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  • 怎么在电脑上画曲线图
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    2021-01-14 01:24:04

    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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    Word中绘制曲线图的方法如下:

    1、通过桌面快捷方式或搜索来打开Word文档。

    2、在随后打开的界面左侧点击你想绘制曲线图的文档。

    3、在界面上方点击“插入”按钮,在随后打开的界面中点击“图表”按钮。

    4、在图标对话框中选择“散点图”,之后选择“带平滑线的散点图”,之后点击“插入”。

    5、在自动打开的界面中输入自己的数据即可完成绘制。

    在word中如何画曲线?

    1、首先在电脑上打开Word软件,接下来在Word中创建一个空白的文档。

    2、接下来在页面上方的工具栏中选择“插入”-“形状”,在选项中选择“曲线”。

    3、接下来在文档中用鼠标左键绘制自己需要的曲线即可。

    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。

    在Word中如何制做曲线图?

    插入——对象——microsoft图表,然后选择自己所需类型

    用WORD画图怎么画曲线

    word 菜单 视图 工具栏 确保绘图是选中的 然后word窗口的下面出现绘图的工具栏,自选图形-线条,里面选你要的线条吧。

    怎么做word曲线图

    在视图工具栏里把自选图形勾出来,然后左击自选图形右下角的下拉三角形符号选择线条往右移再选择曲线,就可以在页面上自由的勾画出自己想画的曲线

    如何在word中画曲线图?

    先随便画一根直线状,然后点住线条击右键有个编辑顶点功能,然后按要求随便拉,如要圆弧形的,就击曲线段,就OK了

    如何在WORD里面画曲线图

    打开“插入”-“图片”-“图表”,然后编辑数据就可以得到你要的曲线图

    展开全文
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    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?

    6f5bdc344204b624e648c9d9f2d502ca.png

    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?

    f37dce08f52eef824143b1d3109c0def.png

    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:

    8ac5a7c731dc27d4a6d7a55e7a5743e7.png

    NO.1

    # -*- coding: utf-8 -*-import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['Arial']#如果要显示中文字体,则在此处设为:SimHeiplt.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   

    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10plt.yticks(fontsize=12,fontweight='bold')plt.title("example",fontsize=12,fontweight='bold') #默认字体大小为12plt.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:

    0cf8a5ec910497912062b203f3e9abf1.png

    NO.2

    # coding=utf-8

    import numpy as npimport 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:SimHeiplt.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 < * + 1plt.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10plt.yticks(fontsize=12, fontweight='bold')# plt.title("example", fontsize=12, fontweight='bold') # 默认字体大小为12plt.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:

    50f6c53377274fe92174eb2d4642d0fe.png

    NO.3

    # coding=utf-8import matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.pyplot import figureimport 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:

    616b7449b75033ca9aa058e0c9550751.png

    最后在放点Matplotlib相关设置供大家参考:

    附颜色表

    226c7d41a0de9a91e7c1853e05acdade.png

    Marker常见参数

    d85d5fba445f5a6a3b033aff3953ddc4.png

    注:大家可以mark一下,说不定以后用得上呢?

    b82e3c6667dcc29fea045e0547d1f684.png

    最后,我还是用回了excel作图。。。

    fedef7cbe6920b5dffffe111e764d256.png

    展开全文
  • 处理光伏相关数据时,I-V曲线绝对是一个必不可少的过程,这个曲线是分析光伏组件发电性能的重要依据。面对一大堆光伏组件的I-V数据,如何快速处理成了一个工程师或者学生必须要掌握的技能。 1、筛选数据 首先...

    在处理光伏相关数据时,画I-V曲线绝对是一个必不可少的过程,这个曲线是分析光伏组件发电性能的重要依据。面对一大堆光伏组件的I-V数据,如何快速处理成了一个工程师或者学生必须要掌握的技能。

    1、筛选数据

    首先,筛选出处在第四象限的数据,即电压为正值,电流为负值。此处要用到IF函数和AND函数:

    IF(AND(A2>=0,B2<=0),1,0)

    小技巧,如果觉得IF条件太多了理不清,可以点击fx

    测试条件就是你要进行筛选判断的条件,此处需要的是第四象限的数据,所以E(V)不小于0,i(A)不大于0,真值就是条件为True时返回的值,可以是数字也可以是字符 (字符要加英文的双引号),假值则是条件为False时。IF判断结束后,将返回的那一列值进行筛选,我们需要的是值为1的对应的I和V。

    2、作图

    I-V曲线要在第一象限,故将i(A)数据都乘以-1

     选择-i(A)列画折线图,将E(A)列选择为横坐标,右键点击图表选择“选择数据”。

     再点击图中红色标记处,将类别选为第一列E(A),再对图片进行适当美化,就画好了。

    展开全文
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