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cadence allegro绘制原理图库
2020-02-21 22:36:23前言:为什么投向了allergo 本科毕业于电子信息工程专业。相信很多学生也和我一样,在一个类似于叫EDA的课上通过DXP/Altium Designer学习绘制PCB电路,因此大多数学生应该是会用AD这款软件的,至少最基本的流程...前言:为什么投向了allegro
本科毕业于电子信息工程专业。相信很多学生也和我一样,在一个类似于叫EDA的课上通过DXP/Altium Designer学习绘制PCB电路,因此大多数学生应该是会用AD这款软件的,至少最基本的流程不会出问题。但是目前企业的环境中,AD的使用频率却远没有那么高。很大一部分程度上是由于正版的AD很贵,而且他的公司满世界的寄律师函,打击盗版行为;另一个原因是AD的版本更新太快了,一年一个大版本都是小意思,这就导致工程师需要相当时间精力去用在适应新软件上,属实麻烦。
cadence allergo是一系列软件的代称,它包含了从绘制电路图到绘制版图/PCB图的一切流程功能。现在先从绘制原理图库起步,学习allergo。创建新的原理图库
首先原理图绘制与原理图库设计的软件是这个:
第一次打开以后会弹出窗口,来选择此软件的使用模式。这里选择OrCAD Capture CIS,为了方便起见可以勾选左下角的“设定为默认”。
打开软件后,点击左上角的File->New->Library。新建一个原理图库。
新建的原理图库可以通过左上角的保存设定其保存路径与名称。如上图所示,这里起名叫library1.olb。在原理图库中添加元器件
新建完毕原理图库后,右键单击.\library1.olb,选择****new part,弹出以下窗口。这里注意,allergo里面每个元器件都是一个part。
这次画的元器件名称为P13HDMI341ART,在窗口中输入名称,点击OK即可。
allergo会自动提供一个框体作为芯片主体,如下图所示。
绘制元器件
有了芯片主体,那么只需要添加管脚即可。
点击屏幕右方的添加引脚按钮,窗口如下图所示:allergo的引脚增加功能很智能,有点类似于AD的阵列粘贴。在引脚添加窗口中可以任意修改添加的个数,以及编号的变化规律。
这里设定左侧的引脚为1位开始,逐次递增,共20个。
点击ok后将鼠标移动到芯片体左侧,点击左键生成了20个引脚,并且芯片体会自动根据引脚所占的长度修改自身长度。
在其他方向添加引脚,引脚的变化顺序并不是逐次递增,而是逐次递减的。这个时候就需要先写出最大的编号,再将变化量修改为“-1”。如下图所示:
这样就可以将其余侧的引脚绘制出来了:
引脚增添完如下图所示,随后修改引脚名称:
左键框选一列引脚,选中后右键单击,选择edit pins。弹出如下所示窗口,在左侧第一栏修改引脚名称。
这里有很重要的一个点,在allergo绘制原理图,元器件上相同名称的引脚一定要设置成power属性。一般芯片上引脚名称相同的就是电源属性的VCC和GND,以及NC(空脚),一定注意。
每一列每一列的修改完成。如果没有按照上面说的修改好属性,那么这个元器件是没法保存的。
此外,如果需要在引脚名称(pin name)中将名称改成有上划线形式的,则需要在每一个需要加上划线的字符前加一个反斜杠“\”。 -
AD19画原理图库时使用阵列式粘贴问题
2021-03-05 18:48:49画原理图库时,遇多管脚填充时,使用阵列式粘贴 问题描述: 没有按照预期设想自动生成序列递增或递减的管脚 图片展示操作过程如下: 其他情况图片如下: 原因分析: (1)主要错误:阵列式粘贴的使用方法不对,...项目场景:
画原理图库时,遇多管脚填充时,使用阵列式粘贴
问题描述:
没有按照预期设想自动生成序列递增或递减的管脚
图片展示操作过程如下:
其他情况图片如下:
原因分析:
(1)主要错误:阵列式粘贴的使用方法不对,操作上是点击选上需要粘贴的管脚,再在view中选择阵列式粘贴进行粘贴。注意,这操作前面明显是不对的,既然是阵列式粘贴,既然是粘贴,那首先应该是复制,得先“Ctrl+C”对所需阵列式粘贴的对象进行复制,而后才是在view中选择阵列式粘贴进行粘贴;
(2)可能错误:在急乱情形下可能按倒了什么其他键位,导致AD软件卡顿,从而出现玄学的叠码现象。
解决方案:
防止是AD出问题,选择关闭工程,重启AD,再根据正确操作来进行阵列式粘贴。
正确结果展示:
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第一章 Altium Designer 软件安装及原理图库绘制
2020-09-02 11:07:33笔记是根据凡亿教育的 PCB 设计入门视频制作的,主讲老师是郑振宇老师,B站BV16t411N7RD,这套笔记没有任何一张截图(我太懒了),所以不看视频的话可能会看不懂我写的是什么,配合教程视频或者看完教程视频后食用更...写在前面
笔记是根据凡亿教育的 PCB 设计入门视频制作的,主讲老师是郑振宇老师,B站BV16t411N7RD,这套笔记没有任何一张截图(我太懒了),所以不看视频的话可能会看不懂我写的是什么,配合教程视频或者看完教程视频后食用更佳。
笔记的一些章节名称我做了改动,我认为这样可能更合理一些,笔记所有内容都是我自己一个字一个字码出来的,有一些内容是根据我自己的理解转述的,如有不足之处虚心接受批评和建议,另希望转载的同学注明下出处,谢谢!
