Excel多个变量对比图和给图加误差线

最新推荐文章于 2025-06-23 11:30:02 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/moonlightpeng/article/details/84530734
博客主要介绍了在Excel中制作多个变量对比图，以及为图添加误差线的相关内容，属于信息技术中数据可视化方面的操作。
python：从Excel或者CSV中读取因变量与多个自变量，用于训练机器学习回归模型，并输出预测结果
养乐多的博客
10-12 1501
本文详细记录了从Excel读取用于训练机器学习模型的数据，包括独立变量和因变量数据，以供用于机器学习模型的训练。这些机器学习模型包括但不限于随机森林回归模型（RF）和支持向量机回归模型（SVM）。随后，我们将测试数据集应用于这些模型，进行预测和分析。
echarts 自定义误差图
贵林之恋的博客
08-21 2521
<script> $(function() { // 基于准备好的dom，初始化echarts实例 var myChart = echarts.init(document.getElementById('main')); // 指定图表的配置项和数据 var categoryData = []; //X轴数据 var errorDat...
Excel条形对比图制作
08-03
该资源是Excel条形对比图的制作动图。该动图演示了如何制作两个时期的数据对比图。该对比图可以清晰直观体现两个时期的情况
误差线图分析示例与具体软件操作步骤
最新发布
SPSSAU的博客
06-23 279
以下是一个具体的示例和详细的操作步骤，使用SPSSAU(在线SPSS)平台进行误差线图分析。假设我们有一组关于不同性别（男性和女性）在某项测试中的得分数据，我们希望通过误差线图来展示不同性别的得分均值及其波动范围。希望以上步骤和示例能帮助您更好地理解和使用SPSSAU(在线SPSS)进行误差线图分析。通过误差线图分析，我们可以直观地比较不同性别的得分均值及其波动范围，为进一步的数据分析提供参考。从图中可以看出，男性和女性的得分均值相近，但男性的得分波动范围较大。误差线图分析示例与具体步骤。
Echarts数据可视化 【误差线图】
weixin_42390621的博客
08-21 737
【代码】Echarts数据可视化 【象限图】
echarts实现误差线图
Actualee的博客
02-21 927
echarts误差线图的实现方法
Excel数据分析：可视化图表之对比分析
uo向左的ng
10-28 1万+
雷达图是一种显示多变量数据的图形方法，它将多个分类的数据量映射到坐标轴上，对比某项目不同属性的特点，适用于了解同类别的不同属性的综合情况，以及比较不同类别的相同属性差异，或者查看变量中有没有异常值。柱形图使用矩形条表征分类型变量与数值型变量的关系，常用于多个维度的比较和变化，至少需要一个数值型维度，通常以文本维度／时间维度作为X轴，数值型维度作为Y轴，可以直观看出数据差异情况。7：选中图表，更改图表类型，在组合图中，平均值选择【雷达图】，数据选择【填充雷达图】，并且取消次坐标轴，确定。
Excel2021图表添加误差线.docx
09-26
XY方向误差线特别适用于数据点拥有X和Y两个变量的情况。 添加误差线对于提高数据可读性和可理解性具有明显优势。它们能够清晰地指示数据点的不确定性，提供一种视觉上的参考，帮助我们理解数据的真实性和可靠性。...
基于GA-BP遗传算法优化BP神经网络多变量风电功率时序预测，含优化前后对比，(Matlab完整源码和数据)
07-31
基于GA-BP遗传算法优化BP神经网络多变量风电功率时序预测，含优化前后对比，(Matlab完整源码和数据) 1.MATLAB完整源码和数据，保证原始程序运行，不提供讲解及其他服务纯手工制作 代码质量极高，注释清晰，excel数据...
Excel柱形图条形图模板-多重对比滑珠图
11-24
这种图表类型在分析多个变量、趋势或者进行多组数据比较时非常实用。以下是关于"Excel柱形图条形图模板-多重对比滑珠图"的相关知识点： 1. **基础概念**：柱形图由一系列垂直柱子组成，高度代表数值大小，而条形图...
