【材料课堂】详细!Origin的27种作图步骤

2018 年 11 月 5 日 材料科学与工程
点击上方「材料科学与工程」快速关注
材料类综合、全面、专业的微信平台



以上这些图都是由Origin8.5所做的,大家觉得怎么样?



简单二维图形绘制

1



绘制线(Line)图

示例准备:导入 Graphing文件夹中的 AXES.OAT文件数据

①选中B列。

②单击菜单命令【Plot】→【Line】→【Line】或2D Graphs工具栏的【Line】。

2D Graphs工具栏:



如图:



2



绘制Y误差( Y Error)图

示例准备:导入 Curve Fitting文件中的 Gaussian.dat文件数据

①选中C列将其设置为 Y Error列。



②单击菜单命令【Plot】→【Symbol】一【Y Error】或2D Graphs工具栏的【Y Error】按钮。




【Y Error】命令只绘制数据对应的误差而不显示数据点,如果希望对数据及其误差同时作图,应绘制含误差棒(Error Bar)图。


3



绘制XY误差( XY Error)图

示例准备:导入 Curve Fitting文件中的 Gaussian .dat文件数据。

①单击 Standard工具栏上的【Add New Columns】按钮添加一个列,并将其值设置为”1.5”,(注:该步骤只是为了演示本例绘图用,实际作作图时应采用真实的误差数据)。

②选中C、D列分别设置为Y Error、X Error。

③选中A、B、C和D四个列,然后单击菜单命令【Plot】→【Symbol】→【XY Error】或2D Graph工具栏上的【XY Error】按钮。



4



绘制垂线( Vertical drop line)图

示例准备:导入 Graphing文件夹中的 AXES .DAT文件数据

①选中B列。

②单击菜单命令【Plot】→【Symbol】→【Vertical Drop Line】或2D Graphs工具栏【Vertical Drop Line】按钮。



5


绘制气泡( Bubble)图

数据要求:用于作图的数据包含两个数值型Y列(第1个Y列设定气泡纵向位置,第2个Y列用于设定气泡的大小)。

示例准备:导入 Curve Fitting文件中的 Gaussian.dat文件数据。

①选中B、C两列。

②单击菜单命令【Plot】→【Symbol】→【Bubble】或 2D Graphs工具栏上的【Bubble】按钮。



6


绘制彩色点( Color Mapped)图

数据要求:用于作图的数据包含两个数值型Y列(第1个Y列设定点的纵向位置,第2个Y列用于设定点的颜色)。

示例准备:导入 Curve Fitting文件中的 Gaussian.dat文件数据

①选中B、C两列。

②单击菜单命令【Plot】→【Symbol】→【Color Mapped】或2D Graphs工具栏上的【Color Map】按钮。



7


绘制彩色气泡( Bubble+Color Mapped)图

数据要求:用于作图的数据包含两个数值型Y列(第1个Y列设定气泡的纵向位置,第2个Y列用于设定气泡的大小和颜色)。

示例准备:导入 Curve Fitting文件中的 Gaussian.dat文件数据。

①选中B、C两列。

②单击菜单命令【Plot】→【Symbol】→【Bubble+Color Mapped】或2D Graphs工具栏上的【Bubble+Color Mapped】按钮。



