如何在origin里将多条函数曲线画在一张图里
Posted
tags:
篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了如何在origin里将多条函数曲线画在一张图里相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
是函数图，不是数据图
在origin里将多条函数曲线画在一张图里方法：
1、首先打开origin8；自动建立文件。
2、点击图中所圈的图标给book工作表增加列，直到满足自己所画图需要为止。
3、把每条曲线的数据输入book工作表中，如图所示，A、 B列，C、D列和E、F列分别为三条不同曲线的数据。
4、选中C列，然后右击，选set as下属的X，就成功将C列设为第二条曲线的X轴，类似的把第三条曲线的数据进行相同的处理，这样当每条曲线的X轴数据不一样时也不会影响作图。
5、选中所有数据，点击左下方线条右边的小三角形，在出现的选项中选择line。
6、这样就成功画出了三条不同数据的曲线。
1、打开origin8.5，
2、自动创建一个空白的workbook
3、将数据输入在表格里
4、点住表头位置，全选数据。选set as下属的X，就成功将C列设为第二条曲线的X轴，类似的把第三条曲线的数据进行相同的处理，这样当每条曲线的X轴数据不一样时也不会影响作图。
5、点击绘图工具。
6、多条线段放在同一张图里了。
1、直接在origin里输入相关数据以后，找到图示按钮并选择跳转。
2、下一步如果没问题，就继续按照分析→信号处理→平滑的顺序进行点击。
3、这个时候弹出新的界面，需要根据实际情况确定其中的窗口点数。
4、这样一来等发现对应结果以后，即可将多条函数曲线画在一张图里了。
1、首先，打开一个workbook，将数据输入在表格里
2、如图所示，注意，双击表头可以改变该列的性质，是X轴的就改为X，Y轴的就改为Y。
3、然后点住表头位置，全选数据。
4、再在origin左下角点击绘图工具，就将多条线段放在同一张图里了。
5、可能需要在Y方向上移动线段，只需右击白色地方，选择layer contents,然后点击layer properties，在stack选项中勾选 individual。点击ok保存，左击图线就可以移动
1. 先画出一个函数图像：
y=x²
2. 再次“绘制函数图像”：
绘制函数图像
3. 在弹出的对话框中选择”加入当前图“：
加入当前图
4. 两个函数曲线绘制在一起：
y=x²和y=x³绘制在一起
python matplotlib怎么在一张图上画多条曲线？Python处理多个csv文件生成叠加曲线图——综合示例：平滑处理图注图例图题范围缩放
文章目录
1 问题描述
当我们使用PyTorch可视化工具-Tensorboard打开训练曲线时，有时希望多条曲线放在一张图像显示、对比。
当我们写论文时，希望多条曲线放在一张图像对比、显示。
直接截图放文档里，可比性差，而且原来的坐标轴的数字太小不能修改，导致看不清。
这是我们需要，将数据导出，用python matplotlib处理多个csv文件,在一张图上画多条曲线
2 下载曲线数据
将曲线数据用表格的形式下载，然后用python自己绘制曲线图；
下载格式 .csv
数据下载好后，重命名
3 用python简单的 绘制曲线
from matplotlib import pyplot as plt
import csv
import glob
from os.path import basename
import numpy as np
files = sorted(glob.glob("D:/python/pltt/train_thres_error/*.csv")) #读取目录下所有以.csv结尾的文件，这里可以添加绝对路径
for file in files:
filename = basename(file).rsplit('.', 1)[0] #用.来分割文件名，取前半部分，例如XX.csv，取XX
print('\\r'+ filename + " ", flush = True)
with open(file) as f:
csvreader = csv.reader(f, delimiter = ",", quotechar='"')
for line in range(1): #1代表从文件第2行开始读取
next (csvreader)
print("lines: ",line) #打印行数
x = []
y = [] #横纵坐标分别建立了两个list
for row in csvreader:
x.append(float(row[1])) #读取第2、3列数据
y.append(float(row[2])) #读取数据，放入list
# 可视化图线
plt.plot(x, y)
plt.show()
可以看到上面的曲线震荡的很厉害，不利于观察整体趋势，需要滤波处理；
tensorboard显示的曲线是经过平滑处理过的（其灰黑色的背景就平滑处理前的波形）；
4 滤波平滑处理
Savitzky-Golay 滤波器讲解
#Savitzky-Golay 滤波器实现曲线平滑
'''
scipy.signal.savgol_filter(y, window_length, polyorder)
y--为要滤波的信号
window_length--即窗口长度取值为奇数且不能超过len(x)。它越大，则平滑效果越明显；越小，则更贴近原始曲线。
polyorder--为多项式拟合的阶数。它越小，则平滑效果越明显；越大，则更贴近原始曲线。
'''
详细实现
from matplotlib import pyplot as plt
import csv
import glob
from os.path import basename
import numpy as np
# 使用Savitzky-Golay 滤波器后得到平滑图线
from scipy.signal import savgol_filter
files = sorted(glob.glob("D:/python/pltt/train_thres_error/*.csv")) #读取目录下所有以.csv结尾的文件，这里可以添加绝对路径
for file in files:
filename = basename(file).rsplit('.', 1)[0] #用.来分割文件名，取前半部分，例如XX.csv，取XX
