5-仿真折线图
Witness仿真软件基础教程(2024)
优化方法
通过调整参数设置，可以优化仿真模型的性 能。常见的优化方法包括改变仿真时间以观 察长期趋势、调整随机数种子以减少随机误 差、启用并行计算以加速仿真过程等。
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数据分析与可视化
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数据收集、整理及导出方法
数据收集
通过Witness软件内置的数据收集工具，可以方便地收集仿真过程中的各种数据，包括
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案例实战：生产线仿 真优化
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案例背景描述及目标设定
案例背景
某制造企业生产线存在效率低下、资源浪费 等问题，需通过仿真优化提升生产效益。
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目标设定
通过Witness仿真软件对生产线进行建模与 仿真，找出瓶颈环节，提出优化方案，提高
生产效率和资源利用率。
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脚本编程还支持与外部数据源进行交互，如读取Excel表格数据、连接数 据库等，进一步扩展了仿真的应用场景。
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多人协同工作流程设置
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01 Witness支持多人协同工作，可以方便地在团队 之间共享和编辑仿真项目。
02 通过设置工作流程，可以明确各个团队成员的职 责和权限，确保项目的顺利进行。
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界面布局与功能介绍
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菜单栏
包含文件、编辑、视图等常用操作。
工具栏
提供快捷操作按钮，如新建、打开、 保存等。
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界面布局与功能介绍
模型窗口
显示构建的仿真模型。
属性窗口
显示和编辑模型对象的属性。
输出窗口
显示仿真结果和相关信息。
解读和制作折线的高级技巧
解读和制作折线的高级技巧折线图是一种有效的数据可视化工具，能够清晰地展示数据的趋势和变化。
本文将解读和制作折线图的高级技巧，帮助读者更好地理解和运用这一数据分析工具。
第一部分：解读折线图折线图通常由横轴（X轴）和纵轴（Y轴）组成，用于显示随着时间、位置或其他变量的变化而产生的数据。
要准确解读折线图，需注意以下几点：1. 确定横轴和纵轴的含义：在观察折线图之前，要先了解横轴和纵轴所代表的数据类型和单位。
例如，横轴可以表示时间，纵轴可以表示销售额。
2. 理解折线的趋势：通过观察折线的走势，可以获得数据的趋势信息。
上升的折线表明数据增长，下降的折线则表示数据减少。
3. 注意数据的峰值和谷值：折线图上的高峰和低谷点表示数据的极值。
这些点通常意味着某种特殊情况或事件的发生，需要加以注意和分析。
4. 发现数据之间的关联：通过观察多条折线的交叉和重叠情况，可以判断不同数据之间的相关性。
例如，两条折线呈现相似的趋势，可能存在正相关关系。
第二部分：制作折线图的高级技巧制作清晰美观的折线图需要一定的技巧和注意事项。
以下是一些高级技巧，可帮助您制作出令人满意的折线图：1. 选择适当的数据：在制作折线图之前，要先确定要展示的数据范围和重点。
选择关键的数据可以避免图表过于拥挤和混乱。
2. 调整坐标轴的范围：根据数据的取值范围和密度，调整坐标轴的刻度和范围。
确保数据点能够充分展示，并能在图表上清晰可见。
3. 添加数据标签和注释：为了增加图表的可读性，在折线图上添加数据标签和注释。
这些标签可以帮助读者更好地理解数据的含义和趋势。
4. 使用平滑曲线：有时候，原始数据可能存在峰谷波动，使折线图看起来不够平滑。
可以采用平滑曲线的方法，如移动平均线，来减少波动，使趋势更加清晰。
5. 色彩搭配和图例设计：使用适合的色彩搭配和图例设计可以让图表更加美观和易读。
选择不同的颜色来区分不同的数据系列，以便读者能够清楚地识别每条折线。
6. 添加附加信息：除了基本的折线图，还可以添加其他信息和元素来增强图表的表达能力。
2024Witness仿真软件培训教程(精品PDF)
