[3]如何用origin9.0拟合曲线
Origin中拟合曲线切线的绘制
Origin中拟合曲线任一点切线的绘制
1．打开Origin程序，输入数据：
Long Name：物理量符号
ments：注释 Units：单位数据可以从Excel中粘贴或导入2．选定数据，按下图中所指的按钮作图
3．结果如图
4．选中图中数据点，依次单击菜单“analysis”－“Fitting”－“Nonlinear Curve Fit …”，开启下图对话框
其中
Category选择Rational
Function选择Holliday
效果如图所示，点击Fit
按钮
出现的Reminder message
提示框选择OK即可
5．效果如图
6．双击Book1，选择FitNLCurves1选项卡
选中A、B两列数据，并复制。
点击新建工作表按钮（New Workbook），粘贴至新表的数据栏中
7．选定作图（同第2步）得到拟合曲线
8．适用Tangent工具（上图中指出），双击曲线上的数据点，屏幕上会出现其坐标值，以及该点的切线和切线斜率
9．点击屏幕上的保存图标即可保存。
origin曲线拟合
Origin 是一款常用于数据分析和绘图的软件。
其中一个功能就是曲线拟合，即找到曲线与一组数据点的最佳拟合。
该软件允许您使用多种模型来拟合数据，包括多项式、指数、对数和幂函数。
在Origin中，您可以通过选择要拟合的数据，然后从分析菜单中选择要使用的函数类型来执行曲线拟合。
软件将生成数据的图表，并在其中显示拟合曲线、拟合方程和系数。
您还可以使用该软件对拟合进行各种统计测试，如拟合优度测试或确定参数的置信区间。
拟合完成后，您还可以使用软件绘制残差（观测数据与拟合值之间的差异）和绘制拟合参数的置信区间。
总之，Origin 是一个功能强大的数据分析工具，可以帮助您轻松地将曲线拟合到数据中并从中提取有用信息。
originburger曲线拟合
originburger曲线拟合Origin软件是一款专业的数据分析和图形绘制软件，广泛应用于科学研究和工程实践中。
其中，曲线拟合是Origin软件的一个重要功能，可以通过对数据进行拟合来找到最佳拟合曲线，以提取出数据中的各种趋势和规律。
在Origin软件中，进行曲线拟合的首要步骤是导入数据。
用户可以通过多种方式导入数据，例如从外部文件中导入、通过实验仪器获取数据等。
导入数据后，用户可以在Origin软件中对数据进行初步处理，例如进行数据筛选、删除异常值等。
接下来，用户需要选择适当的曲线拟合模型。
Origin软件提供了广泛的曲线拟合模型，包括线性、非线性、多项式、指数、对数、幂函数等多种模型。
用户可以根据实际情况选择合适的拟合模型。
选择好拟合模型后，用户需要设置模型参数的初始值。
Origin软件会根据提供的初始值进行拟合计算，并给出拟合结果。
在计算过程中，Origin软件会自动优化模型参数，以使拟合曲线与实际数据的拟合度最佳。
完成拟合计算后，Origin软件会给出拟合结果的统计指标，例如相关系数、残差平方和、标准误差等。
用户可以根据这些指标评估拟合结果的好坏，以及拟合曲线对实际数据的拟合程度。
在得到拟合结果后，用户可以在Origin软件中进一步分析和展示数据。
例如，用户可以绘制拟合曲线和实际数据的图像，以直观地展示拟合效果。
同时，用户还可以导出拟合结果和图形，以便于进一步分析和使用。
需要注意的是，曲线拟合是一项相对复杂的工作，需要结合实际情况和经验进行操作。
在使用Origin软件进行曲线拟合时，用户需要仔细选择拟合模型、合理设置模型参数的初始值，并根据拟合结果的统计指标进行评估。
此外，还需要注意数据的准确性和可靠性，以及拟合结果的可解释性和适用性。
总而言之，Origin软件提供了强大的曲线拟合功能，可以帮助用户从数据中提取出各种趋势和规律。
通过合理选择拟合模型和优化参数，Origin软件可以得到最佳的拟合结果，并帮助用户进行更深入的数据分析和应用。
origin拟合的曲线
origin拟合的曲线
Origin软件是一款常用的科学数据处理和绘图软件，其拟合曲线主要基于以下两种方式：
1. 线性拟合（Linear Fit）：这种拟合方法通过输入的数据点进行线性拟合，可以拟合直线、二次项和三次项等线性关系。
具体步骤包括在软件中导入数据、选择拟合类型、设置拟合参数、进行拟合等。
2. 非线性拟合（Nonlinear Fit）：这种拟合方法适用于更复杂的非线性关系，如指数、对数、幂等。
