origin 和响应面图

三个纵轴

双Y 轴的曲线图（柱形图）是我们在写学术论文中常常要用到的方法，下面是我总结的在origin 中画过双Y 轴的曲线图（柱形图）的方法（自己摸索的）。 1.将数据分三列输入表格中，第一列为X ，其余两列为Y ；

2.先选中前两列，画折线图；若画柱形图，双击柱形，在对话框中将实心的柱形改为空心的，并在“Spaceing”下将20％改为80％，主要其区别作用。

3.选中图形窗口（图形窗口上的标题栏为蓝色），右击图形窗口的右侧的空白处，点击右击菜单中的“NewLayer(Axes)”，在二级菜单中选择“RightY”.此时右侧出现右Y 轴。同时图形的左上角显示“1，2”，其实是图形的两个层，我们下面就是要将另一个图形画在层2上。

4.回到表格窗口，选中第三列数据，回到图形窗口并注意图形窗口的左上方的“2”按钮选中（一定要点击图形窗口，上面标题栏为蓝色），点Graph 菜单下的“AddPlot toLayer”选择柱形图，这时，另一个曲线图（或柱形图）就画出来了。其他设置可自行完成。以上方法对画曲线图比较有利，但画柱形图存在在同一个X 处图形重叠的问题，我用的办法是步骤1中的区分方法，不知道各位虫子有没有更好的方法！

468101214

4044

10305070

P-concentration

B a c t e r i a l

C o n c e n t r a t i o n L O G 10(C F U m l -1

)

Corn Flour Concentration （g/L)

I A A c o n c e n t r a t i o n (m g L -1

)

IAA Concentration P -C o n c e n t r a t i o n （m g L -1

）

46810121416

246

1012B a c t e r i a l C o n c e n t r a t i o n L O G 10(C F U m l -1

)

Soybean meal Concentration （g/L)

I A A c o n c e n t r a t i o n (m g L -1

)

P -C o n c e n t r a t i o n （m g L -1

）

SMg

PDP

SMn SCa

2468101214B a c t e r i a l c o n c e n t r a t i o n L O G 10(C F U m l -1

)

Inorganic salts （g/L)

P -c o n c e n t r a t i o n (m g L -1

)

I A A C o n c e n t r a t i o n (m g L -1)

11.5

12.0

12.513.013.514.070

7274767880828486

8890

P-concentration

B a c t e r i a l c o n c e n t r a t i o n L O G 10(

C F U m l -1

)

Time(h)

I A A c o n c e n t r a t i o n (m g L -1

)

P -c o n c e n t r a t i o n (m g L -1

)

131415161718

20 B a c t e r i a l c o n c e n t r a t i o n L O G 10(c f u m L -1)

Time(h)

P -c o n c e n t r a t i o n (m g m L -1

)

I A A c o n c e n t r a t i o n (m g m L -1

)

20℃

B a c t e r i a l c o n c e n t r a t i o n L O G 10(c f u m L -1)

Time(h)

P -c o n c e n t r a t i o n (m g m L -1

)

I A A c o n c e n t r a t i o n (m g m L -1

)

25℃

B a c t e r i a l c o n c e n t r a t i o n L O G 10（c f u m L -1

）

Time(h)

P -c o n c e n t r a t i o n (m g m L -1

)

I A A c o n c e n t r a t i o n (m g m L -1

)

30℃

B a c t e r i a l c o n c e n t r a t i o n L O G 10（c f u m L -1

）

Time(h)

Bacterial concentration

P -c o n c e n t r a t i o n (m g m L -1

)

I A A c o n c e n t r a t i o n (m g m L -1

)

35℃

24364860728496

B a c t e r i a l c o n c e n t r a t i o n L O G 10(c f u m L -1

)

Time(h)

不同温度条件下的菌体生长情况

455055606570

7580P -c o n c e n t r a t i o n (m g m L -1

)

Time(h)

不同温度条件下菌体的溶磷量

I A A c o n c e n t r a t i o n (m g m L -1

)

Time(h)

不同温度条件下的IAA 含量

10.5

11.011.512.012.513.013.5

14.0

B a c t e r i a l c o n c e n t r a t i o n L O G 10(c f u m L -1

)

Time(h)

不同转速条件下菌体生长情况

52545658606264

P -c o n c e n t r a t i o n (m g L -1

)

Cultivation time(h)

I A A c o n c e n t r a t i o n (m g L -1

)

B a c t e r i a l c o n c e n t r a t i o n L O G 10(

C F U m l -1

)

Cultivtion time(h)

Design-Ex pert?Software Phosphate solubilization 63.944X1 = A: YMF X2 = B: DP Actual Factors C: K2HPO4 = 2.00D: MnSO4 = 0.20

53.5

s o l u b l e P (m g /l )

Design-Ex pert?Software

Design Points 63.944X1 = A: YMF X2 = B: DP Actual Factors C: K2HPO4 = 2.00D: MnSO4 = 0.20

corn f lour (g/l)

s o y b e a n m e a l (g /l

)