Witness仿真软件概述Witness仿真软件是一款功能强大的系统仿真软件，广泛应用于制造、物流、服务等领域。
该软件支持多种仿真方法，包括离散事件仿真、连续仿真和混合仿真等。
Witness提供了丰富的建模库和可视化工具，使用户能够快速构建和调试仿真模型。
安装步骤下载Witness仿真软件安装包。
双击安装包，按照提示进行安装。
选择安装路径和相关组件。
完成安装后，启动Witness软件。
注意事项确保计算机满足最低系统要求。
关闭杀毒软件或防火墙，以免干扰安装过程。
01 02菜单栏工具栏模型窗口属性窗口输出窗口030201建模功能可视化功能数据分析功能优化功能支持多种优化算法和方法，帮助用户找到最优的解决方案。
建模基本流程确定仿真目标收集数据建立模型分析结果验证模型运行仿真实体创建与属性设置根据仿真需求，选择合适的实体类型，如设备、人员、物料等。
定义实体的属性，如名称、类型、状态、位置等。
为实体设置具体的属性值，如设备的生产能力、人员的技能水平等。
建立实体之间的关系，如设备与人员的关联、物料与设备的关联等。
实体类型属性定义属性设置实体关系逻辑关系建立及调整逻辑关系类型逻辑关系建立逻辑关系调整模型运行与结果查看01020304模型运行结果查看结果分析结果导出数据分析与可视化呈现数据统计与描述性分析数据可视化数据比较与趋势分析函数库管理用户可以创建自己的函数库，将常用的自定义函数进行管理和分类，方便后续的调用和修改。
自定义函数编写Witness 允许用户编写自定义函数，实现特定的逻辑或算法。
用户可以使用内置的编程语言或脚本语言进行编写，提高仿真的灵活性和效率。
函数调用与调试在仿真过程中，用户可以调用自定义函数来实现特定的功能。
Witness 提供了完善的调试工具，帮助用户定位和解决函数编写过程中的问题。
自定义函数编写及调用外部数据导入与导外部数据导入Witness支持从外部数据源导入数据，如Excel、CSV、数据库等。
Graphpad ri 作图教程
Graphpad Prism5作图教程目录第一篇：折线图GraphPad Prism，相信大家都不会太陌生，这个作图软件简单易学而且可以搞定大部分医学研究所需的统计与作图，所以今天总结了几种常用统计图的做法，教您轻松快速地做出漂亮的统计图，您只需花很少的时间看完这个教程就可以彻底摆脱excel笨拙的作图功能了。
如果大家喜欢，本人将做一个系列讲座。
1. 折线图折线图最为统计图中很常见的一类图，它的特点是可以显示随时间而变化的连续数据，因此每个数据点都有一个相应的X轴值和Y轴值，所以我们在用graphpad做折线图时在数据表类型的选择上一般选XY图（XY graphs）。
如下文实例。
根据Table1的1组原始数据（4个样本在4个时间点分别测得的OA值）做折线图打开PRISM5软件，选择XY图（XY graphs），折线图图标，因为是原始数据，需要软件帮你计算均值和误差，因此你要告诉软件你的Y值的样本数是多少，这边的样本数是4，因此我们把样本数设为4，如下图在Data分栏中将数据粘贴进去，如下图软件就会自动帮你算出均值和误差值，并做好折线图，把字体和坐标轴方向改成你想要的格式后，如下图一幅漂亮的折线图就做好了，简单吧？根据Table2的原始数据（治疗组和对照组的4个样本在4个时间点分别测得的OA值）做折线图打开insert 菜单的New Data Table功能，加入一张新的数据表，见下图仍然选择XY图（XY graphs），告诉软件样本数是4在Data栏中输入数据软件已经自动帮你把图做好了，稍微美化后得下图用已经处理好的1组数据做折线图如果你的数据是用其他软件（excel,origin,etc..）已经处理过的，Graphpad prism也可以帮你完成剩下的作图工作，你只需告诉软件你输入的数据是已经计算好的就行了，比如你想用Table3的1组数据做折线图新建一个数据表，仍然选择XY图（XY graphs），告诉软件你输入的是计算好的值，见下图在data栏中粘贴数据，如下图打开Graphs栏目下的Data3，看到软件已经做好了图，稍微调整一下字体的大小，就可以得出下图所示的折线图了用已经处理好的2组数据做折线比较图如果要用Table4所示的两组已经处理好的数据作图，步骤和的一样。
simulink 示波器折现变曲线
simulink 示波器折现变曲线Simulink是MATLAB的一个子程序，它被广泛用于信号处理、系统控制等领域。
示波器是Simulink中的一个重要模块，它可以帮助我们观察和分析系统的动态性能。
本文将介绍如何使用Simulink示波器来绘制折线图，并分析其变化曲线。
一、准备数据首先，我们需要准备一些数据。
这些数据可以是模拟信号，也可以是实际测量得到的数据。
为了方便起见，我们假设已经有一组模拟信号数据，并将其存储在一个名为“data.mat”的MATLAB文件中。
