origin画图_3分钟浏览,Origin绘图中的12个经典问题集锦,早看早知道,躲坑没烦恼!!!...

这篇博客汇总了Origin软件在数据处理、曲线拟合、图形制作等方面的操作技巧和常见问题。包括如何从曲线中插值获取数据点、添加图形标注、设置坐标轴、读取曲线坐标、平滑曲线、设置有效数字位数等。此外,还解答了如何在Origin中进行多条曲线的线性拟合和调整子图比例,以及处理CASTEP能带图的方法。

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 0ebfcb918aea31fcbb58df4d61575d48.gif1.  请教怎样反读出 origin 曲线上全部数据点?
如,我用 10个数据点画出了一条 origin 曲线,并存为 project的。OPJ 格式。但,现在我想利用 OPJ 文件从这条曲线上均匀的取出 100个数据点的数值,该如何做?注:要一切都使用 origin 软件完成,不用其他曲线识别软件。Answer:
ORIGIN 中,在分析菜单(或统计菜单)中有插值命令,打开设置对话框,输入数据的起点和终点以及插值点的个数,OK!生成新的插值曲线和对应的数据表格。2.  如何用origin 做出附件中的图,其中标注的六角形、圆形是怎么整上去的?d66e3ac88843c48f48c0f633ba2bf488.pngAnswer:
选中左侧竖工具条中的 draw tool(显示是几个点,第七个工具),移动到你要标注的位置双击,就产生了一个点,依次标注完圆形。再标注六角的第一个点,标注完后改成六角,以后标注的就都是六角了。改动点的类型的方法和正常画曲线方式一样。3.  如何用origin 做出附件图中的坐标轴(带刻度)?225eea3586065437e61cd8f208bafa5d.pngAnswer:
你把刻度改成那样不就行了。
8.0 的具体方法是双击坐标轴,title & format --> 选左边那个 bottom,然后在右边把 axis 改为 at position=。同理,然后选左边的 left,把 axis也改为 at position=。4. origin能否读取导入曲线的坐标?一张 bmp 格式的图片,图片内容是坐标系和拟合曲线,但是不知道用什么软件绘制的。请问能否将该图片导入 origin,读出曲线上任意一点的数据?Answer:
(1)ORIGIN 有一个图形数字化插件可完成该任务。2.有许多专门的图形数字化软件也可完成此任务。个人感觉专门的比插件也用、便捷。推荐 WINDIG25
(2)origin下的数字化插件是digitizer, 拖入origin即可,但使用不是很方便。比较方便的是un-scan-it。5. 如何在origin7.5 中标峰值?用origin7.5 作的XRD图,怎样直接在峰上标数据?Answer:
Tools/Pick peaks 设置一下点击 Find Peaks 就 OK了。Positive和Negative 是标正负峰值的意思,其他数值改变一下就知道干吗用的了。6.  关于origin 拟合曲线延长的问题?
我想把拟合之后的直线向前或向后延长一段距离与坐标轴相交。但是不知道该怎么弄。是不是要改那个范围的最大值和最小值啊?可是怎么改?Answer:
(1)有那个选项,你可以选择延长布满坐标轴,大概这么翻译吧,我也翻译不好。在 analysis里呢,找找,我的卸载了……
(2)自己按照方程作图,就是先在一定范围内选一系列点`,然后求出对应的 y,然后做曲线图把点连起来。
(3)拟合之前在设定参数的时候就把坐标范围设定好,拟合出来的曲线就是你要的范围的。拟合好以后的曲线好像是不能修改参数的,只有重新拟合才行。7.  我用 origin 画的图,过了一段时间,不知道怎么的,就只有图,看不到数据窗口了,怎么能把数据窗口调出来呢?Answer:
Veiw---project explorer;或者Alt+1。  如果你是从拷贝的图进去,是看不到数据框的啊!所以建议要保存原始的图谱啊!8. 如何用origin处理castep分析出来的能带图?Answer:
方法有两个:
(1)看这个帖子
(2)我大概说下方法:
第一步,选择模型文件,选择模块里的analysis(castep和dmol)一样。
第二步,选折能带结构(band stucture) ,点击view,画出能带,按CTRL+C拷贝数据。也可以导出,再在origin里面导入,不过CTRL+C快一些。
第三步:处理数据,不管CTRL+C还是导出导入,都是两行数据,第一行是能带结构的横坐标,从 0到 1,反复。第二行是能量值,所以一组数据表示一条能带。要把能带按顺序排列需要不断地cut(ctrl+x)+paste(ctrl+v),最后把重复的横坐标去掉。
第四步:画能带结构,(由于反复cut,paste慢,所以用我做好的文件作能带)。
第五步:把横坐标的字去掉,纵坐标改称energy,由于是用dmol计算的能带所以单位是Ha,设置能带图的 4 个轴,参加动画。
第六步:设置x轴的范围从 0 到1,然后加线,隔多少点看MS中画出的能带图,最后加上对称点的说明。能带到此基本绘制完成。
第七步:为了表示不同轨道组成的能带,可以给不同的能带不同的颜色,一个是突出和美观,另外对于能带的走势也是很容易看的。
第八步:可以用origin里面的文本工具给不同的能带标上说明,最后export导出bmp图像。9. 如何用origin平滑曲线?Answer:
软件中的 Tool 中 Smooth,就行了。10. origin 软件能设置有效数字的位数吗?Answer:
在 Tool-Option-Numeric Format-Number of Decimal 里面改。11.  在origin中的图(单个)是方块的,如果是选择 2 行1列,就是两个子图,但是,这时候每个子图比较矮,  如何保证每个子图是方块呢????如果是选择 3 行 1 列,就是 3 个子图,但是,这时候每个子图更矮,  如何保证每个子图是方块呢????Answer:
设置里,图的比例可以调啊。12. 求Origin中同时线性拟合四条曲线,并同时在一个图里显示的方法。
四组数据横坐标是一样的,纵坐标不同,同时线性拟合四条曲线,并同时在一个图里显示的方法。最关键是拟合的曲线要在同一图里显示。Answer:
(1)点击工具菜单中的 LINAER FIT 命令,在打开的拟合设置对话框中,选择 SETTING 卡片,将其中的 FIT ALL DATA 选项选中即可。59bce9a0c455100deb4cf086a6995f7a.png(2)画图后在 graph 界面,在菜单栏里 data 选择要拟合的数据,然后再去 analysis里选拟合函数。2c425242eba9c2410c6ddbedeaea0469.png来源:顶刊收割机42cd8a8bbee15556b0620999e850fd7e.png00d97803a3ad00029d7eecb4ed350b20.png38e530bf-d331-eb11-8da9-e4434bdf6706.svg