Design-Ex pert?Software

Design Points 21.26511.858X1 = A: YMF X2 = B: DP Actual Factors C: K2HPO4 = 2.00D: MnSO4 = 0.20

corn f lour (g/l)

s o y b e a n m e a l (g /l )

Design-Ex pert?Software IAA concentration 21.26511.858

X1 = A: YMF X2 = B: DP Actual Factors C: K2HPO4 = 2.00D: MnSO4 = 0.20

11.7

I A A c o n c e n t r a t i o n (m g /l )

2468101214

161820220

10203040506070

8015

024681012

Cell growth

C e l l g r o w t h l o g 10(c f u /m l )

Temperature(℃)

I A A c o n c e n t r a t i o n (m g /l )

IAA concentration

P -c o n c e n t r a t i o n (m g /l )

P-concentration

246810121416

20220

102030405060

701%

24681012

Inoculation amount

C e l l g r o w t h l o g 10(c f u /m l )

Cell growth

I A A c o n c e n t r a t i o n (m g /l )

IAA concentration

P -c o n c e n t r a t i o n (m g /l )

102030405060

800

24681012

C e l l g r o w t h l o g 10(c f u /m l )

Cell growth

I A A c o n c e n t r a t i o n (m g /l )

IAA concentration

P -c o n c e n t r a t i o n (m g /l )

P-concentration

origin做三维云图步骤说明(1)

如果现在有不同位置单元的应力-时间曲线数据，如何通过origin绘制不同位置不同时间的单元所对应的应力分布云图，即所谓的三维云图呢？- 通过origin绘制三维云图步骤如下： 1显示不同位置单元的x方向应力-时间曲线通过lsprepost打开结果文件，选择history->Elelment->X-stress,然后选取不同位置单元后（单元x方向坐标从左到右依次为0.01,0.02,0.03,0.04,0.05,0.06,0.07）左击plot按钮，显示不同位置单元的x方向应力-时间曲线，具体操作流程如下图1所示：图1显示不同位置单元的x方向应力-时间曲线 2保存不同位置单元的x方向应力-时间曲线数据在显示曲线图中左击Save，并填写保存后的数据文件存放的位置及文件名称，具体操作如下图2所示：

图2保存不同位置单元的x方向应力-时间曲线数据 3将数据文件保存为txt文档，删掉里面的非数字部分并保存，如下图3所示图3删除非文字部分 4通过origin导入数据选择File->Import->Single ASCIT,选择保存的数据文件进行导入； 5添加不同单元x方向坐标值，并将x坐标值所在列设置为x，时间为y列，应力为z列，6将数据转换为Matrix数据，具体操作如下图6所示：左击Worksheet->Convert to Matrix->XYZ Gridding->Open Dialog, Recaculate中选择Auto，x,y,z取值范围可以通过按钮进行全部选择 Colums和Rows分别对应x,y取值数目，本例中x为单元x方向位移数量，7个（0.01到0.07），y值为时间参数数量（134个）点击ok设置完毕。

DesignExpert响应面分析实验设计案例分析和CCD设计详细教程

食品科学研究中实验设计的案例分析 —响应面法优化超声波辅助酶法制备燕麦ACE抑制肽的工艺研究摘要：选择对ACE 抑制率有显著影响的四个因素：超声波处理时间(X1)、超声波功率(X2)、超声波水浴温度(X3)和酶解时间(X4)，进行四因素三水平的响应面分析试验，经过Design-Expert优化得到最优条件为超声波处理时间28.42min、超声波功率190.04W、超声波水浴温度55.05℃、酶解时间2.24h，在此条件下燕麦ACE 抑制肽的抑制率87.36%。与参考文献SAS软件处理的结果中比较差异很小。关键字：Design-Expert 响应面分析 1.比较分析表一响应面试验设计因素水平 -1 0 1 超声波处理时间X1(min) 20 30 40 超声波功率X2(W) 132 176 220 超声波水浴温度X3(℃) 50 55 60 酶解时间X4(h) 2.Design-Expert响应面分析分析试验设计包括：方差分析、拟合二次回归方程、残差图等数据点分布图、二次项的等高线和响应面图。优化四个因素（超声波处理时间、超声波功率、超声波水浴温度、酶解时间）使响应值最大，最终得到最大响应值和相应四个因素的值。利用Design-Expert软件可以与文献SAS软件比较，结果可以得到最优，通过上述步骤分析可以判断分析结果的可靠性。 2.1 数据的输入