二、打开Simulink示波器打开Simulink示波器的方法是在MATLAB命令窗口中输入“simulink示波器”或“simulink.Scope”即可。
在打开的示波器窗口中，我们可以看到一个名为“Scope”的模块，这就是我们需要的示波器模块。
三、连接数据将模拟信号数据导入Simulink示波器中，需要将数据导入到Simulink示波器中。
这可以通过在Simulink示波器中添加一个名为“DataSink”的模块来实现。
将模拟信号数据导入到DataSink模块中，并将其与示波器模块连接起来。
四、设置参数在示波器模块中，我们需要设置一些参数来观察和分析系统的动态性能。
具体来说，我们需要设置以下几个参数：1.ScopeWidth：选择适合观察数据的显示模式。
2.AxisScale：根据需要调整x轴和y轴的刻度范围和单位。
3.LineColor：选择合适的颜色来标识不同的信号线。
4.LineWidth：选择合适的线条宽度来观察信号的变化趋势。
五、绘制折线图在设置好参数后，我们就可以开始绘制折线图了。
在Simulink示波器中，点击“Plot”按钮即可开始绘制折线图。
在绘制过程中，我们可以实时观察到信号的变化趋势和波形。
六、分析折线图通过观察折线图，我们可以分析系统的动态性能和存在的问题。
具体来说，我们可以从以下几个方面进行分析：1.信号波形：观察信号的波形是否正常，是否存在失真或畸变等问题。
虚拟仿真实验教学平台使用指南
虚拟仿真实验教学平台使用指南第一章：概述 (3)1.1 平台简介 (3)1.2 使用目的与意义 (3)1.2.1 使用目的 (3)1.2.2 使用意义 (4)第二章：平台登录与注册 (4)2.1 注册流程 (4)2.1.1 访问平台 (4)2.1.2 注册 (4)2.1.3 填写注册信息 (4)2.1.4 阅读并同意用户协议 (5)2.1.5 提交注册 (5)2.1.6 验证邮箱 (5)2.1.7 完成注册 (5)2.2 登录流程 (5)2.2.1 访问平台 (5)2.2.2 登录 (5)2.2.3 填写登录信息 (5)2.2.4 登录 (5)2.3 密码找回与修改 (5)2.3.1 密码找回 (5)2.3.2 密码修改 (6)第三章：界面导航与功能模块 (6)3.1 主界面布局 (6)3.2 功能模块介绍 (6)3.3 快捷操作指南 (7)第四章：实验项目选择与创建 (7)4.1 实验项目分类 (7)4.2 实验项目创建流程 (8)4.3 实验项目修改与删除 (8)第五章：实验操作指南 (8)5.1 实验步骤解析 (8)5.1.1 登录系统 (8)5.1.2 选择实验项目 (8)5.1.3 阅读实验指导书 (9)5.1.4 操作实验设备 (9)5.1.5 观察实验现象 (9)5.1.6 完成实验报告 (9)5.2 实验数据输入与输出 (9)5.2.1 数据输入 (9)5.2.2 数据输出 (9)5.3.1 系统故障 (9)5.3.2 实验设备故障 (9)5.3.3 实验数据丢失 (9)5.3.4 实验操作失误 (10)第六章：虚拟仿真实验工具 (10)6.1 工具箱功能介绍 (10)6.1.1 概述 (10)6.1.2 工具箱功能列表 (10)6.2 工具使用技巧 (10)6.2.1 实验参数设置技巧 (10)6.2.2 实验数据采集技巧 (10)6.2.3 实验结果分析技巧 (11)6.2.4 实验报告技巧 (11)6.3 工具操作注意事项 (11)6.3.1 实验参数设置注意事项 (11)6.3.2 实验数据采集注意事项 (11)6.3.3 实验结果分析注意事项 (11)6.3.4 实验报告注意事项 (11)第七章：实验数据管理与分析 (11)7.1 数据收集与存储 (11)7.1.1 数据收集 (11)7.1.2 数据存储 (12)7.2 数据处理与分析 (12)7.2.1 数据预处理 (12)7.2.2 数据分析 (12)7.2.3 数据挖掘 (12)7.3 数据导出与共享 (12)7.3.1 数据导出 (12)7.3.2 数据共享 (12)第八章：实验报告撰写与提交 (13)8.1 实验报告格式要求 (13)8.2 实验报告撰写技巧 (13)8.3 实验报告提交流程 (13)第九章：平台管理与维护 (14)9.1 用户管理 (14)9.1.1 用户注册与登录 (14)9.1.2 用户权限设置 (14)9.1.3 用户信息维护 (14)9.2 实验项目管理 (14)9.2.1 实验项目发布 (14)9.2.2 实验项目维护 (15)9.2.3 实验项目评价 (15)9.3 系统维护与更新 (15)9.3.2 系统升级 (15)9.3.3 系统故障处理 (15)9.3.4 系统安全防护 (15)第十章：常见问题与解答 (15)10.1 平台使用常见问题 (15)10.1.1 如何登录虚拟仿真实验教学平台？ (15)10.1.2 平台支持哪些浏览器？ (15)10.1.3 如何修改个人资料？ (15)10.1.4 如何找回忘记的密码？ (16)10.2 实验操作常见问题 (16)10.2.1 如何开始实验？ (16)10.2.2 实验过程中遇到问题怎么办？ (16)10.2.3 如何保存实验数据？ (16)10.2.4 如何提交实验报告？ (16)10.3 技术支持与反馈 (16)10.3.1 如何获取技术支持？ (16)10.3.2 如何提交反馈？ (16)10.3.3 平台更新与维护？ (16)第一章：概述1.1 平台简介虚拟仿真实验教学平台是一款基于现代信息技术、网络技术和虚拟现实技术的教学辅助系统。