在Origin中，可以通过选择合适的函数类型和参数进行非线性拟合。
以上是Origin软件中常见的两种拟合曲线方式，具体的操作步骤可能会因为软件的版本和功能而有所不同。
如有需要，可以参考软件的使用手册或在线教程。
oringin曲线拟合操作
Oringin曲线拟合操作第一步：File—New—Project。
第二步：改变横坐标和纵坐标属性。
双击A(X)—重新输入第一个Short Name—点Next—重新输入第二个Short Name—点OK。
第三步：输入数据。
第四步：选中A[X]、B[Y]两列数据。
第五步：点击菜单中的下拉菜单Fitting————1（Last used）。
第六步：双击Fitted Curves Plot
那张拟合图。
Edit ——Copy page ——粘贴
2
4
6
048
12
A b s o r b a n c e
Concentration
Absorbance
Linear Fit of Absorbance
第七步：对曲线横做表和纵坐标进行修改。
双击横坐标Concentration或纵坐标Absorbance，对文字进行修改。
Edit——Copy page——粘贴
2
4
6
04
8
12
A b s o r b a n c e (a .u .)
Concentration(mg/ml)
Absorbance
Linear Fit of Absorbance
第八步：在曲线上取两个点。
Data ——Remove Bad Data Points …——选择第曲线上得第一个点——记录数据——选择第二个点——记录数据。
第九步：File——Save Project。
Origin拟合操作
a) 图 9 非线性拟合 Code 项 a) Function b) Parameter Init
-5-
b)
在 Parameters 页和 Bounds 页中可以对参数作系统的全面地修改和约束， 如图 10~11 所示。
图 10 非线性拟合 Parameters 项
图 11 非线性拟合 Bounds 项
-7-
a)
b)
图 8-
二、 多项式拟合
与线性拟合相比，多项式拟合仅多了一项功能，即选择拟合多项式的次数。如图 3 所示 的“Polynomial Order”选项。
三、 拟合报表
拟合报表是拟合操作完成后，Origin 会默认给出两个表单。可以根据需要在图 1 所示的 扩展选项中勾选相关功能，一般情况下，不需要输出报表的所有拟合相关结果，这样只会增 加寻找目标参数的时间。拟合报表是 Origin 拟合操作中的核心功能。我们不仅可以从中读取 到拟合曲线（曲面）的具体信息，还可以从概率论与数理统计的基础上获得大量拟合结果参 数，用于对各类模型或者试验离散点的拟合效果的对比。 图 4 和图 5 分别是拟合报表 1 和 2。表单名称为“Fit Linear 1”和“Fit Linear Curves 1” 。
a) 图 8 非线性拟合 Setting 项 a) Data Selection b) Function Selection
b)
“Code” ， “Parameters”和“bounds”三页都是对已选拟合函数类型具体表达式和参数的 查看与修改。如图 9 所示，函数项（Function）在这里是不可编译的。而参数赋值和参数约束 项可以修改，注意使用 C 语言的格式。
一、 线性拟合
线性拟合（Linear Fitting）是最简单的一种拟合方式。线性回归拟合将选中的数据点拟合 为直线，选择 Analysis－Fit linear，那么 Origin 将曲线拟合为直线，以 X 为自变量，Y 为因变 量，回归拟合的函数形式为： y Ax b ，其中 A，b 为参数，由最小二乘法确定。对话框如 下图 1。
Origin9.0全峰拟合教程
Origin9.0中全峰拟合过程教程（以Li3N|含有LiOH杂相|样品衍射图谱为例）：1.将XRD数据导入Origin 9.0中（此过程很简单，不再赘述），并画出其衍射图谱。
结果如下2.选择Analysis→Peaks and Baseline→Peak Analyzer→Open Dialog…打开峰分析导航器。
3.打开Peak Analyzer之后，在下方目标选择中选择Fit Peaks(Pro)，然后选择Next。
4.在基线模式中选择User Defined5.在基线锚点中将Window Size的值设置成5-15之间的数值，Threshold的值设置默认不变。
