处理-3、频次统计”部分中“频次阀值”=3时获得的高频词数量)可大致分为3类,每类表达含义可参照各个关键词词组的语义关系。

    五、战略坐标分析(excel)

    1.获取分析基础数据

    • 重回 “IBM SPSS Statistics数据编辑器”,并在其菜单栏中点击分析->分类->系统聚类(同上文)。此时对于参数“统计”的设置为聚类成员-单个解-类别数(四中根据谱系图分析出的结果)-继续-确定,得层次聚类的结果。在这里插入图片描述

    • 将聚类结果中的“聚类成员”(谱系图上侧)结果导出。在“聚类成员”部分右击->选择“导出”->将“文件名”更改为“C:\Users\my\Documents\各类成员.xls”->点击“确定”(保存在桌面并且文件名称为各类成员.xls)。此处【得到文件4“各类成员.xls”】
      在这里插入图片描述

    • 将文件3“共现矩阵.txt”的后缀更改为“.xls”,即“共现矩阵.xls”。打开文件进行编辑,更改内容排版,具体如下:
      处理前:
      在这里插入图片描述
      step1:将“各类成员.xls”中的聚类情况粘贴至“共现矩阵.xls”中:
      在这里插入图片描述
      step2:利用“转置”粘贴(粘贴的一种方式),将聚类情况复制到横向关键词中:
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述
      step3:利用排序功能,将横纵轴进行排序,并按照组别进行区分(利用颜色)。同时,附加上5列:
      每行的和、对角线数值、该类的和、其他类的和、该类的和-对角线数值
      (下图中给出了求解相应位置的表达式,供参考)
      在这里插入图片描述

      其中
      - 每行的和:为每行所有数值的和
      - 该类的和:为纵向聚类分组与横向聚类分组相同的所有数值,在该行的和。即以第三行为例,“变异学”的分组为1,则该行的“该类的和”为纵向上分组也为1的部分的和——“变异学”“比较文学”“曹顺庆”下对应的次数。
      - 其他类的和=每行的和-该类的和
      - 对角线数值:
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述

    2.计算向心度和密度

    利用刚刚得到的表格(处理后的“共现矩阵.xls")进行计算:
    ”向心度“依据——其他类的和;”密度“依据——该类的和-对角线数值。

    • 每个类别的向心度:该类所有“其他类的和”的均值
    • 每个类别的密度:该类所有“该类的和-对角线数值”的均值
    • 所有类别的向心度(所有均值-向心度):所有“其他类的和”的均值
    • 所有类别的密度(所有均值-密度):所有“该类的和-对角线数值”的均值
      在这里插入图片描述

    3.计算横纵坐标值

    根据计算得出向心度和密度,即可计算得出各类别点的横坐标和纵坐标

    • 横坐标:各类别的向心度-所有均值(向心度)
    • 纵坐标:各类别的密度-所有均值(密度)
      在这里插入图片描述

    4.绘制战略坐标图

    此文案例最终计算结果:

    在这里插入图片描述
    绘制过程:

    • 任意选择单元格——选择插入图表——插入散点图——在生成的空图表上,右击——选择数据
      在这里插入图片描述
    • 选择“添加”,添加点数据(横纵坐标)
      在这里插入图片描述
    • 将系列名称、X轴系列值(横坐标)、Y轴系列值(纵坐标)添加至表中,点击确定。依次添加其余点。
      在这里插入图片描述
    • 获取最终结果。
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述
    • 可以将最终表格进行编辑美化。
      在这里插入图片描述
      完成!!!
      (说实话,整个过程确实有些麻烦,但是这是我找到的唯一可以制作出战略坐标图的方法=_=,大家伙如果有什么更好的方法,欢迎留言私信,小的将不厌其烦的感谢您,hahahha)

    参考

    1.战略坐标图制作的操作演示
    2.《科学计量与知识网络分析: 方法与实践(第二版)》李杰著

    展开全文
  • Excel2007中如何制作坐标图.docx
  • 关键词:精美坐标PPT流程,递进关系PPT图表,幻灯片流程素材; 关键词:精美坐标PPT流程,递进关系PPT图表,幻灯片流程素材;
  • 在Word中如何画坐标图

    千次阅读 2021-01-14 01:24:07
    回答:在Word直接画坐标非常麻烦,毕竟Word并不是画图工具,它的优势在于文字处理方面而不是图像处理方面,要画坐标,Office家族里已经有Visio 组件了,它跟Word、...如果一定要用Word画坐标图,只能用绘图工具实...

    回答:

    在Word直接画坐标非常麻烦,毕竟Word并不是画图工具,它的优势在于文字处理方面而不是图像处理方面,要画坐标,Office家族里已经有Visio 组件了,它跟Word、Excel、PowerPoint一样同属于Office家族的一员。Visio的优势在于制作软件开发方面的系统流程图,当然也可以制作简单的坐标系,制作完之后可以复制粘贴到Word。

    如果一定要用Word画坐标图,只能用绘图工具实现,操作如下:

    1、绘图工具栏打开后,选“箭头”,用它横着拖出一条带箭头(它的形状、大小均可以在“设置图形格式”里面更改)的直线,要想拖得很直,拖动同时按住shift键。

    向左转|向右转

    2、用同样的方法拖出一条带箭头的竖线。

    向左转|向右转

    3、将两条线同时选中,点击绘图工具栏最左边的“绘图”按钮,分别使用“对齐与分布”中的“左对齐”、“底端对齐”将它俩的位置调整好。如果觉得大小合适,就在此时将它们“组合”起来。

    向左转|向右转

    4、用绘图中的“直线”拖出一条短竖线,觉得长短、粗细、颜色合适就复制若干个,再将它们全部选中,用刚才的方法将它们底端对齐而且“横向分布”。此时,横坐标上的刻度就初具雏形了,将它们组合,再选中刚才已经组合的坐标再将它们底端对齐,调整位置。

    向左转|向右转

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如何制作坐标图