TCN-LSTM-MATT、TCN-LSTM、TCN、LSTM多变量时间序列预测对比
04-19
- 在多变量时间序列预测中，LSTM能够很好地处理多个输入序列之间的复杂关系。 3. **TCN-LSTM混合模型**: - 这种混合模型结合了TCN和LSTM的优点。 - 首先使用TCN提取时间序列的局部特征，然后通过LSTM来建模这些...
误差线图（分组数据对比图）的画法
03-03
R语言ggplot绘图的综合简单应用，绘制分组数据误差线图，对于初学R语言者使用功能强大的ggplot包有较大帮助。
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两年数据对比柱形图_以柱形图为例，设计图表需要调研这3个重点
weixin_39687542的博客
11-13 504
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3.3带误差线的柱状图
Peter_Zhang_Jie的专栏
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简析条形图（bar plot）上的误差线(转载)
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12-05 1万+
http://office.microsoft.com/zh-CN/products/excel/rz001190626.aspx?lc=zh-cn&section=10误差线指示每个数据点的不确定性范围。由于样品不纯、天平和其他设备的精度有限，当然还有实验人员自身的限制，实验中常常会出现误差。要在图表中准确地表述数据，应该在每个数据点上添加误差线。误差值是根据这些已知因素计算出来的，应该...
【Python】如何依据变量维度选取合适图表？
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如何依据数据变量个数选取合适图表？本文将分享当数据包含2个、3个、4个、大于等于5个变量的情况时，如何选取图表，科学展示数据！文中图形代码，大多之前????分享过，有需要可以去翻一翻，文中图片部分来自网络侵删！大于等于5个变量如何在一张图中展示大于等于5个变量的数据？方案1、自定义图形自己尝试创造一个可视化图形，举个例子，在研究“生活指数”相关影响因素时，定制花形可视化图案，其中每个“花瓣”对应一个影响...
一个变量对应多个标量的结果（平均值加标准差），Excel作图方法（多数据作图方法）
soga235的博客
04-03 1万+
首先问题是有一组多变量的数据： 想要作出随着不同的速度，不同组织的某参数的平均和方差， 最后结果如图，该图的方差没有进行特定值选取，只是某固定值 操作方法： 1.首先选中Speed 和Fat两列做出相应的折线图 2.其他组织添加上来 选中Fat这根线，然后右键，选择数据，可以出现下图 然后选择添加，添加内容，如下图三处标黄位置，分别依次通过选择区域实现（注意X轴，Y轴系列值，直接选数据不选第一行的Speed ,muscle等，都选会出现绘图的错误对应） 依次可..
教程：使用EXCEL制作均值曲线图表
weixin_40845946的博客
04-11 1万+
教程：使用EXCEL制作均值曲线图表
python将多组图片导入excel 宽和高与图片大小类似
03-08
<think>嗯，用户想要用Python把多组图片导入Excel，并且让图片的宽高和原图差不多。首先，我需要确认用户的需求。他们可能需要在Excel中插入图片，比如产品图片、图表或者其他类型的图像，并且希望保持图片原有的尺寸，这样在Excel里看起来更合适，不会变形或者太大太小。 接下来，我得考虑Python里常用的处理Excel的库。常用的有openpyxl和xlsxwriter，这两个库都支持插入图片到Excel中。不过，openpyxl可能更常用一些，特别是处理.xlsx文件。另外，用户提到的是“多组图片”，可能需要批量处理，所以代码里应该有循环遍历图片文件的部分。 然后，图片的尺寸问题。需要获取每个图片的实际宽度和高度，然后在插入到Excel时设置对应的单元格的宽度和高度，或者调整图片的缩放比例。不过，Excel中的单元格尺寸是以字符宽度和行高为单位的，而图片的尺寸通常用像素，所以需要转换单位。或者，可能直接设置图片的尺寸，保持与原图一致。 需要注意的是，Excel中的行高和列宽的单位与像素并不直接对应，所以需要进行转换。例如，Excel的列宽单位是字符宽度的1/10，而行高单位是磅（1磅约等于1/33.87厘米）。而图片的像素尺寸需要转换为Excel中的EMU单位（English Metric Units），因为Excel内部使用EMU来表示尺寸。1厘米等于360000 EMU，1英寸等于914400 EMU，所以可能需要根据图片的DPI（每英寸点数）来计算。 