Number ofPoints to Find的值设置为15-20之间，最后点击Find。
一般来讲，Window Size的值控制的是局部平均法的步长（每次求平均所取的点数），可以目测基线的起伏程度，起伏越大，该值应越小，起伏越小，该值应越大。
总体来说，取10-20之间即可。
Threshold是控制基线的起伏阈值。
该值越大，基线锚点起伏越严重，该值越小，基线锚点的起伏程度越小，一般默认的0.05即可。
Number of Points to Find是锚点数，10°-80°的范围内，一般15-20点即可，平均起来也就是4-6°一个锚点。
自动查找的锚点不宜过多，因为无论你如何控制这些参数，最终还是需要手动去修改添加锚点。
6.在Enable Auto Find的方框中把勾去掉，然后下方的Add（添加）Modify/Del （修改/删除）Clear All（清除所有点）三个按钮即可释放。
7.选择origin中的放大按钮，将基线放大来观察。
基线放大不宜过大，应该使得锚点大小相对于噪声信号来说很小，同时能明显得目测出基线位置为宜。
放大按钮和缩小按钮是独立的，当不进行锚点修改的时候，可以对图像进行基线区域放大缩小或者局部放大缩小，这对于局部基线的锚点微调十分有利。
origin拟合曲线 坐标轴
Origin可以用来拟合曲线，以下是步骤：
1. 打开Origin软件。
2. 输入坐标轴的名称及单位以及所需要进行拟合的数据。
3. 选定所需要进行拟合的数据。
4. 在分析菜单栏中，选择拟合->非线性拟合。
5. 在弹出的对话框中，输入相应的参数，然后点击“拟合”按钮。
6. 得到拟合曲线的结果。
在Origin中，坐标轴的名称及单位设置可以按照以下步骤进行：
1. 在Origin软件中打开需要设置坐标轴名称及单位的数据图。
2. 单击选中需要设置坐标轴名称及单位的轴线，例如x轴或者y轴。
3. 在选中的轴线上单击鼠标右键，选择“Properties”选项。
4. 在弹出的“Axes Properties”对话框中，选择“Title & Format”选项卡。
5. 在“Axis Title”文本框中输入需要的坐标轴名称，例如“x 轴”。
6. 在“Axis Labels”文本框中输入需要的坐标轴单位，例如“mm”。
7. 点击“OK”按钮保存设置并关闭对话框。
以上是Origin拟合曲线和设置坐标轴名称及单位的基本步骤，具体操作可能会因Origin版本不同而略有差异。
科学绘图及数据软件Origin9.0的用法介绍
科学绘图及数据软件Origin9.0的用法介绍前言科学绘图及数据软件是科学家、工程师、教师和学生工作、学习中不可或缺的工具。
Origin9.0作为一款功能强大、易于使用的科学绘图和数据分析软件，被广泛应用于科研和教学领域。
本文将介绍Origin9.0的基本用法，包括数据导入、数据处理、绘图、分析和输出等方面。
数据导入Origin9.0支持导入多种数据格式，包括文本文件、Excel文件、Matlab文件、LabVIEW文件等。
在导入数据时，用户可以自定义数据格式，对数据进行预处理，如删除重复数据、筛选数据等。
Origin9.0还支持一键导入多个文件，方便用户快速处理大批量数据。
数据处理Origin9.0具有强大的数据处理功能，可以对导入的数据进行各种操作，如数据筛选、插值、平滑、求极值、峰搜索、拟合等。
用户可以根据需要选择相应的数据处理方法，并进行参数设置。
Origin9.0还支持数据处理结果的可视化展示，帮助用户更直观地理解数据特征与分布。
绘图Origin9.0支持多种图形类型的绘制，包括散点图、折线图、柱状图、等高线图、矢量图等。
用户可以自定义图形风格、线型、颜色、标签等属性，并支持图形快速切换、复制、粘贴、另存为等操作。
Origin9.0还支持多图合一、图层叠加等高级绘图功能，满足用户不同需求。
分析Origin9.0集成了丰富的统计分析和数据分析工具，用户可以使用这些工具对数据进行分析和建模。
其中，数据分析工具包括线性回归、非线性回归、多元线性回归、主成分分析、独立成分分析、聚类分析等；统计分析工具包括t检验、方差分析、卡方检验、相关性检验、多重比较等。
用户可以使用这些工具对数据进行定量化分析、特征提取和模式识别等操作。
输出Origin9.0支持多种输出格式的数据导出和图形保存，如Excel文件、文本文件、图像文件、PDF文件等。
