origin图上显示数据标签_Origin做多因子组箱线图(文字版)

介绍

关于箱线图,可以更好地展示整体数据的分布情况,包括中位数、最大值、最小值、平均值等等。当然,你也可以将散点图和箱线图结合进行作图。这些都是论文中常用的图形展示方法。

那么今天我们要学的是如何使用Origin做多因子箱线图。

软件

Origin 2019b 32Bit

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数据

这是我们今天的数据,分别是左侧的三个指标(Factor A、Factor B、Factor C),每个指标测量了三个组别(Group 1、 Group 2、 Group 3)。

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图文介绍

关于多因子箱线图的数据输入,一般分为两种:索引数据和原始数据。

首先我们先按照索引数据进行作图。

1. 打开Origin,数据输入(跟上述数据格式一致)

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2. 选中数据,选择多因子箱线图(索引数据)

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3. 选中数据(因为我们是选中数据,才点击的图形模板,所以不需要动,如果改变了,可以重选一下),选择X列作为分类列

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4. 选择原始即可(右边有预览,你可以选择箱线图,也可以选择箱线图+散点图,或者不同的箱体,可以直接选择)

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5. 这里的话,最基本的多因子箱线图就做好了

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6. 右击图例,进行设置(选择重构,使用注释作为图例)

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7. 设置图形的颜色(这是按照从属进行填充的,你也可以点击独立,然后点击图案,挨个填充自己喜欢的颜色)

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8. 设置一下组间的距离

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9. 点击箱体,可以设置在图中显示为:箱体、数据、箱体+数据等等,右侧可以选择数据点的位置,以及异常值等等。

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10. 样式这里我们可以选择箱体的类型,箱体的宽度以及范围等等。(一般默认是比较好的,可以不更改了)

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11. 百分位数这里,我们可以设置最大值最小值的显示标签,以及平均值等等。(一般是可以不调的,自己想调的话在这里调整就是了)

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12. 如果你想让异常值瞩目一点,可以在这里调整,包括标签,图形等等。

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13. 线条这里可以将图中的线条进行设置,比如我将中值线设置成红色。

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14. 最后我们对图的字体以及标签进行调整就可以了,如下所示

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原始数据输入

对于原始数据的输入和索引数据的输入是不一样的,选择的作图模板也不一样,但作图结果相同。

1. 在Origin里面输入数据如下。长名称栏全部为Y轴,输入指标,注释栏写入组别。

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2. 选中数据,选择多因子箱线图(Raw)

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3. 参数设置保持默认就好了,即可出图

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4. 原始图如下所示

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5. 剩下来的参数设置上述都讲的很详细了,大家一步一步来设置即可。

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6. 怎么样,今天的教程你学会了吗?

### 如何使用Origin软件绘制分箱线图 在科学研究和数据分析领域,分箱线图是一种非常重要的可视化工具。以下是关于如何利用Origin软件完成这一任务的具体方法。 #### 方法概述 在Origin中绘制分箱线图通常涉及以下几个方面的内容操作: - 首先准备数据并导入至Origin工作表中。 - 利用菜单栏中的绘功能找到适合的表类型。 - 进一步调整表属性使其更符合需求。 具体实现过程如下描述所示[^2]。 #### 数据准备工作 确保您的数据已经按照不同类别进行了清晰分类,并且每一类别的数值都放置在同一列或者相邻几列当中以便后续处理更加便捷高效。 #### 创建基本箱线图 1. 打开含有目标数据的工作簿窗口; 2. 选中需要分析的数据区域(可以是一整列或多列); 3. 转移到顶部菜单条上的 **Plot** -> **Statistics** 下拉列表里寻找名为 “Box Chart”的选项点击执行即可生成初步版本的单因素箱型统计形; 对于多因子情形,则继续往下看... #### 多因子设置 当存在两个及以上维度作为划分依据时,就需要启用高级模式来构建更为复杂的布局结构了[^4]: 1. 同样是从 Plot-> Statistics 开始进入路径直到发现 Multi-Panel Box Charts 或者 Grouped Boxes 标链接处停止鼠标悬停动作触发子级弹窗展示更多定制化可能性供挑选应用其中一种最为贴切的形式满足项目实际状况下的特殊要求; 2. 接下来就是针对刚刚所选定模板进一步完善细节配置项比如颜色填充方案线条粗细长短比例关系等等直至达到理想效果为止最后确认保存退出编辑状态结束整个流程环节. #### 自定义美化阶段 为了使最终成果看起来更具吸引力还可以尝试以下几种方式来进行优化改进: - 更改默认主题色调搭配让整体风格统一协调一致. - 添加必要的文字标注说明帮助观众更好理解表含义内容. - 如果觉得原始样式太过单调乏味不妨试试更换其他类型的连接符形状案等元素增添趣味性和辨识度. ```python # 示例伪代码仅作演示用途并不适用于真实环境运行测试 import originpro as op app = op.Application() wks = app.NewSheet() # 新建表格页 col_x = wks.Columns(0) col_y = wks.Columns(1) for i in range(10): col_x[i], col_y[i] = random.randint(1,5),random.uniform(-1,1)*i grp = wks.BlockSetSelection((0,0),(9,1)) plt = grp.PlotStat(stat='box') ```
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