PDPS仿真基础教程(2024)
数据变换
02
03
数据分析方法
通过数据映射、聚合、转换等方 式将数据转换成适合分析的形式 。
包括统计分析、数据挖掘、机器 学习等，应根据具体问题和数据 特点选择合适的方法。
2024/1/29
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可视化呈现技巧和应用实例
2024/1/29
可视化图表类型
包括柱状图、折线图、散点图、饼图等，应根据数据特点和分析需求 选择合适的图表类型。
拟合法
通过拟合函数（如最小二乘法、神经网络等）对已知的路径点进行拟合，生成符合特定要求的路径。参数设 置包括拟合函数的类型、参数等。
数值解法
通过数值计算（如求解微分方程、最优化方法等）生成路径。参数设置包括数值计算的方法、步长、精度等 。
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案例分析：机器人搬运任务实现
01
020304Fra bibliotek任务描述
机器人需要从起点搬运物 品到终点，同时避开障碍 物。
2024/1/29
4
仿真定义及作用
仿真定义
仿真是利用计算机模型来模拟实 际系统的行为，以便对系统性能 进行分析、预测和优化。
仿真作用
仿真可以帮助工程师在设计阶段 预测产品的性能，减少物理试验 的次数，降低开发成本，缩短开 发周期。
仿真在制造业中的应用
仿真技术在制造业中广泛应用于 产品设计、工艺规划、生产布局 、物流规划等环节。
多学科协同仿真
利用人工智能和机器学习技术， 实现仿真的自动化、智能化和优 化，提高仿真的效率、精度和可 靠性。
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THANKS
感谢观看
2024/1/29
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通过编程方式创建机 器人模型
PDPS支持Python和C编程接口，用 户可以通过编写代码来创建机器人模 型，实现更高级别的自定义和灵活性 。
VBA中的数据折线图绘制与自定义技巧
VBA中的数据折线图绘制与自定义技巧VBA（Visual Basic for Applications）是一种用于Microsoft Office应用程序的编程语言，通过VBA，用户可以实现更高级的功能和灵活性。
在此篇文章中，我们将重点介绍如何使用VBA在Excel中绘制数据折线图，并分享一些自定义技巧，以帮助您创建更具吸引力和易于理解的图表。
折线图是一种常用的数据可视化工具，它可展示数据在一段时间或其他连续变量上的趋势。
在Excel中，您可以使用VBA来自动化折线图的创建过程，从而大大减少手动绘图的时间和工作量。
下面是一些在VBA中绘制折线图的基本步骤：1. 创建一个新的Excel工作表并输入您的数据：在开始之前，首先确保您有适当的输入数据。
您可以在Excel的工作表中创建一个表格，并将数据按照正确的格式输入到相应的单元格中。
2. 打开Visual Basic编辑器：按下Alt + F11，以打开Visual Basic编辑器。
在编辑器中，您可以编写VBA代码来绘制折线图。
3. 插入图表对象：在Visual Basic编辑器中，选择"插入"->"图表"，然后选择适当的图表类型（例如：折线图）。
这将为您创建一个新的Chart对象。
4. 定义图表的数据范围：通过设置Chart对象的SourceData属性来定义图表的数据范围。
例如，您可以使用以下代码来定义数据范围：```vbaChart.SetSourceData Source:=Range("A1:B10")```5. 设置图表的外观和布局：您可以使用各种VBA属性和方法来设置图表的外观和布局。
例如，您可以使用以下代码来设置X轴和Y轴的标签：```vbaChart.Axes(xlCategory).HasTitle = TrueChart.Axes(xlCategory).AxisTitle.Characters.Text = "时间"Chart.Axes(xlValue).HasTitle = TrueChart.Axes(xlValue).AxisTitle.Characters.Text = "数值"```6. 自定义折线图的样式：您可以使用VBA来自定义折线图的样式，以使其更加清晰和吸引人。