2.2 Box-Behnken响应面试验设计与结果 2.3 选择模型

2.4 方差分析在本例中，模型显著性检验p<0.05，表明该模型具有统计学意义。由图4知其自变量一次项A，

B，D，二次项AC,A2,B2,C2,D2显著(p<0.05)。失拟项用来表示所用模型与实验拟合的程度，即二者差异的程度。本例P值为0.0861>0.05，对模型是有利的，无失拟因素存在，因此可用该回归方程代替试验真实点对实验结果进行分析。图 5 由图5可知：校正决定系数R2(adj)(0.9788>0.80)和变异系数（CV）为0.51%，说明该模型只有2.12%的变异，能由该模型解释。进一步说明模型拟合优度较好,可用来对超声波辅助酶法制备燕麦ACE抑制肽的工艺研究进行初步分析和预测。

origin中文说明Word版

第七章绘制三维图形 Origin支持三种数据类型的三维绘图功能：XYY工作表数据、XYZ工作表数据、矩阵数据，但是三维表面图只能由矩阵数据创建。下面以做一个最简单的正方体为例子说明。 7-1把工作表转为矩阵 7-1-1 导入数据创建一个三维数据文件，内容为XYZ，类似： x y z 1 1 10 1 2 10 1 3 10 1 4 10 1 5 10 ……… 并把最后一列z(Y)设置为z(z)。 7-1-2 类型转换 Origin有几种转换方法，这需要取决于工作表数据，对于此有规律的数据，选择Regular XYZ就行，得到Matrix5工作表(对例子来说为100X100矩阵)。

7-2 创建三维表面图和等高线图激活矩阵窗口,选择Plot3D中的相应命令,就可以会出想要的图。菜单命令含义模板文件 3D Color Fill Surface 三维彩色填充表面图MESH.OTP 3D X Constant with Base 三维X恒定、有基底表面图 XCONST.OTP 3D Y Constant with Base 三维Y恒定、有基底表面图 YCONST.OTP 3D Color Map Surface 三维彩色映射表面图CMAP.OTP 3D Bars 三维条形表面图3DBARS.OTP 3D Wire Frame 三维线框架面图WIREFRM.OTP 3D Wire Surface 三维线条表面图WIREFACE.OTP Contour-Color Fill 彩色填充等高线图CONTOUR.OTP Contour-B/W Lines+Labels 黑白线条、具有数字标记的等高线图 CONTLINE.OTP Gray Scale Map 灰度映射等高线图CONTOUR.OTP

响应面法实验

试验设计与优化方法，都未能给出直观的图形，因而也不能凭直觉观察其最优化点，虽然能找出最优值，但难以直观地判别优化区域．为此响应面分析法（也称响应曲面法）应运而生．响应面分析也是一种最优化方法，它是将体系的响应（如萃取化学中的萃取率）作为一个或多个因素（如萃取剂浓度、酸度等）的函数，运用图形技术将这种函数关系显示出来，以供我们凭借直觉的观察来选择试验设计中的最优化条件．显然，要构造这样的响应面并进行分析以确定最优条件或寻找最优区域，首先必须通过大量的量测试验数据建立一个合适的数学模型（建模），然后再用此数学模型作图．建模最常用和最有效的方法之一就是多元线性回归方法．对于非线性体系可作适当处理化为线性形式．设有m个因素影响指标取值，通过次量测试验，得到n组试验数据．假设指标与因素之间的关系可用线性模型表示，则有应用均匀设计一节中的方法将上式写成矩阵式或简记为式中表示第次试验中第个因素的水平值；为建立模型时待估计的第个参数；为第次试验的量测响应（指标）值；为第次量测时的误差．应用最小二乘法即可求出模型参数矩阵B如下将B阵代入原假设的回归方程，就可得到响应关于各因素水平的数学模型，进而可以图形方式绘出响应与因素的关系图．模型中如果只有一个因素（或自变量），响应（曲）面是二维空间中的一条曲线；当有二个因素时，响应面是三维空间中的曲面．下面简要讨论二因素响应面分析的大致过程．在化学量测实践中，一般不考虑三因素及三因素以上间的交互作用，有理由设二因素响应（曲）面的数学模型为二次多项式模型，可表示如下：通过n次量测试验（试验次数应大于参数个数，一般认为至少应是它的3倍），以最小二乘法估计模型各参数，从而建立模型；求出模型后，以两因素水平为X坐标和y坐标，以相应的由上式计算的响应为Z坐标作出三维空间的曲面（这就是2因素响应曲面）．应当指出，上述求出的模型只是最小二乘解，不一定与实际体系相符，也即，计算值与试验值之间的差异不一定符合要求．因此，求出系数的最小二乘估计后，应进行检验．一个简单实用的方法就是以响应的计算值与试验值之间的相关系数是否接近于1或观察其相关图是否所有的点都基本接近直线进行判别．如果以表示响应试验值，为计算值，则两者的相关系数R定义为其中对于二因素以上的试验，要在三维以上的抽象空间才能表示，一般先进行主成分分析进行降维后，再在三维或二维空间中加以描述．等等………… 2注意事项对于构造高阶响应面，主要有以下两个问题： 1，抽样数量将显著增加，此外，普通的实验设计也将更糟。 2，高阶响应面容易产生振动。响应面法(response surface methodology，记为RSM)最早是由数学家Box和Wilson于1951年提出来的。就是通过一系列确定性的“试验”拟合一个响应面来模拟真实极限状态曲面。其基本思想是假设一个包括一些未知参量的极限状态函数与基本变量之间的解析表达式代替实际的不能明确表达的结构极限状态函数。响应面方法是一项统计学的综合试验技术，用于处理几个变量对一个体系或结构的作用问题，也就是体系或结构的输入(变量值)与输出(响应)的转换关系问题。现用两个变量来说明:结构响应Z与变量x1,x2具有未知的、不能明确表达的函数关系Z=g(x1,x2)。要得到“真实”的函数通常需要大量的模拟，而响应面法则是用有限的试验来回归拟合一个关系Z= g’(x1,x2)，并以此来代替真实曲面Z=g(x1,x2)，将功能函数表示成基本随机变量的显示函数，应用于可靠度分析中。响应面方法实际上源于一种试验设计方法，试验设计方法是用来研究设计参数对模型设计状况影响的一种取样策略，决定了构造近似模型所需样本点的个数和这些点的空间分布情况。目前广泛应用于计算机仿真试验设计的主要方法是拉丁超立方体抽样和均匀设计，这两种试验设计能应用于多种多样的模型，且对模型的变化具有稳健性。 3响应面分析