用户可以通过设置保存格式、文件命名、文件路径等参数，快速、准确地输出所需结果。
origin数据拟合成曲线
origin数据拟合成曲线
Origin数据拟合成曲线的步骤如下：
1. 打开Origin软件，导入数据。
在菜单栏上选择“File”->“Import Data”->“From File”，然后选择数据文件导入。
2. 将数据添加到表格中。
在菜单栏上选择“File”->“New”->“Worksheet”，将数据添加到新的工作表中。
3. 选择数据列，然后在工具栏上选择“Plot”->“Line”，将数据绘制成散点图。
4. 在散点图上右键单击，选择“Add Trendline”->“Linear”，添加线性拟合线。
5. 在弹出的“Linear Fit”对话框中，设置拟合参数，如截距、斜率等，然后点击“OK”。
6. 拟合线将自动添加到散点图中，可以根据需要调整线条样式和颜色等属性。
需要注意的是，Origin提供了多种拟合函数和参数估计方法，可以根据实际需要选择适合的拟合函数和方法。
同时，在拟合过程中需要注意数据的异常值和缺失值等可能影响拟合结果的因素。
[3]如何用origin9.0拟合曲线
![[3]如何用origin9.0拟合曲线](https://img.taocdn.com/s3/m/c4df31185f0e7cd1842536d8.png)
[3]如何用origin拟合曲线
要学数学的，做实验的，和数字打交道的，一般都会用到origin，在面对一系列的数据时，如何找到这一系列的数据的关系，如何用origin实现线性拟合呢？
1>首先依旧是随机输入一些数据，然后绘制点图如下所示：
（1）plot→symbol→scatter，点击
（2）直接点击工具栏，如下图所示。
3>然后进行曲线线性拟合，analysis→fitting linear Fit，点击。
4>上述操作后，会弹出对如下话框，我们直接点击OK。
5>之后又会弹出reminder message，我们选择yes，然后点击OK。
6>这样数据拟合就完成了，在下图的方框中，我们可以找到，我们的方程以及方差等。
注：非原著，原著作者来自如下网站
（/user/npublic?un=自定义sunny）本人仅对其进行了稍微的修改，纠正等辅助工作，后期会逐步添加作者本人在使用该软件过程中的方法。
origin曲线拟合
origin曲线拟合Origin曲线拟合可以被称为数据分析的一种基础的技术。
它可以帮助研究者根据给定的实验数据来构建一个更为准确的模型。
从理论上讲，Origin曲线拟合有许多优点，可以有效地帮助研究者从海量数据中挖掘出实际有用的信息，并且可以弥补人类观察力的局限性。
Origin曲线拟合的基本原理是利用特定的曲线函数，如多项式、指数、对数等，拟合出与一组已知的实验黑点值最接近的一条曲线，从而实现对数据的准确描述。
因此，Origin曲线拟合的步骤为：第一步，根据实验数据，确定可能的拟合函数；第二步，调整拟合函数的参数，并用特定的优化算法求出使绝对值最小的参数；第三步，根据最优参数计算出拟合曲线；输出拟合曲线图；第四步，根据拟合曲线的表现，获取有用的结论。
Origin曲线拟合的应用可以说是极其广泛的，几乎涉及到各个领域。
通常，在物理、化学、生物等实验中，数据是比较多而杂乱的，往往难以找出其真正含义。
而Origin曲线拟合可以帮助研究者从数据中提取出实际有用的信息，甚至可以用拟合函数来描述一个实验过程，从而为实验结果提供有效的理论依据。
此外，Origin曲线拟合也可以用来对不可知曲线进行合理预测，因为它可以根据少量的实验数据，来构建一个正确的拟合曲线，从而获取大量的数据，用于预测仪器的行为。
例如，在工程设计中，Origin 曲线拟合可以根据实验数据来计算出一个正确的拟合曲线，模拟出整个工程设计过程，从而有助于建立正确的结论，提高工程设计的效率。
最后，需要指出的是，Origin曲线拟合有一定的局限性，它假设所有的数据满足一定拟合函数的要求，不能有效地处理原始数据的噪音；同时，它的精度也受到实验数据的质量的限制，只有当实验数据足够准确时，才能得出较为准确的拟合曲线图。
所以，在获取实验数据时，研究者和工程师都应该尽量采用较为可靠的实验方法，以保证Origin曲线拟合的准确性和精度。
综上所述，Origin曲线拟合可以被认为是数据分析的基础技术，其应用非常广泛，在实验数据的获取、分析、模拟等方面都有重要作用。
origin 峰值 拟合 曲线