目录
第一章 Altium Designer 软件安装及原理图库绘制
1.2 Altium Designer PCB 工程组成及创建
学习思路
1.学什么:AD与电子设计
AD软件
电子设计:原理图(库及绘制)、PCB绘制(布局与布线)
2.怎么学:
学软件:每天8个操作,并练习50遍快捷键!
学设计:先看一遍,第二遍边看边练习,第三遍对比式学习(是啥?)
第一章 Altium Designer 软件安装及原理图库绘制
1.1 软件安装与中英文切换
1.1.1 软件安装
一般就安装 PCB Design 和 Importers\Exporters 选项,其余不安装。
破解自己找。
1.1.2 中英文切换
右上角设置按钮⚙,System - General - Localization(本地化)- ✔ Use localized resources(使用本地化资源),按照提示重启软件。
更改界面颜色:System - View - UI Theme(UI主题)- 更改想要使用的选项,按照提示重启软件。
1.2 Altium Designer PCB 工程组成及创建
原理图库:原理图中需要的元件模型;
原理图:元件之间连接;
PCB库:映射原理图库的实物模型;
PCB:实际元件布局与布线。
新建工程:命名并创建;
新建原理图库并保存;
新建原理图并保存;
新建PCB库并保存;
新建PCB并保存。
1.3 元件库介绍及分立元件模型创建
元件模型:边框+管脚(序号和名称)+名称+元件说明,创建原理图时管脚、大小等可与实物有出入。
进入原理图库文件(SchLib)。
打开状态栏及原理图库面板:左上方菜单栏的 View(视图) - ✔状态栏 - 右下角 Panels(面板) - ✔SCH Library(原理图库面板)。
SCH Library:原理图库;
添加:添加元件 - 命名;
双击面板元件:出现 Component Properties (属性)面板;
Properties:属性;
Design Item ID:命名元件名称(电阻:RES,电容:CAP,等等);
Designator:位号,可用“?”作为占位符,让系统自动顺序标号(电阻:R?,电容:C?,等等);
Comment:注释,即元件数值,可先不加;
Description:添加元件描述;
Links:链接;
Name:元件供应商名称;
URL:元件供应商官网或元件介绍页面链接;
Footprint:封装,可先不加。
管脚:
· 放置管脚:菜单栏的放置(Place)- 管脚(Pin)或者上方快捷放置按钮:管脚符号,或者快捷键 P 键;
· 管脚设置:按Tab(未放置前)进入属性(或放置完管脚双击管脚):设置管脚号(Designator)和管脚名称(Name),管脚长度(Pin Length),符号属性设置(Symbols,其中可设置线宽(Line Width));
· 旋转:BlankSpace键;放置:Enter键;
· 电气连接点:四个灰色的点的一端,注意旋转管脚到适当方向;
· 管脚需放置在横竖实线栅格上;
· 单独调整管脚名称在原理图库中的显示方向而不调整管脚方向:Properties - Font Settings - Name - ✔自定义位置(Custom Position)- 方向(Orientation)设置为90°、与管脚符号的距离留白(Margin)设置为0mil(一般默认也为 0);
· 管脚名字上添加上划线:进入属性(Properties)- 名称(Name)- 添加上划线的每一个字母后添加反斜杠“\”。
形状绘制:上方快捷放置按钮:绘制多义线(Poyline 或 Line,直线符号)或者快捷键 P 键 - L 键;
设置颜色:Properties (属性)面板 - Line 选项 - 点击颜色框设置。
栅格捕捉设置:菜单栏的 View(视图) - 栅格(Grid)- 设置捕捉栅格 - 设置并确认 或快捷键 V 键 - G 键 - S 键;
放置管脚时栅格捕捉建议 100 mil。