Origin三维图绘制

前面已经讲过，绘制二维图和简单的三维图可以用工作表数据，而要绘制三维表面图和三维等高图，则需要用矩阵数据。 1、Origin矩阵数据的设置：（1）设置维数和始末边界。”Matrix”－>“Set Dimensions”在对话框中设置：Dimensions和Coordinates的值（2）设置矩阵的数据值。”Matrix”－>“Set Value”，假设用函数 cos(x)+sin(y) 2、等高线图 3、工作表转换为矩阵将工作表转换为矩阵的方法有：”Direct”，”Expand Colume”，”2D Binning”,”Regular XYZ”和Random Xyz。具体采用那种方法根据情况而定，最常用的是:Regular XYZ 和 Random Xyz。.这里介绍一个经验方法：选中工作表中的x和y列作二维散点图，如果散点图显示为规则图形则选择”Regular Xyz”，反之选择”Radom Xyz” 转换步骤：选中工作表中的Z列，菜单”Edit”－>“Convert to Matrix” －>“Random xyz”，然后在对话框中选择show plot项 4、三维表面图（1）三维彩色映射表面图（根据X,Y,Z坐标确定点在三维空间内的位置，然后各点一直线相连，这样的栅格线就确定了三维表面。（2）其他三维表面图的做法类似（略） 5、黑白线条＋数字标记的等高线图注：在xy坐标平面上，不同的z值的数据点连成的一条封闭曲线称为等高线 6、定制三维图形（1）定制Z值等级步骤：右键点击三维彩色映射表面图，在快捷菜单中选”Plot Details”,然后在”Plot Details”对话框中单击”Level”列的标题栏，打开”SetLevels”对话框，选择”Num. Of Level”单选命令按钮，输入图形Z值等级数（eg 12），，点击”OK” （2）定制填充颜色。（在上面Plot Details对话框中单击”Fill标题兰，选择所需的颜色）

正交与响应面的区别

响应面法：响应面法的基本思想是通过近似构造一个具有明确表达形式的多项式来表达隐式功能函数.本质上来说,响应面法是一套统计方法,用这种方法来寻找考虑了输入变量值的变异或不确定性之后的最佳响应值[1]。响应面法与正交法的区别正交试验设计则注重如何科学合理地安排试验，可同时考虑几种因素，寻找最佳因素水平组合；但它不能在给出的整个区域上找到因素和响应值之间的一个明确的函数表达式即回归方程，从而无法找到整个区域上因素的最佳组合和响应值的最优值．因此，人们期望找到一种试验次数少、周期短，求得的同归方程精度高、能研究几种因素间交互作用的回归分析方法，响应面分析方法的很大程度上满足了这些要求．响应面法与正交法的应用 1.童心等在正交实验联用响应面法优化脱皮马勃总生物碱提取的研究中得到了响应面法比正交法能得到更精确的因素水平量，从而有更好的实验结果。传统的正交设计方法是一种用线性数学模型进行设计的设计方法，可以找出多个因素水平的最佳组合。但是正交设计只能分析离散型数据，具有精度不高，预测性不佳的缺点。响应面法采用非线性模型，能求得高精度的回归方程，进行合理预测来找出最优工艺条件[2]。张崟等在响应面法和正交试验对骨素酶解工艺优化的比较实验中发现响应面法得出的最优工艺所得的水解度比正交试验高出15.4 %[3]。总的来说，正交实验比响应面设计实验次数更少，但是响应面设计可以得到一个回归方程，并能得到精确的因素水平值。参考文献 [1] 王永菲,响应面法的理论与应用 [2] 童心, 正交实验联用响应面法优化脱皮马勃总生物碱提取的研究 [3] 张崟, 响应面法和正交试验对骨素酶解工艺优化的比较