8


绘制点线(Line+ Symbol)图

数据要求:用于作图的数据包含一个或多个Y列。

示例准备:导入 Graphing文件夹中的AXES.DAT文件数据

①选中B列。

②单击菜单命令【Plot】→【Line+Symbol】→【Line+Symbol】或2D Graphs工具栏上的Line+Symbol】按钮。



9


绘制柱形( Column)图

数据要求:用于作图的数据为数值型可包含一个或多个Y列。

示例准备:导入 Graphing文件夹中的AXES.DAT文件数据。

①选中B列。

②单击菜单命令【Plot】→【Column/Bar/Pie】→【Column】或2D Graphs工具栏的【Column】按钮。



10



绘制条形(Bar)图

数据要求:用于作图的数据为数值型可包含一个或多个Y列。

示例准备:导入 Graphing文件夹中的 AXES.DAT文件数据。

①选中B列。

②单击菜单命令【Plot】→【Column/Bar/Pie】→【Bar】或2D Graphs工具栏的【Bar】按钮。





11



绘制堆垒柱形( Stack Column)图

数据要求:用于作图的数据为数值型包含多个Y列。

示例准备:导入 Graphing文件夹中的 Group.dat文件数据。

①选中所有的Y列。

②单击菜单命令【Plot】→【Column/Bar/Pie】→【Stack Column】或2D Graphs工具栏的【Stack Column】按钮。



12


绘制堆垒条形( Stack Bar)图

数据要求:用于作图的数据为数值型且包含多个Y列。

示例准备:导入 Graphing文件夹中的 Group.DAT文件数据。

①选中所有的Y列。

②单击菜单命令【Plot】→【Column/Bar/Pie】→【Stack Bar】或2D Graphs工具栏的【Stack Bar】按钮。



13


绘制浮动柱形( Floating Column)图

数据要求:用于作图的数据为数值型且包含多个Y列。

示例准备:导入 Graphing文件夹中的 Group . DAT文件数据。

①选中所有的Y列。

②单击菜单命令【Plot】→【Column/Bar/Pie】→【Floating Column】或2D Graphs工具栏的【Floating Column】按钮。



14


绘制浮动条形(Stack Bar)图

数据要求:用于作图的数据为数值型且包含多个Y列。

示例准备:导入 Graphing文件夹中的 Group . DAT文件数据。

①选中所有的Y列。

②单击菜单命令【Plot】→【Column/Bar/Pie】→【Floating Bar】或2D Graphs工具栏的【Floating Column】按钮。



15


绘制饼(Pie Chart)图

数据要求:用于作图的数据为数值型且包含多个Y列。

示例准备:导入 Graphing文件夹中的 3D Pie Chart . dat文件数据。

①选中所有的B列。

②单击菜单命令【Plot】→【Column/Bar/Pie】→【3D Color Pie Chart】。



16



绘制Y轴错位堆垒曲线图

Y轴错位堆垒曲线图将多条曲线在单个图层上从上到下堆垒并将其纵轴(y轴)做适当的错位,特别适合绘制多条包含多个峰的曲线图形。

数据要求:包含多个数值型Y列。

示例准备:导入 Curve fitting文件夹中的 Multiple Peaks.dat

①选中所有的Y列。

②单击菜单命令【Plot】→【Multi-Curve】→【Stack Lines by Y Offsets】或2D Graphs工具栏的【Stack Lines by Y Offsets】按钮。



本例如果绘制线图,则结果如下图所示:



17


绘制二维瀑布( Waterfall)图

 二维瀑布图将多条曲线在单个图层上按前后顺序排列并将它们向右上方做适当的错位,以便清晰地显示各曲线细微差别,特别适合绘制多条包含多个峰又极其相似的曲线图形。

数据要求:包含多个数值型Y列。

示例准备:导入 Graphing文件夹中 Waterfall.dat文件数据。

①选中前6个Y列(也可以选中所有Y列,这里只是为了更清晰显示)。

②单击菜单命令【Plot】→【Multi- Curve】→【Waterfall】或2D Graphs工具栏的【Waterfall】按钮。



18


绘制面积(Area)图

数据要求:用于作图的数据包含一个或多个数值型Y列。

示例准备:导入 Graphing文件夹中的 AXES.DAT文件数据。

①选中所有的Y列。

②单击菜单命令【Plot】→【Area】→【Area】或2D Graphs工具栏【Area】按钮。



19


绘制堆垒面积( Stock Area)图

数据要求:用于作图的数据为数值型且包含多个Y列

示例准备:导入 Graphing文件夹中的 Group.dat文件数据。

①选中所有的Y列。

②单击菜单命令

【Plot】→【Area】→【Stock Area】或2D Graphs工具栏的【Stock Area】按钮。



20


绘制填充面积( Fill Area)图

数据要求:用于作图的数据为数值型且包含2个Y列。

示例准备:导入 Graphing文件夹中的 Group.dat文件数据。

①选中2个的Y列。

②单击菜单命令【Plot】→【Area】→【Fill Area】或2D Graphs工具栏的【Fill Area】按钮。



特殊二维图形绘制


21


绘制极坐标( Polar)图

数据要求:用于作图的数据为数值型且一个X列(角度θ或半径r)和一个Y列(半径r或角度θ)。

示例准备如下:

①单击菜单命令【 Column】→【Set Values】→【Set Values...】对话框,打开【Set Values】对话框,设置A列数值(Row:1 To 361,公式为(i-1)*2),如下图的左图所示。

