PLT制作方法
详解用Python为直方图绘制拟合曲线的两种方法
详解⽤Python为直⽅图绘制拟合曲线的两种⽅法直⽅图是⽤于展⽰数据的分组分布状态的⼀种图形，⽤矩形的宽度和⾼度表⽰频数分布，通过直⽅图，⽤户可以很直观的看出数据分布的形状、中⼼位置以及数据的离散程度等。
在python中⼀般采⽤matplotlib库的hist来绘制直⽅图，⾄于如何给直⽅图添加拟合曲线（密度函数曲线），⼀般来说有以下两种⽅法。
⽅法⼀：采⽤matplotlib中的mlab模块mlab模块是Python中强⼤的3D作图⼯具，⽴体感效果极佳。
在这⾥使⽤mlab可以跳出直⽅图⼆维平⾯图形的限制，在此基础上再添加⼀条曲线。
在这⾥，我们以鸢尾花iris中的数据为例，来举例说明。
import numpy as npimport matplotlib.mlab as mlabimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas# Load dataseturl ="https:///ml/machine-learning-databases/iris/iris.data"names = ['sepal-length', 'sepal-width','petal-length', 'petal-width', 'class']dataset = pandas.read_csv(url, names=names)print(dataset.head(10))# descriptionsprint(dataset.describe())x = dataset.iloc[:,0] #提取第⼀列的sepal-length变量mu =np.mean(x) #计算均值sigma =np.std(x)mu,sigma以上为通过python导⼊鸢尾花iris数据，然后提取第⼀列的sepal-length变量为研究对象，计算出其均值、标准差，接下来就绘制带拟合曲线的直⽅图。
Plt文件制作方法
OceTDS400 plt 文件制做
一、 添加打印机驱动。
打开CAD 软件选中“文件”下拉菜单中的“打印机管理器”或“绘图仪管理器”如图：
二、 打开打印机管理器介面后，双击“添加打印机
向导”打开“添加打印机向导”对话框。
如图：
三、 点击“下一步”
四、 选中:生产商“oce ”、型号“Oce TDS400 1.x ”点击“下一步”
五、 点击“下一步”
六、 点击“下一步”
七、 点击“下一步”
八、 点击“完成”
九、打印时选中“OceTDS400”,点击“打印到文件”即可生成PLT 文件。
十、打印中如需要自定义纸张可先选中打印机点击打印机的“特性” 如下图：
十一、选“自定义图纸尺寸”点击“添加”
十二、出现新建图纸对话框点击下一步：
十三、输入要设定的图纸尺寸点击“下一步”：
十四、设定图纸留边，一般设为1mm —5mm 即可。
点击“下一步”如图：
十五、确订尺寸名，点下一步：
十六、点击完成，完成纸张大小设定。
如图：
十七、如果要设置打印样式请点击“打印”，选择打印样式表，编辑线宽。
如图：
十八、选中要设定的颜色设定颜色、线宽、灰度点击
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如何使用Python进行数据趋势分析
如何使用Python进行数据趋势分析随着数据量的爆炸式增长和互联网的飞速发展，数据分析的重要性日益凸显。
数据的统计和分析，有助于我们更好地了解数据的特征和趋势，从中发现规律，发掘价值。
在这方面，Python成为了越来越多人的选择。
Python作为一种底层编程语言，具有灵活性和代码可读性高的特点，同时具有丰富的数据分析工具包，可以方便地进行数据分析和处理。
近年来，“人工智能+大数据”已成为新经济领域的重要发展趋势，数据分析和挖掘技术也愈发重要。
数据趋势分析作为其中的重要一环，有着广泛的应用场景。
比如金融领域的股票分析，交通领域的拥堵分析，医疗领域的疾病趋势分析，甚至在政治选举中也可以运用数据趋势分析技术进行选情分析。
本文主要介绍如何用Python进行数据趋势分析，包括数据的获取、预处理和分析、趋势分析和结果可视化等过程。
同时，本文也会详细介绍利用Python进行数据趋势分析的步骤以及常用的工具包和技术，供读者参考和学习。
一、数据的获取和预处理在进行数据分析的过程中，我们首先需要获取数据。
Python中有很多数据获取的方式，比如直接读取本地文件、连接数据库、网络爬虫等等。
这里以获取本地文件为例。
获取本地文件的方式有很多种，本文介绍两种常见的方法。
第一种是使用Python自带的open方法读取本地csv文件。
csv文件是一种常见的数据格式，使用Python读取和处理csv文件非常方便。
首先我们需要获取csv文件的路径信息，然后使用open方法打开文件。
```pythonimport csvfilename = 'data.csv'with open(filename) as f:reader = csv.reader(f)header_row = next(reader)#处理头部信息print(header_row)```这里使用了with语句进行文件的打开和关闭，这样可以确保代码的安全和简洁。
TECPLOT-常用功能示例
TECPLOT 使用示例1 绘制XY曲线Tecplot 中的所有XY曲线都是由一个或者多个XY对构成的。
XY对之间的关系以及曲线绘制方式，在Tecplot被统称为XY绘图。
XY 绘图有三种方式：1. 直线式（Lines）: 用线段连接所有的数据点。
2. 符号式（Symbols）:每个数据点由一个符号代表，例如圆、三角形、方形等。
3. 柱状式（Bars）:每一个数据点由一个水平或垂直柱代表。
下面我们结合tecplot自带的rain.plt文件进行实例讲解XY曲线的绘制。
1．首先打开rain.plt文件1）点击菜单File，选择New Layout。
2）顺次点击File/Load Datafile,在Tecplot 的安装目录TEC90 下顺序选择Demo/plt/rain.plt。