origin画3D图详细步骤

用origin画3D图详细步骤 Origin 的3D 图基本上都是从Matrix 上画的（3D Scatter 从Worksheet 画），这让很多初学者费解，因为这里涉及到Worksheet to Matrix 的转换，而转换的各种方法让人摸不到头脑。如果用过Surfer 绘制3D 图，就能感觉到当原始的XYZ 数据点是不规则的时候，要产生规则的网格去绘制3D 图将肯定涉及到插值。插值的好坏直接影响到图上很多细节的表达。这里先不介绍各种插值(gridding) 的细节，只区别数据是否规则，画个粗略的3D 图。当数据转换成Matrix 的时候，Matrix 的Cell 上只显示Z 值，XY 值在Column 和Row 的Header 上，默认情况下显示的是Index，若要看到XY 值，菜单上选View : Show XY。（图片有缩放，点击后看大图）直接转换-- Direct Convert (Edit : Convert to Matrix : Direct) 直接转换Worksheet 数据成Matrix，各个Cell 一一对应。当wroksheet 中不包含Matrix 的XY 信息时，转换后的Matrix 的XY 值为index：

直接转换-- Worksheet 中含有Matrix 的XY 值这里假设worksheet 数据的组织结构与Matrix 一样(X 按列排)，并且X 值存在第一行，Y 值存在第一列。注意，对于这样直接转换，X Y 的值必须时均匀间隔的。若X 值按行排，则选择Y varies acros columns，转成的Matrix 会转置(这里有点晕哦 :-)) XYZ 数据转换成Matrix -- Regular 如果是XYZ 这样的数据，则应该先考察一下数据是怎样分布的，Highlight XY column，画Scatter，若是规则的数据，则选择Edit : Comvert to Matrix : Regular 来转换。

DesignExpert响应面分析实验设计案例分析

学校食品科学研究中实验设计的案例分析 —响应面法优化超声波辅助酶法制备燕麦ACE抑制肽的工艺研究摘要：选择对ACE 抑制率有显著影响的四个因素：超声波处理时间(X1)、超声波功率(X2)、超声波水浴温度(X3)和酶解时间(X4)，进行四因素三水平的响应面分析试验，经过Design-Expert优化得到最优条件为超声波处理时间28.42min、超声波功率190.04W、超声波水浴温度55.05℃、酶解时间2.24h，在此条件下燕麦ACE 抑制肽的抑制率87.36%。与参考文献SAS软件处理的结果中比较差异很小。关键字：Design-Expert 响应面分析 1.比较分析表一响应面试验设计因素水平 -1 0 1 超声波处理时间X1(min) 20 30 40 超声波功率X2(W) 132 176 220 超声波水浴温度X3(℃) 50 55 60 酶解时间X4(h) 1 2 3 2.Design-Expert响应面分析分析试验设计包括：方差分析、拟合二次回归方程、残差图等数据点分布图、二次项的等高线和响应面图。优化四个因素（超声波处理时间、超声波功率、超声波水浴温度、酶解时间）使响应值最大，最终得到最大响应值和相应四个因素的值。利用Design-Expert软件可以与文献SAS软件比较，结果可以得到最优，通过上述步骤分析可以判断分析结果的可靠性。

2.1 数据的输入图 1 2.2 Box-Behnken响应面试验设计与结果图 2 2.3 选择模型

2.4 方差分析在本例中，模型显著性检验p<0.05，表明该模型具有统计学意义。由图4知其自变量一次项A，

Origin基础与绘图

实验5 Origin基础与绘图【实验主要内容】 1．工作簿和数据录入 2．二维与三维图形绘制 3．图形操作 4．数据及图形导出 5．图形输出 1．工作簿和数据录入在Origin 中，数据录入的方法有手动输入、通过剪切板传送、和由数据文件导入等。 1.1手动输入当数据较少时，可以手动输入。当需要的输入的数据可以通过数学公式计算得到的话，可以用菜单项【Column---Set Column Values】来完成（见下图）。图1 设置列数据对话框

1.2通过剪切板传送通过Windows 操作系统剪切板的【复制→粘贴】操作可以把其它应用软件的数据传送的Origin 中。 1.3有数据文件导入 Origin 提供了丰富的接口资源，通过菜单【File>Import 】或工具栏【Import 】按钮可以把一个或多个各种类型的数据文件导入到Origin 工作表。另外，现在大部分可以输出XY 图的现代仪器（如FT-IR、NMR、XRD等）操控软件会提供可供Origin 导入的ASCII 码数据文件。下面以导入“Samples\Import and Export ”文件夹下的多个ASCII 码数据文件为例简要说明导入文件的操作过程。单击工具栏【Import Multiple ASCII 】按钮，打开导入多个ASCII 码数据文件对话框：图2 导入多个ASCⅡ文件的对话框找到【Import and Export 】文件夹，选中要导入的数据文件并单击【Add File(s) 】将选定的文件添加到列表框（反之，在列表框中选中不希望导入的文件并点击