论文折线图
论文折线图折线图是一种常用的数据可视化方式，它通过连接数据点的线段来展示数据的走势和变化。
在论文中，折线图常用于呈现时间序列数据、对比不同组别的数据或者显示数据之间的相关性。
折线图通常由两个轴组成：横轴和纵轴。
横轴通常表示时间或者其他自变量，纵轴表示观测数据或因变量。
将每个数据点绘制在适当的坐标位置，并用线段连接它们，就可以呈现出数据的走势和变化。
在撰写论文时，使用折线图可以帮助读者更直观地理解数据的变化趋势，并且可以支持你的研究结果和结论。
为了绘制一个有效的折线图，在选择数据和绘图形式之前，你需要考虑以下几个方面：1. 数据选择：选择包含足够信息和变化程度的数据集。
确保你的数据具有一定的时间顺序或有明显的组别关系。
2. 数据处理：如果你的数据过于复杂，可以考虑对其进行处理，例如取平均值或计算总和，以呈现更清晰的趋势。
3. 绘图软件：选择适合你的数据和需求的绘图软件，例如Microsoft Excel、Python中的Matplotlib库或R语言中的ggplot2包。
4. 轴标签和标题：为你的折线图添加横轴和纵轴的标签，以及一个描述性的标题，以确保读者可以准确理解图表的含义。
5. 图例：如果你的折线图包含多条线段，建议添加一个图例，以便读者可以理解每条线段代表的含义。
绘制折线图时，注意以下几点可以提升图表的可读性和清晰度：1. 避免线段重叠：如果你的折线图包含多条线段，确保它们不会重叠在一起，这可能会导致读者无法分辨各个线段。
2. 使用不同的颜色和线型：为每条线段选择不同的颜色和线型，以帮助读者区分它们。
同时，确保你选择的颜色和线型在打印或黑白显示时能够保持清晰可辨。
3. 添加标记和注释：可以在重要的数据点上添加标记，以强调某些特定的观测。
同时，在需要的地方添加文本注释，帮助读者理解数据的背景和意义。
绘制折线图是一项常见的数据可视化技巧，在论文撰写中也是非常有用的。
通过合理选择数据和绘图形式，以及注意图表的可读性和清晰度，你可以更有效地向读者传达数据的变化趋势和重要信息。
NCL绘图示例折线图-大气科学学报
NCL绘图⽰例折线图-⼤⽓科学学报res@trYMinF = -180;--坐标轴名称res@tiXAxisString = "year"res@tiYAxisString = "anomalies";--折线⽤不同类型、颜⾊、线型和粗细表⽰res@xyMarkLineModes = (/"MarkLines","Markers","Lines"/) ;设定折线的类型,如果都是“Markers”，则⽤标识表⽰折线res@xyMarkers = (/9,7,5/) ;设定折线上标识的类型，见标识图res@xyMarkerSizeF = 0.01 ;设定折线上标识的⼤⼩res@xyLineColors = colors ;折线颜⾊res@xyDashPatterns = (/0,1,3/) ;折线线型，见线型图res@xyLineThicknesses = (/1,2,4/) ;折线粗细，若设成统⼀粗细，则res@xyLineThicknessF = 2.0;--添加辅助线res@gsnYRefLine = 0 ; 绘制垂直于X轴的参考线res@gsnYRefLineDashPattern = 0 ; 设定其线型res@gsnYRefLineThicknessF = 0.5 ; 设定其粗细res@gsnYRefLineColor = "black";--图例res@pmLegendDisplayMode = "Always" ;绘制图例res@pmLegendWidthF = 0.2 ;图例宽度res@pmLegendHeightF = 0.12 ;图例⾼度res@pmLegendOrthogonalPosF = -0.38 ;向上移动图例res@pmLegendParallelPosF = 0.83 ;向右移动图例res@xyExplicitLabels = labels ;图例中每种折线的名称res@lgLabelFontHeightF = 0.015 ;每种折线名称的字体⼤⼩res@lgBoxMinorExtentF = 0.3 ;缩短图例中每种折线的长度res@lgItemOrder = (/2,1,0/) ;图例线条排列的顺序plot = gsn_csm_xy(wks,year,z2d,res)end。
统计学中折线图的名词解释
统计学中折线图的名词解释折线图是统计学中常用的一种图表形式，它以折线的形式描绘出数据的变化趋势，通过展示数据的变化，帮助人们更直观地理解数据的特征和变化规律。
