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“\”。

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：

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

写在前面

学习思路

1.学什么：AD与电子设计

2.怎么学：

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

1.1.2 中英文切换

1.2 Altium Designer PCB 工程组成及创建

1.3 元件库介绍及分立元件模型创建

1.4 IC 类元件模型创建

1.5 排针类元件模型创建

1.6 分立元件模型创建进阶

1.7 元件模型调用

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。

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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