origin 峰值拟合曲线
Origin软件是一款常用的科学数据处理和图形绘制软件，可以用于峰值拟合和曲线绘制。
以下是使用Origin进行峰值拟合和曲线绘制的步骤：
1.数据导入：将需要拟合的数据导入Origin软件中，可以通过复制粘贴、导入数据文件等方式完成。
2.绘制曲线：在Origin中选择“绘图”菜单，选择适合的数据图表类型，例如散点图、线图等，然后将数据添加到图表中，即可绘制出相应的曲线。
3.峰值拟合：在Origin中选择“分析”菜单，选择“峰值分析”选项，并选择适合的峰值拟合函数类型，例如Lorentz函数、Gaussian函数等。
然后根据需要进行参数设置和调整，并点击“拟合”按钮，即可完成峰值拟合。
4.结果分析：Origin会给出拟合结果的详细信息，包括拟合函数参数、拟合优度等。
用户可以根据需要进行进一步的数据分析和处理。
需要注意的是，在进行峰值拟合时，应选择适合的拟合函数类型，并根据实际情况进行参数设置和调整。
同时，对于复杂的数据，可能需要采用多种方法进行拟合和分析，以获得更准确的结果。
origin曲线拟合教程
01
R平方值：表示模型对 数据的解释程度，越接 近于1表示模型越精确。
03
参数估计值：了解各参 数的实际意义，并评估
其合理性。
05
解读拟合结果时，需要 关注以下几个关键指标
02
残差图：通过观察残差 是否随机分布，判断模
型是否合适。
04
03 Origin曲线拟合进阶
多项式拟合
多项式拟合
结果解读
非线性拟合实例
总结词
非线性拟合适用于数据点之间存在复杂非线性关系的情况，可以通过非线性函数来描述数据点的分布规律。
详细描述
非线性拟合可以通过Origin软件中的“Nonlinear Fit”功能实现。在菜单栏中依次选择“Analysis”>“Fitting”->“Nonlinear Fit”，然后选择所需的非线性函数类型，即可进行拟合。在进行非线性拟合时，需 要先定义好函数模型，并设置好初始参数，然后通过迭代算法寻找最优解。
总结词
无法找到合适的拟合函数可能是由于数据特 征不明显或缺乏先验知识所导致。
详细描述
在Origin中，可以通过观察数据点的分布和 变化趋势，结合专业知识和经验，选择合适 的拟合函数。如果无法确定合适的函数形式
，可以考虑使用自动选择函数的方法，让 Origin根据数据特征自动选择最佳的拟合函 数。同时，也可以尝试使用多项式拟合或自
自定义函数拟合
通过Origin软件的自定义函数拟合功能，用 户可以自定义函数形式，对数据进行拟合。
参数设置
在自定义函数拟合中，需要定义函数形式和参数初 始值，并选择是否添加常数项或线性项。
结果解读
自定义函数拟合的结果包括拟合曲线的参数 值和拟合曲线图，以及用于评估拟合质量的 统计指标。
学术干货再来一波，如何利用Origin实现曲线拟合
学术干货再来一波，如何利用Origin实现曲线拟合现实生活中，变量间未必都会有线性关系，比如疾病疗效与疗程长短的关系。
在材料科学的研究中，也会遇到一些非线性的数量关系，那么面对大量的离散点组或者数据，我们如何来透过零散的“外表”来发现它们“真实的内心”呢？今天小编就一步一步告诉大家。
曲线拟合（curve fitting）是指选择适当的曲线类型来拟合观测数据，并用拟合的曲线方程分析两个变量之间的关系。
通过对数据进行曲线拟合，我们不但能找到它的变化规律，还能对数据的变化进行一定程度的预测。
我们将以Origin 8.0为例，为大家详细的讲解利用Origin进行曲线拟合的方法。
本文共分为3个小节，分别是线性回归（直线拟合）、多项式拟合和非线性拟合。
一、线性回归（直线拟合）1.首先打开Origin 8，在A(X)和B(Y)列分别输入对应的横坐标和纵坐标数据，本节中的A(X)列为电流，B(Y)列为电压。
如图1-1所示。
研究的规律是当电阻不变时，电压随着电流增加的情况。
其中，Long Name:名称；Units:单位；Comments:注释。
图1-12.选中A(X)和B(Y)列的全部数据，然后依次Plot→Symbol→Scatter（或者点击左下角的作图，如图1-2所示）。
得到图1-3。
图1-33.根据图1-3可知，电流跟电压是线性关系，所以要进行线性拟合，接下来点击Analysis→Fitting→Fit Linear→Open Dialog...，如图1-4所示，得到图1-5。
图1-54.根据在图1-5的Linear Fit选项卡中单击OK按钮，得到图1-6。