复制管脚:鼠标放在一个管脚上面,摁住 Shift 键,拖住管脚再放置,结合 BlankSpace 键旋转管脚。
1.4 IC 类元件模型创建
进入原理图库文件(SchLib)。
SCH Library(原理图库)面板添加元件。
绘制矩形:右键点击上方快捷放置按钮:绘制线符号,选择矩形(Rectangle,矩形符号)并绘制;
放置管脚:放置管脚时,注意提前使用 Tab 键设置属性,以及电气连接点位置;
调整绘制的矩形大小和管脚位置、名称等;
快捷对齐管脚:选中需要一次性对齐的管脚 - 快捷键 A 键 - 选择对齐(还可自行设置快捷键,见本节笔记);
快捷移动图形:左键整体框选绘制的图形,按 M 键,再按 S 键,移动图形到正中心位置;
快捷调整管脚名称:双击管脚,直接粘贴复制的管脚名称;
调整元件属性:
位号(Designator):芯片用U?;
元件数值(Comment):填写芯片型号即可;
添加描述(Description)。
自定义快捷键:鼠标放在需要设置快捷键的命令选项,摁住Ctrl键再点击命令,进入命令编辑对话框,在快捷键 - 可选的 点击,摁下想要设置的快捷键,“确定”以完成设置。
1.5 排针类元件模型创建
进入原理图库文件(SchLib)。
SCH Library(原理图库面板)添加元件,快捷键:T 键 - C 键。
管脚注意:尽量不隐藏管脚号且谨慎修改,PCB封装焊盘编号与管脚号匹配。
排针一般不显示管脚号。
批量管脚排布:阵列式粘贴命令;
· 复制管脚(Ctrl 键 + C 键);
· 编辑(Edit)- 阵列式粘贴(Y)- 设置数量和间距 - “确定”以生效修改;
· 注意管脚向下排布递增,垂直间距应设置为负数;
· 主增量修改位号(Designator)增量,次增量修改管脚命名(Name)增量,这在设置奇、偶数排布时十分管用。
1.6 分立元件模型创建进阶
进入原理图库文件(SchLib)。
SCH Library(原理图库面板)添加元件,快捷键:T 键 - C 键。
异型元件创建:二极管与光耦模块等;
· 放置管脚:隐藏管脚名称(Name),但不要隐藏管脚号(Designator);
· 右键点击上方快捷放置按钮:绘制线符号,选择多边形(Y,Polygon,五边形符号)并绘制三角形;
· 修改多边形边框、填充颜色等与标准符号相符;
· 同样可用多边形绘制命令绘制粗实线,其实就是绘制一个四边形;
· 可以复制其他元件模型中的图形元素,选中并复制即可;
· 图形镜像:复制过程中使用 X 键或 Y 键;
· 修改多义线末端,为末端添加箭头:双击需要修改的多义线,进入属性(Properties)面板 - End Line Shape(线条末端形状)设置为 Solid Arrow(实心箭头),颜色与上方线条(Line)颜色属性设置一致;
· 绘制过程中对齐命令可用。
1.7 元件模型调用
从已有的原理图中生成原理图库:
· 打开原理图(SchLib)文件 - 菜单栏中的设计(Design)- 生成原理图库(M)- 元件归类(Component Grouping)设置:勾选属性一致时作为一类元件,一般使用默认设置(✔ Defaults)- “确定(OK)”以生效命令。
从其他原理图库文件中调用元件到另一个原理图库:
· 在 SCH Library(原理图库面板)中直接复制元件,到另一个原理图库的 SCH Library(原理图库面板)中再粘贴即完成调用;
· 调用后可单独修改元件的其他属性,符合自己的图库规范;
· 可同时复制多个;
· 有重复命名的元件系统在复制时会在元件命添加后缀。
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python常用绘图库_深度讲解Python四大常用绘图库的“绘图原理”
2020-12-03 13:19:28即使我选择了某一个绘图库后,我也不知道怎么学,我不知道第一步做什么,也不知道接下来该怎么做,四个字一学就忘。其实这也是我当时很困扰的一个问题,我当时在学习完numpy和pandas后,就开始了matplotlib的学习。...为什么要写这篇文章?