在统计学中，折线图有着广泛的应用，可以用来表示时间序列数据、比较不同组别或变量之间的差异，以及分析变量之间的相关关系。
本文将对折线图的一些重要概念和使用方法进行解释和探讨。
一、折线图的基本构成折线图通常由两个坐标轴组成，横轴表示时间、变量或组别等独立变量，纵轴表示观测值、频率、比例或百分比等依赖变量。
通过将数据依次连接起来，折线图显示了变量在不同横轴刻度上的取值情况，展现出随时间、组别或变量的变化趋势。
二、折线图的应用场景1. 时间序列数据的展示：折线图可以清晰地显示时间序列数据的变化情况，如股票价格、气温变化等。
通过观察折线图，我们可以直观地了解数据的趋势、周期性以及异常值的存在。
2. 不同组别或变量的对比：折线图是比较不同组别或变量之间差异的常用工具。
通过在同一个坐标系内画出多条折线，我们可以直观地看到各组别或变量之间的差异，如不同产品销售额的比较或不同地区人口增长的对比。
3. 变量之间的相关关系：折线图可以将多个变量的变化趋势放在同一个图中，通过观察图形的走势来分析变量之间的相关关系。
例如，我们可以用折线图来展示收入与支出之间的变动关系，以便更好地理解二者之间的联动情况。
三、折线图的绘制步骤1. 收集并整理数据：首先，我们需要收集相关数据，并按照横轴变量的不同取值进行分类整理。
2. 选择合适的坐标系：确定横轴和纵轴的范围，选择适当的刻度和单位，以保证数据在图中能够完整显示，并且比例尺合理。
3. 绘制折线：在坐标系上依次按照数据点的顺序连接数据，形成折线图。
可以使用线条的粗细、颜色等视觉属性来区分不同的折线。
4. 添加辅助信息：为了更好地理解图形，可以添加标题、标签、图例、注释等辅助信息。
这些信息有助于读者准确地理解图形所表达的含义。
5. 分析和解读图形：根据折线图的形状、走势和变化情况，结合具体领域知识，进行数据的分析和解读。
7个步骤！3分钟！轻松绘制简单好看的折线图！
7个步骤！3分钟！轻松绘制简单好看的折线图！折线图，⼤家肯定都知道，它是我们⼯作中使⽤最频繁的图表之⼀,不论是⼯作汇报、年终总结，只要是涉及各种分析报告，若PPT上需要展⽰⽉度/季度/年度的数据，图表总是必不可少的。
即便如此，还是有很多⼈不会做，或者是做不好，为了⽅便上百度搜索，却有各种限制或带有⽔印。
那么，下⾯就把我⾃⼰收藏的⼲货分享给⼤家，快码好！先弄明⽩什么时候能⽤折线图：什么是折线图？折线图表⽰的是数据的变化趋势，重点是“趋势”⼆字，这就需要以时间为维度。
折线图表⽰的是数值趋势，是趋势变化，甚⾄可以忽略具体数值，通过这显得⽅向了解趋势，上升还是下降，平稳还是抖动，坡峰还是⾕底等等。
折线图的特点：①“数据密集”指⼆维的⼤数据集（时间序列）；②“强调趋势”指趋势⽐单个数据点更重要。
数据量可以⽐较⼤，⼀定是与时间相关的数据，⽽且⽤来强调趋势。
再讲操作：以Smartbi可视化⼯具为例，⼀起看看如何！Smartbi制作折线图步骤⼀：插⼊图形选中B2⾄D3单元格，点击插⼊>⼆维折线图>折线图。
Smartbi制作折线图步骤⼆：选择数据选中图形，右键选择数据。
则会弹出选择数据源窗⼝，选择切换⾏列，点击添加，弹出编辑数据系列窗⼝，添加销售量数据，系列名称选择C2单元格，系列值选择C3单元格。
点击编辑，编辑⽔平（分类）轴标签，轴标签选择B3单元格。
Smartbi制作折线图步骤三：增加图例点击图形右上⾓的图形元素按钮通过⼯具栏设计下的添加图表元素增加图例。
Smartbi制作折线图步骤四：设置坐标轴右键横坐标轴，选择设置坐标轴格式，弹出设置坐标轴格式窗⼝。
在弹出的对话框中设置⽂本框垂直对齐⽅式为底端对齐。
Smartbi制作折线图步骤五：设置图形将设置窗⼝切换到系列"销售额" 进⾏图形设置。
将销售额线条样式设置为渐变线。
Smartbi制作折线图步骤六：设置图表边框右键图形边框，选择设置图表区域格式，弹出设置图表区格式窗⼝，勾选圆⾓。
plot折线的类型
Plot折线的类型在数据分析和可视化的过程中，折线图（Line Plot）是一种极为常用的图表类型，它能够清晰地展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。
在不同的应用场景和需求下，折线图可以呈现多种不同的形态和类型。
本文将详细介绍几种常见的plot折线类型，并探讨它们各自的特点和适用场景。
一、简单折线图（Simple Line Plot）简单折线图是最基本的折线图表类型，它通过连接各数据点形成一条连续的线段，从而直观地展示数据的变化趋势。
这种图表类型适用于展示单一变量随时间的变化情况，如股票价格、气温变化等。
在简单折线图中，横轴通常表示时间或连续变量，纵轴表示数据值。
二、多重折线图（Multiple Line Plot）多重折线图是在同一坐标系内绘制多条折线，用于比较不同变量或不同组别在同一时间段内的变化趋势。