print('\\r'+ filename + " ", flush = True)
with open(file) as f:
csvreader = csv.reader(f, delimiter = ",", quotechar='"')
for line in range(1): #1代表从文件第2行开始读取
next (csvreader)
print("lines: ",line) #打印行数
x = []
y = [] #横纵坐标分别建立了两个list
for row in csvreader:
x.append(float(row[1])) #读取第2、3列数据
y.append(float(row[2])) #读取数据，放入list
#Savitzky-Golay 滤波器实现曲线平滑
'''
scipy.signal.savgol_filter(y, window_length, polyorder)
y--为要滤波的信号
window_length--即窗口长度取值为奇数且不能超过len(x)。它越大，则平滑效果越明显；越小，则更贴近原始曲线。
polyorder--为多项式拟合的阶数。它越小，则平滑效果越明显；越大，则更贴近原始曲线。
'''
y = savgol_filter(y, 99, 3, mode= 'nearest')
# 可视化图线
plt.plot(x, y)
plt.show()
5 设置图题、图例、字体、网格、保存曲线图
from matplotlib import pyplot as plt
import csv
import glob
from os.path import basename
from scipy.interpolate import make_interp_spline
import numpy as np
# 使用Savitzky-Golay 滤波器后得到平滑图线
from scipy.signal import savgol_filter
#dpi参数指定绘图对象的分辨率，即每英寸多少个像素 ;figsize:指定figure的宽和高，单位为英寸
fig=plt.figure(dpi = 80, figsize=(15,8))
#plt.title("Train_thres_error",fontsize = 16)
plt.xlabel("Iterations", fontsize = 25) #横坐标
plt.ylabel("Train_thres_error (mm)", fontsize = 25) #纵坐标
files = sorted(glob.glob("D:/python/pltt/train_thres_error/*.csv")) #读取目录下所有以.csv结尾的文件，这里可以添加绝对路径
for file in files:
filename = basename(file).rsplit('.', 1)[0] #用.来分割文件名，取前半部分，例如XX.csv，取XX
print('\\r'+ filename + " ", flush = True)
with open(file) as f:
csvreader = csv.reader(f, delimiter = ",", quotechar='"')
for line in range(1): #1代表从文件第2行开始读取
next (csvreader)
print("lines: ",line) #打印行数
x = []
y = [] #横纵坐标分别建立了两个list
for row in csvreader:
x.append(float(row[1])) #读取第2、3列数据
y.append(float(row[2])) #读取数据，放入list
# plt.xlim((0,90000)) #横轴范围
# plt.ylim((0,0.9)) #纵轴范围
plt.tick_params(labelsize=20)#设置坐标刻度值的字体大小
#Savitzky-Golay 滤波器实现曲线平滑
'''
scipy.signal.savgol_filter(y, window_length, polyorder)
y--为要滤波的信号
window_length--即窗口长度取值为奇数且不能超过len(x)。它越大，则平滑效果越明显；越小，则更贴近原始曲线。
polyorder--为多项式拟合的阶数。它越小，则平滑效果越明显；越大，则更贴近原始曲线。
'''
y = savgol_filter(y, 55, 3, mode= 'nearest')
# 可视化图线
plt.plot(x, y, label = '%s' % filename,linewidth=2.0)
#plt.legend()函数的作用是给图像加图例。
plt.legend(frameon=True,loc="upper right",fontsize=25) #分别为图例有边框、图例放在右上角、图例大小
#plt.grid()#添加网格
plt.savefig('D:/python/pltt/Train_thres_error' + '.png',dpi = 80) #保存了绘制的图像
print("Done processing " + str(len(files)) + " files.")
plt.grid()#添加网格
plt.show()
6 补充
6.1 python 曲线平滑处理——方法总结-详解
python 曲线平滑处理——方法总结(Savitzky-Golay 滤波器、make_interp_spline插值法和convolve滑动平均滤波)
6.2 Tensorboard可视化训练曲线导出数据用Python绘制
Tensorboard可视化训练曲线导出数据用Python绘制
6.3 PyTorch可视化工具-Tensorboard在线查看训练曲线、网络结构图等
6.4 PyTorch常用小工具-Tensorboard、Summary、Profiler
PyTorch常用小工具-Tensorboard、Summary、Profiler
7 源码下载、曲线数据下载
在一张图上绘制多条曲线？Python处理多个csv文件生成叠加曲线图-综合示例 下载
以上是关于如何在origin里将多条函数曲线画在一张图里的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
python 将多个模型的ROC曲线绘制在一张图里（含图例）