在跳出来的Reminder Message选项卡中单击OK按钮，得到直线的拟合结果报告，如图1-7所示。
得到的电压与电流的函数关系为：y=3.02747x+0.01209，拟合度R2因子达0.99984。
图1-6图1-7二、多项式拟合打开Origin 8，在A(X)和B(Y)列分别输入对应的横坐标和纵坐标数据，如本节中A(X)列为电流，B(X)列为光强度。
如何用Origin在同一张图中同时绘制试验数据点和拟合数据曲线
如何用Origin绘制试验数据点和拟合数据曲线
一、首先把数据粘贴进Data表格，设置第二数据的X，如下面的C（x2），如图1所示。
图1
二、选中第一组数据（如图2所示），点击左下角的线、点、或者点线，生成如图3所
示。
图2
图3
三、鼠标放在空白处点击右键，选择Layer Contents弹出图4所示
图4
点击图4 的data1_d，再点击箭头加至右边框，如图5所示
图5
点击OK生成如图6所示
图6
四、双击第二组数据点，生成图7所示属性框
图7 将Plot Type框中选择line，如图8所示。
图8 生成下图9所示
图9
五、 再在空白处点击右键选择New Legend ，生成图10所示
图10
六、
修改图标及x y 坐标名称，最终数据和曲线如11所示。
时间 Time / hours
屈服强度损失百分率 K y (%)
图11。
origin拟合曲线
（1）非线性相关动力学曲线的拟合Too l→Fitting function organizer→new function→在下面function中输入准备拟合公式如：Ｓ＝｛１－exp［-exp（eRm/so（t。
-t）+1］｝拟合线Ｓ＝Ｓ。
*（１－exp［-exp（2.7*Rm（t。
-t）/(S。
+1)］）→save→OK －打开待拟和的数据→analysis→fitting→nonlinear curve fit →open dialog→function中的gauss换最下端的new→在左边的方框里找到刚才输入的公式→OK→是，然后点击fit左边的方块，直到下边出现拟和曲线，先点第三个，再第六个，然后第七个（2）将多条曲线在同一图上输出先选中一系列数将其进行拟和，在拟和好的子图中双击将其放大在其左上角有个1，右键→lanyer contents→选中左边的所有数据将其移到右边→ok→一一对其进行拟和（右拟和之前先将图中的标记更改成不一样的.a. 选中图中的方框→右击→plot details→右preview中将标记更换→ok.b. 出现直线的那一条右击该直线→plot details→右最下边一行的plot type中选择scatter→okc. 最底下的一条不是你想要的，选中该方框右击→在size 中将其改为0，然后将这些线一一进行拟和，cancel→选中删除。
X轴，Y轴都可以相应的变动，两轴的单位A、Ｂ也可以变动，其右上方的标注，选中删除，然后找到sheet１，选中所有数据，在其左下方折线图的位置，选中line+symble。
出现的图中，其右上方出现了标注，可以将其复制到拟合曲线图中。
注：其中标注的颜色换成黑色的，可以先选中最上边的一条线，在图的上方有处将颜色选为黑色，如果标注中的标记不是想要的，可以在作折线图时多加几组数据，在出来的标注中选择想要的，拟合曲线中线的颜色也可以采用上述方法一一换成黑色。
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[3]如何用origin拟合曲线
要学数学的，做实验的，和数字打交道的，一般都会用到origin，在面对一系列的数据时，如何找到这一系列的数据的关系，如何用origin实现线性拟合呢？
1>首先依旧是随机输入一些数据，然后绘制点图如下所示：
（1）plot→symbol→scatter，点击
（2）直接点击工具栏，如下图所示。
3>然后进行曲线线性拟合，analysis→fitting linear Fit，点击。
4>上述操作后，会弹出对如下话框，我们直接点击OK。
5>之后又会弹出reminder message，我们选择yes，然后点击OK。
6>这样数据拟合就完成了，在下图的方框中，我们可以找到，我们的方程以及方差等。
注：非原著，原著作者来自如下网站
（/user/npublic?un=自定义sunny）本人仅对其进行了稍微的修改，纠正等辅助工作，后期会逐步添加作者本人在使用该软件过程中的方法。