最近有不少粉丝来问我,Python绘图库太多,我知不知道学哪一个?即使我选择了某一个绘图库后,我也不知道怎么学,我不知道第一步做什么,也不知道接下来该怎么做,四个字一学就忘。
其实这也是我当时很困扰的一个问题,我当时在学习完numpy和pandas后,就开始了matplotlib的学习。我反正是非常崩溃的,每次就感觉绘图代码怎么这么多,绘图逻辑完全一团糟,不知道如何动手。
后面随着自己反复的学习,我找到了学习Python绘图库的方法,那就是学习它的绘图原理。正所谓:“知己知彼,百战不殆”,学会了原理,剩下的就是熟练的问题了。
今天我们就用一篇文章,带大家梳理matplotlib、seaborn、plotly、pyecharts的绘图原理,让大家学起来不再那么费劲!
1. matplotlib绘图原理
关于matplotlib更详细的绘图说明,大家可以参考下面这篇文章,相信你看了以后一定学得会。
matplotlib绘图原理:http://suo.im/678FCo
1)绘图原理说明
通过我自己的学习和理解,我将matplotlib绘图原理高度总结为如下几步:
① 导库;
② 创建figure画布对象;
③ 获取对应位置的axes坐标系对象;
④ 调用axes对象,进行对应位置的图形绘制;
⑤ 显示图形;
2)案例说明
# 1.导入相关库
import matplotlib asmpl
import matplotlib.pyplot asplt
# 2.创建figure画布对象
figure = plt.figure()
# 3.获取对应位置的axes坐标系对象
axes1 = figure.add_subplot(2,1,1)
axes2 = figure.add_subplot(2,1,2)
# 4.调用axes对象,进行对应位置的图形绘制
axes1.plot([1,3,5,7],[4,9,6,8])
axes2.plot([1,2,4,5],[8,4,6,2])
# 5.显示图形
figure.show()
结果如下:
2. seaborn绘图原理
在这四个绘图库里面,只有matplotlib和seaborn存在一定的联系,其余绘图库之间都没有任何联系,就连绘图原理也都是不一样的。
seaborn是matplotlib的更高级的封装。因此学习seaborn之前,首先要知道matplotlib的绘图原理。由于seaborn是matplotlib的更高级的封装,对于matplotlib的那些调优参数设置,也都可以在使用seaborn绘制图形之后使用。
我们知道,使用matplotlib绘图,需要调节大量的绘图参数,需要记忆的东西很多。而seaborn基于matplotlib做了更高级的封装,使得绘图更加容易,它不需要了解大量的底层参数,就可以绘制出很多比较精致的图形。不仅如此,seaborn还兼容numpy、pandas数据结构,在组织数据上起了很大作用,从而更大程度上的帮助我们完成数据可视化。
由于seaborn的绘图原理,和matplotlib的绘图原理一致,这里也就不详细介绍了,大家可以参考上面matplotlib的绘图原理,来学习seaborn究竟如何绘图,这里还是提供一个网址给大家。
seaborn绘图原理:http://suo.im/5D3VPX
1)案例说明
# 1.导入相关库
import seaborn assns
import matplotlib.pyplot asplt
df = pd.read_excel("data.xlsx",sheet_name="数据源")
sns.set_style("dark")
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] =False
# 注意:estimator表示对分组后的销售数量求和。默认是求均值。
sns.barplot(x="品牌",y="销售数量",data=df,color="steelblue",orient="v",estimator=sum)
plt.show()
结果如下:
注意:可以看到在上述的绘图代码中,你应该有这样一个感受,图中既有matplotlib的绘图代码,也有seaborn的绘图代码。其实就是这样的,我们就是按照matplobt的绘图原理进行图形绘制,只是有些地方改成seaborn特有的代码即可,剩下的调整格式,都可以使用matplotlib中的方法进行调整。
3. plotly绘图原理
首先在介绍这个图的绘图原理之前,我们先简单介绍一下plotly这个绘图库。
plotly是一个基于javascript的绘图库,plotly绘图种类丰富,效果美观;
易于保存与分享plotly的绘图结果,并且可以与Web无缝集成;
ploty默认的绘图结果,是一个HTML网页文件,通过浏览器可以直接查看;