【Remove File(s)】可以将该文件从列表框中移除），之后点击【OK】按钮即可导入，结果如下：图3导入多个ASCⅡ文件导入得到的工作簿 2绘图 2.1图形绘制 1）二维图形的绘制导入“Samples\Curve Fitting”下的“Linear Fit.dat ”，选中要作图的数据列或区域（这里选取B 列），然后点击二维图形工具栏上的【Line + Symbol 】按钮，所绘结果如下：

5Origin8.0上机实验操作实验报告

实验课程名称：计算机在材料科学与工程中的应用

①项目（Projects）。Origin的项目文件是管理数据、各种与数据相关或者无关的子窗体（工作表、图形、矩阵等）的一个方便的容器。每次只能打开一个项目文件，但可以将一个项目中的内容添加到另外一个项目中。 ②窗口（Windows）。Origin由许多窗口和工作区，用于完成不同的工作。最常用的窗口是工作簿workbooks，图形graph和矩阵Matrix。 ③工作簿（Workbooks）。工作簿是用于管理和储存数据，每一个工作簿由许多工作簿组成，每一个工作簿包含有多个列组成的数据集合。在Origin中的列有各种类型，例如等，在图形中表示不用的点，如上图1所示。 ④工作簿的操作。选择File:New，然后选择Workbook就可以创建一个新的工作簿，如所示，这是界面上将会有两个工作薄。选择File:Import:Simple ASCII，打开Origin安装文件夹下的\Samples\Curve Fitting 文件夹中选Gaussian.dat，

⑤由导入的数据做散点图。从菜单中选择Plot:Symbol:Scatter，就可以得到一个散点图。所示。图3 （Graph）。图形窗口是表述实验数据和分析结果的图形的容器，各图层可以独立改变大小、移动，使得可以用各种图示来表达数据。将\Sample\Curve Fitting 数据导入，会发现包含有一个X列和3个Y列的数据，每个Y列的数据都与最左边

图5 ⑧项目浏览器（PE）。PE可以管理的的工作区域，还可以用PE由一个已经存在的项目文件创建新的项目文件。、导入数据Importing。Import Wizard可以将复杂的ASCII文件导，Import Wizard custom filter files过滤器，以后再导入同类型的数据文件就可以通过简单的拖拽到 Notepad打开\Samples\Import and Export 文件夹下的文件S15-125.dat

响应面分析

响应面分析响应面实验考察的范围比较窄，如果不先确定存在最大响应值的区域的话，很有可能在响应面实验时无法得到最值。在B&B上有一篇文章就通过具体的实例证明了这一点:第一次响应面没有得到最值，经过分析发现考察区域本身不存在最值点。经过进一步搜索后确定了一个存在最值的区域，再进行响应面实验就成功了。最陡爬坡法就是一个经典的搜索考察区域、逼近最值空间的方法。最陡爬坡法在运用中存在两个问题，一是爬坡的方向，二是爬坡的步长。前者根据效应的正负就可以确定:如果某个因素是正效应，那么爬坡时就增加因素的水平;反之，即减少因素水平。而对应爬坡步长，则要稍微复杂些。以下是自己对软件使用的一些想法，挺凌乱的，怕日后忘了，先写下来: 应用design expert应注意的问题:在析因实验设计中，如果至少有一个是数量因子，则在分析中得到的fit summary是不可靠的，不能应用其中suggest的方程(线性/二次/三次等，一般来说suggest都是一次方程)，如何选择方程要尽量考虑以下几点: 1.尽量考虑较高次的方程 2.满足所选方程不会aliased(在方差分析里看) 3.model要显著(在方差分析里看) https://www.360docs.net/doc/aa2478693.html,ck of fit要不显著(在方差分析里看)。 5. 诊断项里的残差要近似符合正态分布。特别是第四条，如果发现lack of fit显著了，那么很可能是漏掉了某项交互作用，对于A B两因素的二次方程而言，如果出现 lack of fit ,考虑下是否漏掉A2B AB2 A2B2 等. 只有当试验中有重复的点时，才能计算拟合不足。