不过，如果图片没有DPI信息，可能需要假设一个默认的DPI，比如96 DPI，这是常见的屏幕分辨率。然后根据像素数转换成英寸，再转换成EMU。例如，宽度像素数除以DPI得到英寸，再乘以914400得到EMU。 同时，插入图片时需要指定位置，比如从哪个单元格开始，可能需要让每个图片放在不同的位置，比如逐行排列或者逐列排列。用户可能需要每个图片放在单独的行或列，或者按组排列。 另外，还要注意Excel的行高和列宽的调整，以便图片能够适应单元格的大小。或者，可能不需要调整单元格，而是直接将图片放置在单元格上，调整图片的大小，并锁定纵横比，避免变形。 可能的步骤： 1. 遍历指定文件夹中的所有图片文件。 2. 对于每个图片，使用Pillow库（PIL）打开并获取其像素尺寸。 3. 将像素尺寸转换为Excel中的EMU单位，考虑DPI。 4. 使用openpyxl或xlsxwriter插入图片到Excel，设置图片的尺寸。 5. 调整目标单元格的列宽和行高，以匹配图片尺寸，或者让图片自动适应。 但这里有个问题，Excel的单元格行高和列宽调整可能无法精确匹配图片尺寸，因为单位不同。所以可能需要将图片的尺寸设置为实际大小，并允许覆盖单元格，或者调整单元格的尺寸近似匹配。 例如，使用openpyxl插入图片时，可以指定图片的位置（如锚定到某个单元格），并设置图片的宽度和高度为原图的尺寸转换后的EMU。然后，调整对应单元格的行高和列宽，使其大致接近图片的尺寸。不过，这可能需要计算行高和列宽的单位转换。 或者，用户可能更关注图片在Excel中显示的大小与原图相似，而不一定严格匹配单元格尺寸。这时候，只需在插入图片时保持原图的宽高比，设置正确的尺寸即可。 可能的代码结构： - 导入必要的库：openpyxl，PIL的Image。 - 创建或加载Excel工作簿。 - 获取图片文件列表。 - 循环处理每个图片： - 用Image.open获取尺寸（像素）。 - 转换像素为EMU（需要DPI，假设为96）。 - 在Excel中插入图片，设置位置和尺寸。 - 调整单元格的行高和列宽，可能需要根据EMU转换为Excel的单位。 但具体的转换公式需要查证。例如，列宽的单位是字符宽度，1个字符宽度大约等于7像素（默认字体），而行高的磅值，1磅=1/72英寸，所以行高的磅值可以用像素/DPI*72。例如，图片高度为100像素，DPI 96，则行高=100/96*72=75磅。这样设置行高，可以让单元格的高度与图片高度匹配。同样，列宽可以用像素/(7 * 字符宽度的比例)，不过可能需要用近似值调整。 不过，openpyxl调整列宽和行高的方法是通过列宽的单位（字符宽度）和行高的磅值。所以需要将图片的像素转换为对应的单位。 例如，对于宽度： 像素 / DPI * 72 = 磅（因为DPI是每英寸像素数，所以英寸=像素/DPI，磅=英寸*72） 但列宽的单位不是磅，而是字符宽度。根据openpyxl的文档，列宽的单位大致等于默认字体（Calibri 11）的字符宽度的平均值。一个经验公式是：列宽单位 = 像素宽度 / 7 + 一些调整。可能需要通过试验来确定。 这可能会比较复杂，所以可能需要先设置图片的尺寸，然后调整单元格的大小近似匹配。 或者，用户可能更希望图片在Excel中显示的实际尺寸与原图一致，而不关心单元格是否严格匹配。这时候，插入图片时直接设置正确的尺寸即可，单元格可以自动调整或者手动调整。 综上，可能的解决步骤是： 1. 使用openpyxl的Image类插入图片，并设置尺寸为原图的尺寸（转换为EMU）。 2. 调整所在单元格的行高和列宽，使其大致匹配图片的尺寸，这需要转换计算。 代码示例的大致流程： - 加载工作簿，选择工作表。 - 遍历图片路径： - 用PIL.Image打开图片，获取width和height（像素）。 - 假设DPI为96，转换为英寸：width_inch = width_px / dpi，同理height_inch。 - 转换为EMU：width_emu = width_inch * 914400，height_emu = height_inch * 914400。 - 使用openpyxl的Image插入图片，设置尺寸。 - 将图片锚定到某个单元格，比如A1，然后逐个下移。 - 调整行高和列宽：行高设置为height_inch * 72（磅），列宽设置为width_inch * 12（近似字符宽度）。 但需要注意，openpyxl的行高可以直接设置磅值，而列宽单位需要转换。例如，列宽单位 = (width_px / 7) + 0.22（根据经验公式）。 例如，列宽的计算：根据openpyxl的文档，列宽的字符单位大致等于像素值除以7，因为默认字体下，一个字符宽度约为7像素。所以列宽单位 = width_px / 7。 不过这可能不准确，但可以作为一个近似值。 