这种图表类型适用于展示多个相关变量的对比情况，如不同产品的销售额、不同地区的降水量等。
在多重折线图中，不同颜色的折线代表不同的变量或组别，通过对比各折线的走势和交点，可以直观地分析出各变量之间的差异和联系。
三、堆积折线图（Stacked Line Plot）堆积折线图是一种特殊的多重折线图，它用于展示多个变量在同一时间段内的累计变化情况。
在这种图表类型中，每个变量的折线不是独立绘制的，而是按照一定的顺序堆积在一起，形成一个整体的折线图形。
堆积折线图适用于展示具有累加关系的多个变量的变化情况，如不同类别的销售额累计、不同能源的消费量累计等。
通过堆积折线图，可以清晰地看到各变量在总体中的占比和变化趋势。
四、面积折线图（Area Line Plot）面积折线图是在简单折线图的基础上，将折线下方的区域填充颜色，形成一个面积图形。
这种图表类型既保留了折线图展示数据变化趋势的特点，又通过颜色填充强调了数据的变化范围和累计效果。
面积折线图适用于展示具有连续性和累计性的数据变化情况，如时间序列数据的累计增长、不同类别的数据占比等。
折线的绘制与分析
折线的绘制与分析折线图是一种常用的数据展示方式，通过连接各个数据点的折线，可以直观地显示数据的变化趋势和关系。
本文将介绍折线图的绘制方法和分析技巧，帮助读者更好地理解和利用折线图作为数据可视化工具。
一、折线图的绘制方法1. 收集数据：首先，需要收集相关的数据，包括横轴和纵轴的数值。
横轴代表独立变量，纵轴代表依赖变量。
2. 选择合适的比例尺：在绘制折线图之前，需要根据数据的范围选择合适的比例尺。
比例尺的选择应该能够充分展示数据的细节，同时确保图表的整体平衡和美观。
3. 绘制坐标轴：根据选定的比例尺，在纸张或计算机屏幕上绘制坐标轴。
横轴通常水平显示，纵轴垂直显示。
确保坐标轴的起始点和结束点分别对应数据的最小值和最大值。
4. 标记坐标刻度：根据数据的范围和精度，将坐标轴分割成合适的小区间，并在每个刻度上标记对应的数值。
刻度的标记应该清晰可读，以便读者准确理解数据。
5. 绘制折线：依次将数据点连接起来，形成折线。
保持折线的整体流畅并尽量减少交叉和斜角，以提高图表的美观度和可读性。
二、折线图的分析技巧1. 发现趋势：通过观察折线的走势，可以发现数据的变化趋势。
如果折线整体上升，表示数据逐渐增加；如果折线下降，表示数据逐渐减少；如果折线波动不定，表示数据变化不确定。
2. 比较变化：将多个折线图重叠在同一张图上，可以方便地比较不同数据集之间的变化趋势。
通过对比折线的走势，可以发现数据之间的差异和联系。
3. 分析关联：在折线图中，如果多条折线之间呈现出相似的趋势和走势，说明这些数据之间可能存在某种关联。
可以进一步分析折线之间的相关性，找出可能的关联原因。
4. 预测未来：基于已有的数据折线，可以通过延伸折线的趋势来预测未来的数据变化。
预测的准确性取决于数据的可靠性和模型的合理性。
5. 强调异常：在折线图中，如果某个数据点明显偏离折线的整体走势，说明该数据点可能存在某种特殊情况或异常状况。
可以进一步分析异常点的原因和影响。
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utf82importnumpyasnp3importmatplotlibpyplotasplt4importmatplotlibasmpl5mplrcparamsfontsansserifsimhei6mplrcparamsfontserifsimhei7mplrcparamsaxesunicodeminusfalse8设置xy轴的数值ysinx9xnplinspace010100010ynpsinx11创建绘图对象figsize参数可以指定绘图对象的宽度和高度单位为英寸一英寸80px12pltfigurefigsize8413在当前绘图对象中画图xห้องสมุดไป่ตู้y轴给所绘制的曲线的名字画线颜色画线宽度14pltplotxylabelsinxcolorredlinewidth215x轴的文字16pltxlabeltimes17y轴的文字18pltylabelvolt19图表的标题20plttitle确诊21y轴的范围22pltylim121223显示图示24pltlegend25显示图26pltshow27保存图28pltsavefigsinxjpg
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码解决）源码
代码：
