使用Origin画出复杂网络博弈中个体策略分布图(斑图)(学术论文)

用Origin画复杂网络博弈个体策略分布图
最新推荐文章于 2025-08-14 18:06:14 发布
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#origin #斑图 #snapshots #策略分布 #博弈

本文介绍如何使用Origin软件根据囚徒困境博弈数据，绘制出策略分布的斑图。数据以蓝色表示背叛者，红色表示合作者。通过导入数据、设置图像填充颜色，最终将图片整合，详细步骤可参阅相关链接。

此图知识背景是囚徒困境，其中蓝色代表背叛者，红色代表合作者。

这里写图片描述

其实就是将200X200个格子上的，每个个体的策略显示出来。所以在输出结果的时候，需要将结果按照类似矩阵的形式存储下来，比如每行存200个数据，一共存200行

记录下来的数据格式大概如下所示：

将数据导入Origin

这里写图片描述

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origin画正态分布图
最新发布
09-18
<think> 嗯，用户这次明确需要Origin软件绘制正态分布图的教程。从引用内容看，虽然提供了频数分布图和拟合曲线的相关资料，但用户真正需要的是更具体的正态分布图绘制方法。 用户可能正在处理实验数据或统计结果，需要验证数据是否符合正态分布。这类需求常见于科研人员和学生撰写论文时。考虑到Origin是科研绘图常用工具，用户很可能是研究生或科研工作者，对数据可视化要求较高。 需要区分两个概念：一是直接生成理论正态分布曲线，二是对现有数据进行正态拟合。用户没有说明具体需求，因此教程需要覆盖两种场景： 第一种场景（理论曲线）需要生成一组正态分布数据点并绘图； 第二种场景（数据拟合）则需先绘制直方图，再叠加正态拟合曲线。 特别注意引用[3]提到的"粒径分布直方图"案例与正态拟合高度相关，可以借鉴其核心步骤。关键操作包括： 1. 数据统计部分的"Frequency Count"功能生成频数； 2. 使用非线性曲线拟合中的高斯函数； 3. 双Y轴图叠加直方图与曲线。 为避免用户混淆，要强调正态分布与高斯函数的等价关系（$f(x) = \frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}} e^{-\frac{1}{2}(\frac{x-\mu}{\sigma})^2}$），这在引用[2][3]的拟合步骤中均有体现。 考虑到用户可能遇到拟合不收敛的问题，需要补充注意事项：检查直方图bin宽度是否合理，初始参数设置是否接近预期均值($\mu$)和标准差($\sigma$)。此外，理论曲线绘制时推荐用"Set Column Values"工具配合$normdist(x,\mu,\sigma)$公式。 最后生成的问题需延伸核心技能：既包含软件操作细节（如PDF导出），也涉及统计概念（如KS检验），帮助用户建立完整的工作流。 </think> 以下是使用Origin软件绘制正态分布图的详细教程，结合数据拟合和理论曲线绘制两种方法： ### 方法一：对实验数据拟合正态分布 1. **数据准备** - 将实验数据输入A列（如A(X)） - B列(Y)留空用于频数统计 2. **生成频数直方图** ```matlab 1. 选中A列数据 2. 菜单: 统计 → 描述统计 → 频数统计 3. 在对话框中： - Bin范围: 设置数据最小/最大值 - Bin步长: 根据数据范围调整（通常5-10组） - 勾选"频率直方图" 4. 点击"确定"生成基础直方图[^1][^2] ``` 3. **添加正态拟合曲线** ```matlab 1. 双击直方图进入绘图设置 2. 图层内容 → 添加新图层 → 右Y轴 3. 右键新图层 → 添加拟合曲线： - 函数类型: Gauss - 公式: $y = y_0 + \frac{A}{\sigma\sqrt{2\pi}}e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}$ 4. 调整参数初始值（$\mu$≈数据均值，$\sigma$≈标准差） ``` ### 方法二：绘制理论正态分布曲线 ```matlab 1. 创建数据列： - A列(X): =seq(-5,5,0.1) // 生成-5到5的序列 - B列(Y): =1/(sqrt(2*pi)*1)*exp(-(A^2)/2) // 标准正态分布公式 2. 绘图： - 选中A、B列 → 菜单: 绘图 → 线图 - 调整坐标轴范围：双击X轴设置-5到5 ``` ### 关键操作示意图 ```origin [直方图+拟合曲线效果] |■ 频数直方图 (左Y轴) | |■ 正态拟合曲线 (右Y轴) | | | | ▁▂█▂▁ | | ▁▂▇███▅▂▁ | |▁▂▄▆████████▆▄▂▁ → 拟合曲线→ | |------------------------------| ``` ### 注意事项 1. 数据拟合时需确保样本量 > 50，否则拟合可能失真[^3] 2. 调整直方图bin宽度：过宽会丢失细节，过窄会出现锯齿 3. 拟合优度检查：在拟合结果窗口查看R²值（越接近1拟合越好） 4. 美化输出：双击坐标轴修改标签为$\mu$, $\sigma$等数学符号 > 📌 **技巧**：要标注关键参数，使用工具 → 标注工具添加公式： > $$f(x) = \frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}} e^{-\frac{1}{2}\left(\frac{x-\mu}{\sigma}\right)^2}$$
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