所以，代码可能如下： from openpyxl import Workbook from openpyxl.drawing.image import Image as XLImage import os from PIL import Image as PILImage wb = Workbook() ws = wb.active dpi = 96 # 假设的DPI值 start_row = 1 start_col = 1 image_folder = 'path/to/images' for img_name in os.listdir(image_folder): if img_name.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg')): img_path = os.path.join(image_folder, img_name) # 获取图片尺寸 pil_img = PILImage.open(img_path) width_px, height_px = pil_img.size # 转换为英寸 width_inch = width_px / dpi height_inch = height_px / dpi # 转换为EMU width_emu = int(width_inch * 914400) height_emu = int(height_inch * 914400) # 插入到Excel img = XLImage(img_path) img.width = width_emu img.height = height_emu # 锚定到当前行的单元格 cell = ws.cell(row=start_row, column=start_col) img.anchor = cell.coordinate # 例如A1, B1等 ws.add_image(img) # 调整行高和列宽 # 行高转换为磅：height_inch * 72 ws.row_dimensions[start_row].height = height_inch * 72 # 列宽转换为字符单位：width_px / 7 ws.column_dimensions[ws.cell(row=start_row, column=start_col).column_letter].width = width_px / 7 # 下移一行，准备插入下一张图片 start_row += 1 wb.save('output.xlsx') 不过，这可能需要测试和调整。例如，openpyxl的Image类可能不允许直接设置width和height为EMU，而是需要设置尺寸为像素或其他单位。或者可能需要通过缩放来实现。例如，如果图片的原始尺寸是200x300像素，插入到Excel时可能需要根据DPI转换后的尺寸。 或者，另一种方法是使用缩放比例。例如，Excel中的图片默认插入时可能以像素为单位，但会受到Excel显示缩放的影响。所以可能需要正确设置图片的尺寸，确保在Excel中显示正确的大小。 另外，openpyxl的Image类可能自动读取图片的尺寸，但可能以像素为单位，但Excel中的尺寸需要转换为点（points）或其他单位。可能需要用PIL获取图片的尺寸，然后进行转换。 例如，在openpyxl中插入图片时，默认会保持原图的大小，但可能受到Excel的DPI设置影响。Excel的默认DPI可能是96，所以如果图片的像素尺寸是200x300，在Excel中会显示为大约2.08英寸（200/96）宽和3.125英寸高，即约2.08*72=150磅高，3.125*72=225磅宽？或者需要更仔细的计算。 可能更直接的做法是，在插入图片时，让图片保持原始像素尺寸，而Excel会根据其DPI来显示。例如，如果图片是200x300像素，Excel在96 DPI下会显示为约2.08英寸宽，3.125英寸高。此时，设置行高为3.125*72=225磅，列宽为2.08英寸，转换为字符单位可能需要近似为200/7≈28.57字符宽度，这可能太宽，实际中可能不现实，因为Excel的列宽默认是8.43字符宽度。 所以，可能用户的需求实际中更倾向于让图片在Excel中显示的大小接近原图，但单元格的行高和列宽可能无法完全匹配，只能尽量调整。或者，图片可以浮动在单元格上方，不严格绑定到单元格的大小，此时只需设置图片的尺寸正确即可，无需调整行高列宽。 因此，可能更简单的解决方案是：插入图片时，正确设置图片的显示尺寸，而单元格的行高和列宽可以手动调整，或者忽略，因为图片可以覆盖多个单元格。或者，用户可能需要每个图片占据一个单元格，并调整该单元格的大小以适应图片。 综上，可能的步骤如下： 1. 使用openpyxl插入图片，设置其显示尺寸为原图的大小（基于假设的DPI）。 2. 调整对应单元格的行高和列宽，使其大致匹配图片的尺寸，提升视觉效果。 但需要注意，这种方法可能无法精确匹配，因为单位转换存在误差，且Excel的显示方式可能有所不同。因此，在代码中需要包含这些转换步骤，并可能需要用户根据实际情况调整DPI假设值。 