对于响应面设计而言:由于一般的响应面设计就那几种，如2因素，得到的方程就绝对不会含有A2B AB2 A2B2 这些项，这是因为响应面设计的实验点数太少，这些项就如同A3 B3一样会被aliased的。总之两句话:对于响应面设计，在f(x)里的model比较简单，都是二次的，一般默认的那几个A, B , AB, A2 ,B2就OK了。对于含有数量因子的析因设计，如发现因子间存在二次关系，这个时候就要小心了，除了响应面里面的那几个外，是否还存在 A2B, AB2, A2B2等(判断标准就是上面5条) 要注意的是，析因实验与响应面设计的一个区别是:析因必须对每个因素的每个水平交叉重复N次(N>=2)，对于析因实验来说，不重复就无法分离交互作用和纯误差对响应变量的贡献。而响应面只需对中心点重复N次(由响应面的方法而定)，其余的点做一次就够了。 lack of fit，失拟检验，评估模型的拟合度。如果 p 值小于您选择的 a 水平，则证明模型未能与数据准确拟合。您可能需要添加项，或者变换数据，以便更准确地为数据建模。插值和拟合是统计中经常用到的两种方法，是解决离散点近似符合某函数的问题实验或者实际测量得到一系列的点A1,A2,A3,… 想要知道这些点近似符合哪个函数插值就是经过这些点，做出多项式函数或者其他函数，来作为这些点的近似函数而拟合就是尽量靠近这些点，做出多项式函数或者其他函数，来作为这些点的近似函数这两个的区别是:插值出来的函数肯定要过所有的点，也就是说所有的点都在这个函数上。而拟合出来的函数不一定过所有的点，但所有的点到这个函数的距离的某个运算式是最小的，或者说拟合出来的函数是所有近似函数中误差最小的那个。

响应面分析法优化反应条件的中心组合设计

响应面分析法优化反应条件的中心组合设计分组组数pH 时间温度摩尔比一. 加热温度为130℃（17组）（1）（9组） 1 3 4.50 10.00 130.00 1.25 3 17 4.50 150.00 130.00 1.25 25 6 7.00 80.00 130.00 1.25 26 11 7.00 80.00 130.00 1.25 27 14 7.00 80.00 130.00 1.25 28 8 7.00 80.00 130.00 1.25 29 5 7.00 80.00 130.00 1.25 4 24 9.50 150.00 130.00 1.25 2 1 9.50 10.00 130.00 1.25 （2）（4组） 9 18 4.50 80.00 130.00 0.50 21 16 7.00 10.00 130.00 0.50 22 20 7.00 150.00 130.00 0.50 10 13 9.50 80.00 130.00 0.50 （3）（4组） 11 7 4.50 80.00 130.00 2.00 23 27 7.00 10.00 130.00 2.00 24 22 7.00 150.00 130.00 2.00 12 21 9.50 80.00 130.00 2.00 组数pH 时间温度摩尔比二. 加热温度为110℃（6组） 5 19 7.00 80.00 110.00 0.50 7 10 7.00 80.00 110.00 2.00 13 28 7.00 10.00 110.00 1.25 14 26 7.00 150.00 110.00 1.25 17 12 4.50 80.00 110.00 1.25 18 23 9.50 80.00 110.00 1.25 三．加热温度为150℃（6组） 6 9 7.00 80.00 150.00 0.50 8 4 7.00 80.00 150.00 2.00 15 15 7.00 10.00 150.00 1.25 16 29 7.00 150.00 150.00 1.25 19 2 4.50 80.00 150.00 1.25 20 25 9.50 80.00 150.00 1.25

Origin做立体鱼图、图形拼凑方法

Origin在微乳液相图上的运用 Application of origin software on phase behavior of microemulsion 廖秋实编著济南

说明随着“鱼状”相图越来越广泛的用于研究微乳液的相行为及增溶性能，“鱼状”相图图片处理艺术显得越来越重要。图片的清晰度，表达效果直接影响着文章的命中率。总结本人近三年的学习情况后发现相图的绘制虽然简单，但时间长了容易忘记，故我将鱼状相图绘制方法总结如下以供918实验室所有成员学习参考。本文之所以能够完成，得益于柴老师及918实验室成员的大力帮助。在此要特别予以感谢。ε-β“鱼状”相图的研究理论及相关做图方法是由柴金岭导师率先提出的，后来师哥师姐得到导师的真传并予以发扬光大。本人在学习过程中得到了王丹以及孙浩同学的倾力帮助，没有他们的帮助就没有今天这篇文章，在此深表感谢。立体三维“鱼状”相图是由师姐吴宇彤首先提出并运用的，本人在学习过程中得到了王丹的大力指导，在此深表感谢。图形拼凑（组图）是新近才学会的，系由白婷婷同学从中国科学院大连物化所学习并传授于我。记得，白婷婷同学在深夜已经睡觉还起床到实验室给我远程指导做图方法，使我感动不已，在此向其表示深深的感谢！本文在写作及实践应用过程中得到了师妹刘中春及柴海会的大力支持，在此一并致谢。临近毕业，时间紧迫，加之本人水平有限，错误纰漏在所难免，忘各位读者能够自我甄别，若因本文错误而给读者带来不必要的麻烦及损失，本人概不承担任何责任。本文在吸收前人工作的基础上，融入了部分自己的思想成果。相

