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  • c#画曲线图

    2017-10-18 12:48:59
    请问c#画曲线图,画到满屏幕之后,如何擦除前面的一段数据然后换成新的曲线啊? 还有就是如何把数据对应的曲线显示到电脑屏幕啊?
  • EXCEL如何一个图上画多条曲线

    千次阅读 2018-05-02 17:27:03
    在电脑桌面,新建一个excel文件(操作过程即为点击右键,选项中选择“新建”选项,然后再选择“excel文件”,即可成功新建excel文件了)。双击将新建的excel文件打开,输入你需要统计制作成曲线的数据,记得将X...
    1. 在电脑桌面上,新建一个excel文件(操作过程即为点击右键,在选项中选择“新建”选项,然后再选择“excel文件”,即可成功新建excel文件了)。

      EXCEL如何在一个图上画多条曲线
    2. 双击将新建的excel文件打开,输入你需要统计制作成曲线的数据,记得将X轴的数据输在上方,Y轴的数据输在下方。。

      EXCEL如何在一个图上画多条曲线
    3. 然后选中所需X轴范围较大的数据,先绘制曲线。小编的数据中,下方的数据范围较大,那就先选中下方的全部数据。

      EXCEL如何在一个图上画多条曲线
    4. 然后将上方的菜单栏切换到“插入”选项中,点击“散点图”下方的小三角形,选择其中带有平滑线的曲线类型。

      EXCEL如何在一个图上画多条曲线
    5. 界面中就会弹出这些数据的曲线图。然后选中这些数据,点击右键,选择其中的“选择数据”选项。

      EXCEL如何在一个图上画多条曲线
      EXCEL如何在一个图上画多条曲线
    6. 弹出如下图所示的小窗口,点击其中的“添加”选项,出现如下所示的选择数据框。

      EXCEL如何在一个图上画多条曲线
      EXCEL如何在一个图上画多条曲线
      EXCEL如何在一个图上画多条曲线
    7. 在“系列名称”中选择数据名称,此图为“吸光度”;“X轴系列值”和“Y轴系列值”中分别选择需添加制作的数据。设置图如下所示。

      EXCEL如何在一个图上画多条曲线
    8. 点击“确定”后,界面中就能成功在一个图上形成两条曲线了。下图即为制作后的效果图。

      EXCEL如何在一个图上画多条曲线

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  • 在电脑前抠一天越看越丑,最后把自己丑哭了…… 到了折线分析的时候,想用哪些工具的时候。首先否决了excel,读书人的事,怎么能用excel论文的呢? 然后我又尝试了Gnuplot、Matlab、Python等。这些...

    前言

    这几天在搞论文图,唉说实话抠图这种东西真能逼死人。坐在电脑前抠上一天越看越丑,最后把自己丑哭了……

    到了画折线图分析的时候,在想用哪些工具的时候。首先否决了excel,读书人的事,怎么能用excel画论文的图呢?

    然后我又尝试了Gnuplot、Matlab、Python等。这些软件作图无疑是一个非常好的选择,他们都有一个共同的特点,就是图片都是用代码生成的。

    但是学习成本太高啦。为了画一个破图,折腾上十天半个月,谁受得了。

    像小编这种偶尔写写代码日常懂点代码的还好。但那些平时不写代码而且没有代码基础又没有一个会写代码的男朋友或者只有一个不会写代码的男朋友的女生可咋办?

    python+Matplotlib

    最后挑来挑去,最终选用了python+Matplotlib。Matplotlib是著名Python的标配画图包,其绘图函数的名字基本上与 Matlab 的绘图函数差不多。优点是曲线精致,软件开源免费,支持Latex公式插入,且许多时候只需要一行或几行代码就能搞定。

    然后小编经过了几天的摸索,找了几个不错的python代码模板,供大家简单修改就能快速上手使用。建议使用Wing Personal 作为PythonIDE,生成的图片能上下左右进行调整:

    NO.1

    # -*- coding: utf-8 -*-
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.rcParams['font.sans-serif']=['Arial']#如果要显示中文字体,则在此处设为:SimHei
    plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#显示负号
    
    x = np.array([3,5,7,9,11,13,15,17,19,21])
    A = np.array([0.9708, 0.6429, 1, 0.8333, 0.8841, 0.5867, 0.9352, 0.8000, 0.9359, 0.9405])
    B= np.array([0.9708, 0.6558, 1, 0.8095, 0.8913, 0.5950, 0.9352, 0.8000, 0.9359, 0.9419])
    C=np.array([0.9657, 0.6688, 0.9855, 0.7881, 0.8667, 0.5952, 0.9361, 0.7848, 0.9244, 0.9221])
    D=np.array([0.9664, 0.6701, 0.9884, 0.7929, 0.8790, 0.6072, 0.9352, 0.7920, 0.9170, 0.9254])
    
    #label在图示(legend)中显示。若为数学公式,则最好在字符串前后添加"$"符号
    #color:b:blue、g:green、r:red、c:cyan、m:magenta、y:yellow、k:black、w:white、、、
    #线型:-  --   -.  :    ,
    #marker:.  ,   o   v    <    *    +    1
    plt.figure(figsize=(10,5))
    plt.grid(linestyle = "--") #设置背景网格线为虚线
    ax = plt.gca()
    ax.spines['top'].set_visible(False) #去掉上边框
    ax.spines['right'].set_visible(False) #去掉右边框
    
    plt.plot(x,A,color="black",label="A algorithm",linewidth=1.5)
    plt.plot(x,B,"k--",label="B algorithm",linewidth=1.5)
    plt.plot(x,C,color="red",label="C algorithm",linewidth=1.5)
    plt.plot(x,D,"r--",label="D algorithm",linewidth=1.5)
    
    group_labels=['dataset1','dataset2','dataset3','dataset4','dataset5',' dataset6','dataset7','dataset8','dataset9','dataset10'] #x轴刻度的标识
    plt.xticks(x,group_labels,fontsize=12,fontweight='bold') #默认字体大小为10
    plt.yticks(fontsize=12,fontweight='bold')
    plt.title("example",fontsize=12,fontweight='bold') #默认字体大小为12
    plt.xlabel("Data sets",fontsize=13,fontweight='bold')
    plt.ylabel("Accuracy",fontsize=13,fontweight='bold')
    plt.xlim(3,21) #设置x轴的范围
    #plt.ylim(0.5,1)
    
    #plt.legend()          #显示各曲线的图例
    plt.legend(loc=0, numpoints=1)
    leg = plt.gca().get_legend()
    ltext = leg.get_texts()
    plt.setp(ltext, fontsize=12,fontweight='bold') #设置图例字体的大小和粗细
    
    plt.savefig('D:\\filename.png') #建议保存为svg格式,再用inkscape转为矢量图emf后插入word中
    plt.show()
    

    效果图:

    NO.2

    # coding=utf-8
    
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Arial']  # 如果要显示中文字体,则在此处设为:SimHei
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 显示负号
    
    x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
    VGG_supervised = np.array([2.9749694, 3.9357018, 4.7440844, 6.482254, 8.720203, 13.687582])
    VGG_unsupervised = np.array([2.1044724, 2.9757383, 3.7754183, 5.686206, 8.367847, 14.144531])
    ourNetwork = np.array([2.0205495, 2.6509762, 3.1876223, 4.380781, 6.004548, 9.9298])
    
    # label在图示(legend)中显示。若为数学公式,则最好在字符串前后添加"$"符号
    # color:b:blue、g:green、r:red、c:cyan、m:magenta、y:yellow、k:black、w:white、、、
    # 线型:-  --   -.  :    ,
    # marker:.  ,   o   v    <    *    +    1
    plt.figure(figsize=(10, 5))
    plt.grid(linestyle="--")  # 设置背景网格线为虚线
    ax = plt.gca()
    ax.spines['top'].set_visible(False)  # 去掉上边框
    ax.spines['right'].set_visible(False)  # 去掉右边框
    
    
    plt.plot(x, VGG_supervised, marker='o', color="blue", label="VGG-style Supervised Network", linewidth=1.5)
    plt.plot(x, VGG_unsupervised, marker='o', color="green", label="VGG-style Unsupervised Network", linewidth=1.5)
    plt.plot(x, ourNetwork, marker='o', color="red", label="ShuffleNet-style Network", linewidth=1.5)
    
    group_labels = ['Top 0-5%', 'Top 5-10%', 'Top 10-20%', 'Top 20-50%', 'Top 50-70%', ' Top 70-100%']  # x轴刻度的标识
    plt.xticks(x, group_labels, fontsize=12, fontweight='bold')  # 默认字体大小为10
    plt.yticks(fontsize=12, fontweight='bold')
    # plt.title("example", fontsize=12, fontweight='bold')  # 默认字体大小为12
    plt.xlabel("Performance Percentile", fontsize=13, fontweight='bold')
    plt.ylabel("4pt-Homography RMSE", fontsize=13, fontweight='bold')
    plt.xlim(0.9, 6.1)  # 设置x轴的范围
    plt.ylim(1.5, 16)
    
