Visio,Python,Matlab 画图

本文分享了使用Visio进行精确绘图的技巧,包括对齐、保存高清图片的方法及小图标资源。提供了Python和Matlab中绘制曲线、条形图、折线图的代码示例,展示了如何调整图表颜色、尺寸并保存高质量图像。

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1. Visio

    1)对齐技巧: 先选择的第一个为基准位置

       

    2)保存高清图技巧:另存为--》类型:.jpg

       

    3)小图标网址:  https://www.iconfont.cn/

2. Python

    画曲线 & 保存  实现代码:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, length, length)
for j in range(25):
    plt.plot(x, heatmaps[0][j])
plt.title('line chart')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.savefig('./x_neu.jpg')
plt.show()

 

3. Matlab

    1) 画条形图代码:


x=[0.569230769 0.861538462 0.861538462 ;
   0.546153846 0.846153846 0.892307694 ;
 ];
 
b = bar(x);
ch = get(b,'children');
%set color:
set(b(1),'facecolor',[0.6 0 0]);
set(ch{1},'facecolor',[0.6 0 0]);
set(b(2),'facecolor',[0 0 0.8]);
set(ch{2},'facecolor',[0 0 0.8]);
set(b(3),'facecolor',[0 0.8 0]); 
set(ch{3},'facecolor',[0 0.8 0]);
%set background-color
set(gcf, 'color', 'w');
legend('Linear', 'Trajectory','Fusion');
 
%set x/ylim
%xlim([0.5,6.5]);
%ylim([0,5]);
 
%set x-label
lab={'Anger', 'Disgust'};
set(gca,'XTickLabel',lab, 'xTick', 1:numel(lab)) ;
 
%xlabel('Time Series Number', 'fontsize',16);
ylabel('Accuracy(%)', 'fontsize',14);
set(gca,'fontsize', 14);

 

    2)画折线图代码:

x=0:0.1:32;
a1=linspace(61, 62, 101);
a2=linspace(62, 62, 200);
a3=linspace(62, 61.6, 20);
a=[a1 a2 a3];
plot(x,a,'r');
hold on 
xlim([-1 35])
ylim([0 65])

x=0:0.1:32;
a1=linspace(60, 61, 101);
a2=linspace(61, 62, 100);
a3=linspace(62, 61.6, 120);
a=[a1 a2 a3];
plot(x,a,'r');

 

    3)调整图的颜色,宽高等 :运行后,选择编辑--》图像属性

        

    4)保存高清结果图:文件--》导出设置

   

 

### 数学建模比赛中推荐的绘图与可视化工具 数学建模比赛中的图形展示是评审关注的重点之一,因此选择合适的绘图和可视化工具对于提升论文的“颜值”至关重要。以下是几种常用的绘图工具及其特点: #### 流程图绘制工具 流程图在数学建模中主要用于展示模型的构建思路。常见的工具有: - **Visio**:功能强大,支持多种图形模板,适合绘制复杂的流程图[^4]。 - **亿图图示(Edraw Max)**:界面友好,内置大量图形模板,操作简便,适合快速绘制高质量的流程图[^4]。 - **PPT(PowerPoint)**:虽然不是专业的绘图工具,但其绘图功能足够应对简单的流程图设计,并且易于调整格式与排版。 #### 数据统计图绘制工具 数据统计图用于展示分析结果,包括折线图、柱状图、扇形图等。常用的工具有: - **MATLAB**:提供丰富的绘图函数,如`plot`、`bar`、`pie`等,能够生成高质量的数据可视化图形。例如,使用以下代码可以绘制折线图: ```matlab x = 1:10; y = sin(x); plot(x, y); title('Sine Wave'); xlabel('x'); ylabel('sin(x)'); ``` 此外,建议在绘图前添加`close all`和`figure`命令以避免图像覆盖问题[^5]。 - **Python(Matplotlib、Seaborn)**:作为开源语言,Python 提供了强大的绘图库,如 Matplotlib 和 Seaborn。Matplotlib 支持多种图表类型,例如折线图、散点图、直方图等;而 Seaborn 则专注于统计图表,适合制作更高级别的数据可视化效果。以下是一个使用 Matplotlib 绘制柱状图的示例: ```python import matplotlib.pyplot as plt categories = ['A', 'B', 'C', 'D'] values = [3, 7, 2, 5] plt.bar(categories, values) plt.title('Bar Chart') plt.xlabel('Categories') plt.ylabel('Values') plt.show() ``` - **Excel**:尽管不是编程工具,但 Excel 的图表功能简单易用,尤其适合初学者或快速生成基础图表。 #### 地图类可视化工具 在涉及地理信息的问题中,热力图或地图可视化常被用来展示区域分布情况。常用工具包括: - **Python(Basemap、Geopandas)**:Basemap 是 Matplotlib 的扩展库,专门用于绘制地理地图;Geopandas 则提供了对地理空间数据的支持,能够轻松处理 Shapefile 并进行地图绘制。 - **Tableau**:商业软件,提供直观的拖拽式界面,支持复杂的数据可视化,包括地图展示。它适合非编程用户,但需要一定的学习成本。 #### 特殊图形与算法示意图 对于一些非常规图形(如网络图、矩阵图等),以及展示算法逻辑的示意图,推荐使用以下工具: - **Draw.io(现称 Diagrams.net)**:在线免费工具,支持多种图形绘制,特别适合创建算法流程图或网络结构图。 - **Inkscape**:矢量图形编辑软件,功能类似于 Adobe Illustrator,适合需要高度自定义图形的设计需求。 #### 美赛 O 奖论文中的图形风格参考 参考美赛 O 奖论文中的图形展示风格,通常采用统一的配色方案、清晰的标签和简洁的布局[^2]。这些论文中的图表不仅美观,而且逻辑性强,能够有效传达关键信息。 ### 总结 数学建模比赛中推荐使用的绘图和可视化工具包括 Visio、亿图图示、PPT 用于流程图;MATLABPython(Matplotlib、Seaborn)、Excel 用于数据统计图;Basemap、Geopandas、Tableau 适用于地图类可视化;Draw.io 和 Inkscape 可用于特殊图形与算法示意图的绘制。结合美赛 O 奖论文中的图形风格,合理选择工具并注重图表的美观性与逻辑性,将有助于提升竞赛论文的整体质量。
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