它的绘图原理和matplotlib、seaborn没有任何关系,你需要单独去学习它。同样我还是提供了一个网址给你,让你更详细的学习plotly。
plotly绘图原理:http://suo.im/5vxNTu
1)绘图原理说明
通过我自己的学习和理解,我将plotly绘图原理高度总结为如下几步:
① 绘制图形轨迹,在ployly里面叫做trace,每一个轨迹是一个trace。
② 将轨迹包裹成一个列表,形成一个“轨迹列表”。一个轨迹放在一个列表中,多个轨迹也是放在一个列表中。
③ 创建画布的同时,并将上述的轨迹列表,传入到Figure()中。
④ 使用Layout()添加其他的绘图参数,完善图形。
⑤ 展示图形。
2)案例说明
import numpyasnp
import pandas aspd
import plotly aspy
import plotly.graph_objs asgo
import plotly.expression aspx
fromplotly import tools
df = pd.read_excel("plot.xlsx")
# 1.绘制图形轨迹,在ployly里面叫做`trace`,每一个轨迹是一个trace。
trace0 = go.Scatter(x=df["年份"],y=df["城镇居民"],name="城镇居民")
trace1 = go.Scatter(x=df["年份"],y=df["农村居民"],name="农村居民")
# 2.将轨迹包裹成一个列表,形成一个“轨迹列表”。一个轨迹放在一个列表中,多个轨迹也是放在一个列表中。
data = [trace0,trace1]
# 3.创建画布的同时,并将上述的`轨迹列表`,传入到`Figure()`中。
fig = go.Figure(data)
# 4.使用`Layout()`添加其他的绘图参数,完善图形。
fig.update_layout(
title="城乡居民家庭人均收入",
xaxis_title="年份",
yaxis_title="人均收入(元)"
)
# 5.展示图形。
fig.show()
结果如下:
4. pyecharts绘图原理
Echarts是一个由百度开源的数据可视化工具,凭借着良好的交互性,精巧的图表设计,得到了众多开发者的认可。而python是一门富有表达力的语言,很适合用于数据处理。当数据分析遇上了数据可视化时,pyecharts诞生了。
pyecharts分为v0.5和v1两个大版本,v0.5和v1两个版本不兼容,v1是一个全新的版本,因此我们的学习尽量都是基于v1版本进行操作。
和plotly一样,pyecharts的绘图原理也是完全不同于matplotlib和seaborn,我们需要额外的去学习它们的绘图原理,基于此,同样提供一个网址给你,让你更详细的学习pyecharts。
pyecharts的绘图原理:http://suo.im/5S1PF1
1)绘图原理说明
通过我自己的学习和理解,我将plotly绘图原理高度总结为如下几步:
① 选择图表类型;
② 声明图形类并添加数据;
③ 选择全局变量;
④ 显示及保存图表;
2)案例说明
# 1.选择图表类型:我们使用的是线图,就直接从charts模块中导入Line这个模块;
frompyecharts.charts import Line
import pyecharts.options asopts
import numpy asnp
x = np.linspace(0,2 * np.pi,100)
y = np.sin(x)
(
# 2.我们绘制的是Line线图,就需要实例化这个图形类,直接Line()即可;
Line()
# 3.添加数据,分别给x,y轴添加数据;
.add_xaxis(xaxis_data=x)
.add_yaxis(series_name="绘制线图",y_axis=y,label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="我是标题",subtitle="我是副标题",title_link="https://www.baidu.com/"),
tooltip_opts=opts.TooltipOpts())
).render_notebook() # 4.render_notebook()用于显示及保存图表;
结果如下:
小结
通过上面的学习,我相信肯定会让大家对于这些库的绘图原理,一定会有一个新的认识。
其实其实不管是任何编程软件的绘图库,都有它的绘图原理。我们与其盲目的去绘制各种各样的图形,不如先搞清楚它们的套路后,再去进行绘图库的图形练习,这样下去,我觉得大家会有一个很大的提高。
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