②设置B列数值(公式为i/36,如下图右图所示)。

绘图步骤如下:




绘图步骤如下:

①选中B列。

②单击菜单命令【Plot】→【Specialized】→【Polar theta(X)r(Y)】或2D Graphs工具栏的【Polar theta(X)r(Y)】按钮。







22


绘制三角( Ternary)图

三角图主要用于描述X、Y、Z列所代表的量之间的比例关系,因此,理论上应满足X+Y+Z=1。如果数据表中的数据没有归一化,Origin在绘图时会自动归一化。

数据要求:用于作图的数据包含满足X+Y+Z=1的X、Y、Z列。

示例准备:导入 Graphing文件夹中的 Ternary 1.dat文件数据。

①选中C列将其类型设置为Z。

②单击菜单命令【Plot】→【Specialized】→【Ternary】或2D Graphs工具栏上的【Ternary】按钮。



23


绘制矢量( Vector XYAM)图

数据要求:用于作图的数据包含三个数值型Y列,其中第2个Y列为角度( Angle,矢量的方向),第3个Y列为幅值( Magnitude,矢量的大小)。

示例准备如下:

①创建一个包含3个Y列的工作表。



②选中A列,然后单击菜单命令【Column】→【Set  Column Values...】, 打开【Set Values】对话框,设置A列公式“cos(i-1)*2*pv50)”,范围Row(i):“1To50”,然后单击【Apply】。



③单击【>>】按钮将B列设为要设置值的列,输入公式“sin(i-1)*2*pi/50)",范围默认,然后单击【Apply】按钮。



④参照步骤③,依次将C列公式设置为“(i-1)*2*pi/50”,D列设置为”1”,然后单击【OK】按钮完成设置值。



①选中B、C和D三列。

②单击菜单命令【Plot】→【Specialized】→【Vector XYAM】或2D Graphs工具栏上的【Vector XYAM】按钮



24


绘制矢量( Vector XYXY)图

数据要求:用于作图的数据包含两对XY列(前一对XY列存放矢量的起点数据,后一对XY列存放矢量的终点数据)。

示例准备如下:

①创建一个包含两对XY列的工作表。

②选中A列,然后单击菜单命令【 Column】→【 Set column Values...】,打开【 Set values】对话框,设置A列公式为“cos(i-1)*2*pi/50)”,范围Row(i):“1To50”,然后单击【Apply】按钮。

③单击【>>】按钮将B列设为要设置值的列,输入公式“sin(i-1)*2*pi/50)”,范围默认,然后单击【 Apply】。

④参照步骤③,依次将C列公式设置为“1.2*cos((i-1)*2*pi/50)”,D列设置为“1.2*sin((i-1)*2*pi/50)”,然后单击【OK】按钮完成设置值。



绘图步骤如下:

①选中A、B、C和D三列

②单击菜单命令【Plot】→【Specialized】→【Vector XYXY】或2D Graphs工具栏上的【Vector XYXY】按钮。



25


绘制局部放大(Zoom)图

数据要求:用于作图的数据包含一个或多个相同因变量的Y列。

示例准备:导入 Spectroscopy文件夹中的 Peaks with Base.dat文件数据。

①选中B列。

②单击菜单命令【Plot】→【Specialized】→【Zoom】或2D Graphs工具栏上的【Zoom】按钮,初步绘制结果如图所示。




③将图层1中的放大区域选取框拖动到要放大的区域。

④单击放大区域选取框,通过8个黑色控制柄可以调整选取框的大小。



含标签、误差棒图形绘制


26


绘制含数据标签(Label)图

如果需要在图形数据上加注标签(如数据或其他标识等),则需要绘制含数据标签图形。

数据要求:用于作图的数据包含Y列和标签列。

示例准备如下:

①导入Graphing文件夹中的3D Pie  Chart.dat文件数据。

②添加一个列,然后将B列数据复制到C列。

绘图步骤:

①选中C列将其设置为标签列。

②选中B、C两列,然后单击菜单命令【Plot】→【Column/Bar/Pie】→【Bar】或2D Graphs工具栏上的【Bar】按钮。



27



绘制含误差棒( Error Bar)图

如果需要在图形数据上加注误差,则需要绘制含误差棒图形。

数据要求:用于作图的数据包含Y列和Y误差列。

示例准备:导入 Curve Fitting文件中的 Gaussian.dat文件数据。

绘图步骤如下:

①选中C列将其设置为 Y Error列。

②选中B、C两列。

③单击菜单命令【Pot】一【Symbol】→【Scatter】或2DGraphs工具栏上的【Scatter】按钮。



来源:工程客。欢迎分享转发至朋友圈

投稿、合作,点击此处

让更多人了解你的成果、产品!