信本文对918实验室的师弟师妹们在微乳液相图的学习上会有所裨益。本文成果及版权归本人及柴老师领导下的山东师范大学化学院918实验室所有，严禁向第三方传播，违者必将追究其责任。廖秋实 2013年6月于济南

gnuplot的三维作图

假如数据文件data.txt中内容如下： # x y f(X,Y) 0.1 0.1 1 0.2 0.2 3.5 0.3 0.3 2.7 ... 则f(X,Y)的图形可如下绘制：在gnuplot console中使用command： splot "data.txt" 若要设定x和y的范围： splot [xi,xf] [yi,yf] "data.txt" 若要画colorful contour map: set pm3d map splot [xi,xf] [yi,yf] "data.txt" 设定x axis 显示的significant digit 为小数点后第10位 set format x "%1.10f" 同理可设置y axis 设定x axis tics 的间距为0.1： set xtics 0.1 存为彩色eps图,图名为img.eps： set terminal postscript eps color enhanced set output "img.eps" replot 1. 输出格式 gnuplot> set terminal x11 %输出到屏幕(Linux) gnuplot> set terminal postscript portrait noenhanced monochrome blacktext \ dashed dashlength 1.0 linewidth 1.0 defaultplex \ palfuncparam 2000,0.003 \ butt "Helvetica" 14' gnuplot> set output "test.ps" %输出到PS文件, 以便插入到LaTeX文件中. gnuplot> set terminal png small color picsize 640 480

Origin简明教程七章：绘制三维图形

Origin简明教程七章：绘制三维图形Origin支持三种数据类型的三维绘图功能：XYY工作表数据、XYZ工作表数据、矩阵数据，但是三维表面图只能由矩阵数据创建。下面以做一个最简单的正方体为例子说明。 7-1把工作表转为矩阵 7-1-1 导入数据，创建一个三维数据内容为XYZ，类似： x y z 1 1 10 1 2 10 1 3 10 1 4 10 1 5 10 ……… 并把最后一列z(Y)设置为z(z)。 7-1-2 类型转换 Origin有几种转换方法，这需要取决于工作表数据，对于有规律的数据，选择Regular XYZ就行，得到Matrix5工作表（对例子来说为100X100矩阵）。

7-2 创建三维表面图和等高线图激活矩阵窗口，选择Plot3D 中的相应命令，就可以会出想要的图。菜单命令含义模板文件 3D Color Fill Surface 三维彩色填充表面图 MESH.OTP 3D X Constant with Base 三维X 恒定、有基底表面图 XCONST.OTP 3D Y Constant with Base 三维Y 恒定、有基底表面图 YCONST.OTP 3D Color Map Surface 三维彩色映射表面图 CMAP.OTP 3D Bars 三维条形表面图 3DBARS.OTP 3D Wire Frame 三维线框架面图 WIREFRM.OTP 3D Wire Surface 三维线条表面图 WIREFACE.OTP Contour-Color Fill 彩色填充等高线图 CONTOUR.OTP Contour-B/W Line s+Labels 黑白线条、具有数字标记的等高线图 CONTLINE.OTP Gray Scale Map 灰度映射等高线图 CONTOUR.OTP

5种Origin最常用3D炫图绘制

5种Origin最常用3D炫图绘制绘制3D Waterfall 图数据要求：两个以上的Y列数据。示例准备：导入Graphing 文件夹中的Waterfall.Dat 文件数据。 ①选中前6个Y列（即B～C5列，也可以选中所有的Y列，这里只是为了清晰演示）。 ②单击菜单命令【Plot】一【Multi-Curve】→【Waterfall】或2D Graphs工具栏上的【Waterfall】按钮。数据图定制步骤如下。 ①双击图形化数据或菜单命令【Format】一【Plot..】。

②在打开的【Plot Details】对话框中选择各个标签卡，进行边线颜色和样式（线型）等的设定。 02绘制3D Walls 图数据要求：两个以上的Y 列数据。示例准备：导入Matrix Conversion and Gridding 文件夹中的DirectXY.dat文件数据。 ①选中所有Y列 ②单击菜单命令【Plot】一【3DXYY】→【3D Walls】或3D and Contour Graphs 工具栏上的【3D Walls】按钮。

03绘制3D Ribbons 图数据要求：两个以上的Y 列数据。示例准备：导入Matrix Conversion and Gridding 文件夹中的DirectXY.dat文件数据。 ①选中所有Y列 ②单击菜单命令【Graph】一【3DXYY】→【3D Ribbons】或3D and Contour Graphs 工具栏上的【3D Ribbons】按钮。

04 绘制3D Bars图数据要求：两个以上的Y 列数据。示例准备：导入Matrix Conversion and Gridding 文件夹中的DirectXY.dat文件数据。 ①选中所有Y列 ②单击菜单命令【Graph】一【3DXYY】→【3D Bars】或3D and Contour Graphs 工具栏上的【3D Bars】按钮。