1 # -*- coding: utf-8 -*2 import numpy as np 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 import matplotlib as mpl 5 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] 6 mpl.rcParams['font.serif'] = ['SimHei'] 7 mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 8 # 设置x,y轴的数值（y=sinx） 9 x = np.linspace(0, 10, 1000) 10 y = np.sin(x) 11 # 创建绘图对象，figsize参数可以指定绘图对象的宽度和高度，单位为英寸，一英寸=80px 12 plt.figure(figsize=(8, 4)) 13 # 在当前绘图对象中画图（x轴,y轴,给所绘制的曲线的名字，画线颜色，画线宽度） 14 plt.plot(x, y, label="$sin(x)$", color="red", linewidth=2) 15 # X轴的文字 16 plt.xlabel("Time(s)") 17 # Y轴的文字 18 plt.ylabel("Volt") 19 # 图表的标题 20 plt.title("确诊") 21 # Y轴的范围 22 plt.ylim(-1.2, 1.2) 23 # 显示图示 24 plt.legend() 25 # 显示图 26 plt.show() 27 # 保存图 28 #plt.savefig("sinx.jpg")
GrahadPrism作图教程
Graphpad Prism5作图教程目录第一篇：折线图.............................................................................................................................................. 错误!未指定书签。
第二篇：柱状图.............................................................................................................................................. 错误!未指定书签。
第三篇：生存图.............................................................................................................................................. 错误!未指定书签。
第一篇：折线图GraphPad Prism，相信大家都不会太陌生，这个作图软件简单易学而且可以搞定大部分医学研究所需的统计与作图，所以今天总结了几种常用统计图的做法，教您轻松快速地做出漂亮的统计图，您只需花很少的时间看完这个教程就可以彻底摆脱excel笨拙的作图功能了。
如果大家喜欢，本人将做一个系列讲座。
1. 折线图折线图最为统计图中很常见的一类图，它的特点是可以显示随时间而变化的连续数据，因此每个数据点都有一个相应的X轴值和Y轴值，所以我们在用graphpad做折线图时在数据表类型的选择上一般选XY图（XY graphs）。
如下文实例。
1.1 根据Table1的1组原始数据（4个样本在4个时间点分别测得的OA值）做折线图打开PRISM5软件，选择XY图（XY graphs），折线图图标，因为是原始数据，需要软件帮你计算均值和误差，因此你要告诉软件你的Y值的样本数是多少，这边的样本数是4，因此我们把样本数设为4，如下图在Data分栏中将数据粘贴进去，如下图软件就会自动帮你算出均值和误差值，并做好折线图，把字体和坐标轴方向改成你想要的格式后，如下图一幅漂亮的折线图就做好了，简单吧?1.2 根据Table2的原始数据（治疗组和对照组的4个样本在4个时间点分别测得的OA值）做折线图打开insert 菜单的New Data Table功能，加入一张新的数据表，见下图仍然选择XY图（XY graphs），告诉软件样本数是4在Data栏中输入数据软件已经自动帮你把图做好了，稍微美化后得下图1.3 用已经处理好的1组数据做折线图如果你的数据是用其他软件（excel,origin,etc..）已经处理过的，Graphpad prism也可以帮你完成剩下的作图工作，你只需告诉软件你输入的数据是已经计算好的就行了，比如你想用Table3的1组数据做折线图新建一个数据表，仍然选择XY图（XY graphs），告诉软件你输入的是计算好的值，见下图在data栏中粘贴数据，如下图打开Graphs栏目下的Data3，看到软件已经做好了图，稍微调整一下字体的大小，就可以得出下图所示的折线图了1.4 用已经处理好的2组数据做折线比较图如果要用Table4所示的两组已经处理好的数据作图，步骤和1.3的一样。