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### 如何使用 Origin 软件绘制图形 #### 绘制双 Y 轴曲线图 在科学研究和数据分析中,双 Y 轴曲线图是一种常见的图表形式,用于比较两组具有同量纲的数据。为了实现这一目标,在 Origin 中可以通过以下方法完成: 1. 打开 Origin 并导入所需数据文件。确保数据表中有至少三列:一列为 X 值,其余两列为对应的两个同的 Y 数据系列[^1]。 2. 选中这三列数据并点击菜单栏中的 `Plot` -> `Multi-Y` -> `Double Y` 来创建初始的双 Y 轴图表。 3. 对生成的图表进行自定义设置,例如调整左侧和右侧 Y 轴的比例范围、标签样式以及线条颜色等属性。 #### 制作柱形图 除了曲线图外,柱形图也是科研领域常用的统计图表之一。以下是基于 Origin 的柱状图制作流程概述: - 将实验获得的一维或多维度数值型变量录入到工作簿相应位置; - 高亮显示这些单元格区域之后选取顶部工具条里的“Bar”图标按钮或者导航至“Plot->Column/Bar/Pie”子项下挑选合适的选项启动绘图向导对话框界面[^2]; - 接下来按照提示逐步设定分组依据、误差棒参数以及其他外观细节直至最终预览满意为止即可保存输出成果。 #### 函数绘图基础 对于理论模型验证或是教学演示来说,直接输入数学表达式快速得到其图像显得尤为重要。下面简述了怎样借助Origin平台执行此类任务的关键步骤: - 开启新项目窗口后转至“File-New-Function Plot...”,随后指定坐标系类型(笛卡尔平面直角体系最为普遍); - 输入待求解方程字符串遵循特定语法规则,比如幂运算符需写作"^",乘法符号可省略等等; - 设定好采样区间与密度后再确认提交便可即查看渲染效果[^3]. #### 生存曲线图实例分析 最后值得一提的是有关医学健康方向特别关注的一种特殊类型的折线轨迹——即存活率随间变化趋势的表现手法。这里简单列举几个要点供参考学习之用: - 导入整理好的临床跟踪记录资料集,通常包含事件发生刻戳记及状态标记字段两项基本信息; - 应用内置Kaplan-Meier估算器计算累积概率分布序列点位集合; - 自动连线连接各节点形成阶梯式的渐变形态轮廓特征[^4]; ```python import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # 示例代码片段模拟部分逻辑过程 time_points = np.array([0, 3, 6, 9]) survival_rates = np.array([1, .85, .7, .5]) plt.step(time_points, survival_rates, where='post') plt.xlabel('Time (months)') plt.ylabel('Survival Probability') plt.title('Sample Survival Curve') plt.grid(True) plt.show() ```
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