另外，用户可能需要处理不同的图片格式，确保PIL能够正确读取，所以代码中需要检查常见的图片扩展名，如.png、.jpg、.jpeg等。 最后，需要验证代码是否真的能生成Excel文件，其中图片的尺寸与原图相似，并且行高和列宽调整合适。可能需要测试运行，并查看输出结果，必要时调整转换公式中的参数。</think>以下是使用Python将多组图片导入Excel并保持图片原始尺寸的步骤说明： --- ### **步骤1：安装依赖库** ```bash pip install openpyxl pillow ``` - `openpyxl`：用于操作Excel文件 - `Pillow`（PIL）：用于读取图片尺寸 --- ### **步骤2：编写代码** ```python from openpyxl import Workbook from openpyxl.drawing.image import Image as XLImage from openpyxl.utils import get_column_letter from PIL import Image import os # 初始化Excel工作簿 wb = Workbook() ws = wb.active # 图片所在文件夹路径 image_folder = "your_images_folder" # 假设屏幕DPI为96（可根据实际情况调整） dpi = 96 # 遍历文件夹中的图片 current_row = 1 # 从第1行开始插入图片 for filename in os.listdir(image_folder): if filename.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg')): img_path = os.path.join(image_folder, filename) # 使用Pillow获取图片尺寸（像素） with Image.open(img_path) as pil_img: width_px, height_px = pil_img.size # 将像素转换为Excel的行高（磅）和列宽（字符单位） # 行高公式：像素高度 / DPI * 72（1英寸=72磅） row_height = (height_px / dpi) * 72 # 列宽公式：像素宽度 / 7（经验值，1字符≈7像素） col_width = width_px / 7 # 调整行高和列宽 ws.row_dimensions[current_row].height = row_height col_letter = get_column_letter(1) # 假设图片放在第1列 ws.column_dimensions[col_letter].width = col_width # 插入图片到单元格 img = XLImage(img_path) # 锚定到当前单元格（例如A1、A2...） cell = ws.cell(row=current_row, column=1) img.anchor = cell.coordinate ws.add_image(img) current_row += 1 # 下一行插入新图片 # 保存Excel文件 wb.save("output.xlsx") ``` --- ### **关键解释** 1. **获取图片尺寸** 通过`Pillow`库读取图片的像素尺寸（`width_px`和`height_px`）。 2. **单位转换** - **行高**：Excel行高单位为磅（1英寸=72磅），需将像素转换为磅： $$ \text{行高（磅）} = \frac{\text{图片高度（像素）}}{\text{DPI}} \times 72 $$ - **列宽**：Excel列宽单位为字符宽度，经验公式为： $$ \text{列宽（字符）} = \frac{\text{图片宽度（像素）}}{7} $$ 3. **插入图片** - 使用`openpyxl.drawing.image.Image`将图片插入指定单元格。 - 通过`anchor`属性定位图片位置。 --- ### **注意事项** 1. **DPI假设** 代码默认使用96 DPI（屏幕分辨率），若图片实际DPI不同（如打印用途的300 DPI），需调整`dpi`变量。 2. **图片覆盖单元格** 若图片尺寸较大，可能覆盖多个单元格。如需严格单单元格匹配，需合并单元格或进一步调整行列尺寸。 3. **格式兼容性** `openpyxl`支持`.png`、`.jpg`、`.jpeg`格式，其他格式（如`.gif`）需转换。 --- 通过以上步骤，生成的Excel文件中图片尺寸将与原图基本一致，且行列宽高自动适配。
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