投稿邮箱:mse_material@163.com

商务合作请联系:微信vae6791

或者QQ1248284077

长按识别,材料行业都在关注的公众号

登录查看更多
0

相关内容

【2020新书】实战R语言4,323页pdf
专知会员服务
100+阅读 · 2020年7月1日
【实用书】学习用Python编写代码进行数据分析,103页pdf
专知会员服务
192+阅读 · 2020年6月29日
一份简明有趣的Python学习教程,42页pdf
专知会员服务
76+阅读 · 2020年6月22日
Python地理数据处理,362页pdf,Geoprocessing with Python
专知会员服务
113+阅读 · 2020年5月24日
【MIT】Yufei Zhao《图论与加法组合学》,177页pdf
专知会员服务
49+阅读 · 2020年4月27日
【干货书】流畅Python,766页pdf,中英文版
专知会员服务
224+阅读 · 2020年3月22日
【经典书】Python数据数据分析第二版,541页pdf
专知会员服务
192+阅读 · 2020年3月12日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
193+阅读 · 2019年10月10日
盘一盘 Python 系列 8 - Sklearn
平均机器
5+阅读 · 2019年5月30日
Python奇淫技巧,5个数据可视化工具
机器学习算法与Python学习
7+阅读 · 2019年4月12日
中文自然语言处理相关资料集合指南
专知
18+阅读 · 2019年3月10日
实战 | 相机标定
计算机视觉life
15+阅读 · 2019年1月15日
条件概率和贝叶斯公式 - 图解概率 03
遇见数学
10+阅读 · 2018年6月5日
实战 | 用Python做图像处理(二)
七月在线实验室
17+阅读 · 2018年5月25日
干货 | 受限玻尔兹曼机基础教程
机器学习算法与Python学习
7+阅读 · 2018年3月27日
python数据分析师面试题选
数据挖掘入门与实战
6+阅读 · 2017年11月21日
用 Scikit-Learn 和 Pandas 学习线性回归
Python开发者
9+阅读 · 2017年9月26日
Arxiv
5+阅读 · 2018年4月22日
Arxiv
4+阅读 · 2017年7月25日
VIP会员
相关VIP内容
【2020新书】实战R语言4,323页pdf
专知会员服务
100+阅读 · 2020年7月1日
【实用书】学习用Python编写代码进行数据分析,103页pdf
专知会员服务
192+阅读 · 2020年6月29日
一份简明有趣的Python学习教程,42页pdf
专知会员服务
76+阅读 · 2020年6月22日
Python地理数据处理,362页pdf,Geoprocessing with Python
专知会员服务
113+阅读 · 2020年5月24日
【MIT】Yufei Zhao《图论与加法组合学》,177页pdf
专知会员服务
49+阅读 · 2020年4月27日
【干货书】流畅Python,766页pdf,中英文版
专知会员服务
224+阅读 · 2020年3月22日
【经典书】Python数据数据分析第二版,541页pdf
专知会员服务
192+阅读 · 2020年3月12日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
193+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
盘一盘 Python 系列 8 - Sklearn
平均机器
5+阅读 · 2019年5月30日
Python奇淫技巧,5个数据可视化工具
机器学习算法与Python学习
7+阅读 · 2019年4月12日
中文自然语言处理相关资料集合指南
专知
18+阅读 · 2019年3月10日
实战 | 相机标定
计算机视觉life
15+阅读 · 2019年1月15日
条件概率和贝叶斯公式 - 图解概率 03
遇见数学
10+阅读 · 2018年6月5日
实战 | 用Python做图像处理(二)
七月在线实验室
17+阅读 · 2018年5月25日
干货 | 受限玻尔兹曼机基础教程
机器学习算法与Python学习
7+阅读 · 2018年3月27日
python数据分析师面试题选
数据挖掘入门与实战
6+阅读 · 2017年11月21日
用 Scikit-Learn 和 Pandas 学习线性回归
Python开发者
9+阅读 · 2017年9月26日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员