    # plt.legend()          #显示各曲线的图例
    plt.legend(loc=0, numpoints=1)
    leg = plt.gca().get_legend()
    ltext = leg.get_texts()
    plt.setp(ltext, fontsize=12, fontweight='bold')  # 设置图例字体的大小和粗细
    
    plt.savefig('./filename.svg', format='svg')  # 建议保存为svg格式,再用inkscape转为矢量图emf后插入word中
    plt.show()
    

    效果图:

    NO.3

    # coding=utf-8
    import matplotlib.pyplot as plt
    from matplotlib.pyplot import figure
    import numpy as np
    
    figure(num=None, figsize=(2.8, 1.7), dpi=300)
    #figsize的2.8和1.7指的是英寸,dpi指定图片分辨率。那么图片就是(2.8*300)*(1.7*300)像素大小
    test_mean_1000S_n = [0.7,0.5,0.3,0.8,0.7,0.5,0.3,0.8,0.7,0.5,0.3,0.8,0.7,0.5,0.3,0.8,0.7,0.5,0.3,0.8]
    test_mean_1000S   = [0.9,0.8,0.7,0.6,0.9,0.8,0.7,0.6,0.9,0.8,0.7,0.6,0.9,0.8,0.7,0.6,0.9,0.8,0.7,0.6]
    plt.plot(test_mean_1000S_n, 'royalblue', label='without threshold')
    plt.plot(test_mean_1000S, 'darkorange', label='with threshold')
    #画图,并指定颜色
    
    plt.xticks(fontproperties = 'Times New Roman', fontsize=8)
    plt.yticks(np.arange(0, 1.1, 0.2), fontproperties = 'Times New Roman', fontsize=8)
    #指定横纵坐标的字体以及字体大小,记住是fontsize不是size。yticks上我还用numpy指定了坐标轴的变化范围。
    
    plt.legend(loc='lower right', prop={'family':'Times New Roman', 'size':8})
    #图上的legend,记住字体是要用prop以字典形式设置的,而且字的大小是size不是fontsize,这个容易和xticks的命令弄混
    
    plt.title('1000 samples', fontdict={'family' : 'Times New Roman', 'size':8})
    #指定图上标题的字体及大小
    
    plt.xlabel('iterations', fontdict={'family' : 'Times New Roman', 'size':8})
    plt.ylabel('accuracy', fontdict={'family' : 'Times New Roman', 'size':8})
    #指定横纵坐标描述的字体及大小
    
    plt.savefig('./where-you-want-to-save.png', dpi=300, bbox_inches="tight")
    #保存文件,dpi指定保存文件的分辨率
    #bbox_inches="tight" 可以保存图上所有的信息,不会出现横纵坐标轴的描述存掉了的情况
    
    plt.show()
    #记住,如果你要show()的话,一定要先savefig,再show。如果你先show了,存出来的就是一张白纸。
    

    效果图:

    最后在放点Matplotlib相关设置供大家参考:

    附颜色表

    Marker常见参数

    注:大家可以mark一下,说不定以后用得上呢?

    最后,我还是用回了excel作图。。。

    展开全文
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    word绘图教程:画箭头、大括号、曲线等常用自选图形

    word共有七组自选图形,画自选图形的基本方法都是一样,先单击选择一种自选图形工具,然后用鼠标(十字形光标)在空白区按住左键任意拖动,即可画一个任意自选图形,具体方法查看画直线的方法http://www.6699fa.cn/word2/kuai11041202.html 。

    把鼠标移到自选图形工具上,会出现提示,说明这种工具的作用。

    一、线条。除直线外,还有箭头、双箭头、曲线、任意多边形、自由曲线。如下图:

    7f8abc6b746853b3d09306e29dfab7fb.png

    曲线画法:选择曲线工具后,先在起点单击鼠标,然后移动鼠标,一个转折点单击一次,再后在结束点双击左键,如果是封闭的曲线,结束时单击左键即可。

    任意多边形的画法和曲线一样。

    自由曲线的画法:选择自由曲线工具后,按住左键拖动鼠标即可,就象用铅笔画曲线一样。

    二、连接符。如下图:

    91e64f1de166f1f6adf76ec610469238.png

    三、基本形状。包括各种常见形状、单大括号、双大括号、心形等。如下图:

    d729330583026cb466a70ed8e271f5d6.png

    四、箭头总汇。可画的箭头如下图:

    bfaf28a1deff46eed3f077f82da2f5d1.png

    五、流程图,如下图:

    81c9b71673f571b8a40c4212f0039bf5.png

    六、星与旗帜。如下图:

    69e8fcc1496fa625559f95f6867290a6.png

    七、标注。如下图:

    56d6ee01b96121add7bd34d9b85578e9.png

    标注的画法和其它的自选图形一样,只是拖动鼠标画出标注图形后,可以直接在标注框里面输入文字说明,如下图:

    0c736f6d0f87b7e808d443f5ad925342.png

    来源:电脑技巧收藏家

    501216a8c9887ccc6e7504f982cc8e97.png

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    之前有做过一些画科研曲线图的工作,具体见:科研画图:散点连接并平滑(基于Matlab和Python)
    现在又要求我在原来的基础上参考人家论文在率失真曲线图上做一些改进,参考图见下方:
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    所以基于科研画图:散点连接并平滑(基于Matlab和Python),我还需要在图上画一些标记点,最后改进的MATLAB代码如下:

    clear all;
    clc;
    x1=[148.2269236 83.99538909 79.39926546 6.996319999] %输入以下两组数据
    y1=[46.159674 43.72373188 42.08405125 39.57959438]
    x2=[171.83568 97.47963636 92.18746182 9.043141819]
    y2=[46.36827538 43.85623025 42.237969 39.649203]
    a=linspace(min(x1),max(x1)); %插值后将散点连线平滑化
    b=interp1(x1,y1,a,'cubic');
    c=linspace(min(x2),max(x2));
    d=interp1(x2,y2,c,'cubic');
    %标记点选取还需改进,现在的方法太麻烦
    plot(a,b,'Color',[0 0.4470 0.7410],'Marker','o','MarkerFaceColor',[0 0.4470 0.7410],'LineWidth',2,'MarkerIndices',[1 52 55 100])%画ab对应曲线,颜色,标记类型,标记填充颜色,粗细,选取的标记点
    hold on
    plot(c,d,'Color',[0.8500 0.3250 0.0980],'Marker','^','MarkerFaceColor',[0.8500 0.3250 0.0980],'LineWidth',2,'MarkerIndices',[1 52 55 100])%画cd对应曲线,颜色,标记类型,标记填充颜色,粗细,选取的标记点
    legend({'SCP','OMAF'},'FontSize',13,'Location','southeast','Orientation','vertical') %题注设置:名称,字号,位置,方向
    xlabel('Bit rates(kbps)','FontSize',13,'FontWeight','bold') %x轴设置:标题,字号,字体粗细
    ylabel('PSNR(dB)','FontSize',13,'FontWeight','bold') %y轴设置:名称,字号,字体粗细
    title('AerialCity','FontSize',15,'FontWeight','bold') %标题描述,名称,字号,字体粗细
    set(gca,'ygrid','on','gridlinestyle','--','Gridalpha',0.3) %网格设置
    grid on; %网格
    

    生成的图效果如下:
    在这里插入图片描述
    图是按照参考样式画出来了,但是标记点选取那边还需要做进一步改进。
    需要注意的一点就是,MarkerIndices(在特定的数据点显示标记)功能在Matlab2016b之前是没有的,建议使用Matlab2016b以后的版本,博主用的是Matlab2018b。
    参考:
    [1] 条形图
    [2] plot 二维线图
    [3] Matlab Plot画图时设置marker实心并且和线条一样颜色的方法
    [4] Matlab中plot绘图-用曲线连接散点方法
    码字不易,如果您觉得有帮助,麻烦帮我点个赞~~

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怎么在电脑上画曲线图