2．然后调整绘图选项3）在XY菜单中，选择定义XY绘图（Define XY Mappings）项。
选中Map 2和3，然后点击Map Show 项会出现一个选择窗口，选择激活（Activate）。
如图1所示。
图 1 显示XY曲线4）在XY-Mappings窗口中有许多选项，可以方便的用来改变曲线形式，定义XY轴变量，改变柱状图形式等等功能，由于其操作过程非常简单，这里不作一一赘述。
图2为做好的一个示例图。
图 2 XY曲线绘制示例2 绘制矢量图1．首先打开示例文件，velocity.plt1)点击菜单File，选择New Layout。
2)顺次点击File/Load Datafile,在Tecplot的安装目录TEC90下顺序选择Demo/plt/velocity.plt。
2.下面对矢量图进行绘制属性设定。
1）在工具栏中，不选Mesh 前的，选择矢量（Vector）前的。
在弹出的Select Variables 对话框中设置U为V4：U/RFC，V为V5：V/RFC，点击OK。
2）由于默认的颜色为红色，不能反映出速度的大小。
Python数据可视化教程之Matplotlib实现各种图表实例
Python数据可视化教程之Matplotlib实现各种图表实例前⾔数据分析就是将数据以各种图表的形式展现给领导，供领导做决策⽤，因此熟练掌握饼图、柱状图、线图等图表制作是⼀个数据分析师必备的技能。
Python有两个⽐较出⾊的图表制作框架，分别是Matplotlib和Pyechart。
本⽂主要讲述使⽤Matplotlib制作各种数据图表。
Matplotlib是最流⾏的⽤于绘制2D数据图表的Python库，能够在各种平台上使⽤，可以绘制散点图、柱状图、饼图等。
1、柱状图是⼀种以长⽅形或长⽅体的⾼度为变量的表达图形的统计报告图，由⼀系列⾼度不等的纵向条纹表⽰数据分布的情况，⽤来⽐较两个或以上的价值（不同时间或者不同条件），只有⼀个变量，通常利⽤于较⼩的数据集分析。
柱状图可以⽤来⽐较数据之间的多少，可以⽤来观察某⼀事件的变化趋势，柱状图亦可横向排列，或⽤多维⽅式表达。
实现代码：# 导⼊绘图模块import matplotlib.pyplot as plt# 构建数据sales = [7125,12753,13143,8635]# 中⽂乱码的处理，rcParams也可以⽤于设置图的分辨率，⼤⼩等信息plt.rcParams['font.sans-serif'] =['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 绘图,第⼀个参数是x轴的数据，第⼆个参数是y轴的数据，第三个参数是柱⼦的⼤⼩，默认值是1（值在0到1之间），color是柱⼦的颜⾊，alpha是柱⼦的透明度plt.bar(range(4), sales, 0.4,color='r', alpha = 0.8)# 添加轴标签plt.ylabel('销量')# 添加标题plt.title('⽔果2018年度销量')# 添加刻度标签plt.xticks(range(4),['苹果','⾹蕉','梨','猕猴桃'])# 设置Y轴的刻度范围plt.ylim([5000,15000])# 为每个条形图添加数值标签for x,y in enumerate(sales):plt.text(x,y+100,'%s' %y,ha='center')# 显⽰图形plt.show()效果图：只需绘制柱状图的函数bar()改成barh()就可以将柱状图长⽅形或长⽅体从垂直⽅向变为⽔平⽅向。
Python中的数据可视化技术
Python中的数据可视化技术Python是一种高级通用编程语言，它具有简单易学，可扩展性强、可移植性强等优点。
除了数据处理和分析外，它在数据可视化方面也表现出色。
这篇文章将会介绍Python中的数据可视化技术，具体内容包括以下几个方面。
一、MatplotlibMatplotlib是Python中最流行的数据可视化工具，它是一个功能强大而又灵活的绘图库，可以创建各种二维图形，如折线、散点、柱状图等。
色彩、线型、字体大小等都可以自定义，而且它可以集成到Python程序中，并且与NumPy、SciPy等科学计算库很好地协同。
以下是使用Matplotlib绘制line plot的示例代码：```pythonimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 创建数据x = np.linspace(-5,5,100)# 计算函数值y = np.sin(x)# 绘制图形plt.plot(x, y)# 显示图形plt.show()```二、SeabornSeaborn是基于Matplotlib的数据可视化库，它提供了各种高级统计图表，如分布图、分类图、热力图等，同时还支持在Matplotlib图表中使用更好的颜色、标签和标度等。
它的界面更加友好，使用起来更加方便。
以下是使用Seaborn绘制heatmap的示例代码：```pythonimport numpy as npimport seaborn as sns# 创建数据data = np.random.randn(10, 15)# 绘制图形sns.heatmap(data, cmap="RdBu")# 显示图形plt.show()```三、PlotlyPlotly是一款交互式的数据可视化库，可以生成各种静态和动态的图表，并支持在线保存和分享。
它支持Python和其他编程语言，可以制作3D图表、动态散点图、地图等。
血涂片制作
四分之三区域）。
正确
分类计数细胞以一定方向有规律地
移动视野，一般以“城垛式”进行，避
免重复、遗漏、主观选择视野。
四、阅片
观察部位： • 体部：主要是体积较小、密度较大的淋巴细胞。 • 尾部和两侧：主要是体积较大、密度较小的单核细胞和粒细胞； 异常大的细胞也常分布在尾部。
体部 两侧
尾部
四、阅片
• 如何通过血涂片估算PLT？ – 无异常聚集或纤维蛋白丝时凝集的血涂片上，在细胞分布均匀的 位置，PLT（×10 9 /L）=10个油镜视野中PLT平均个数×15×10 9 /L。
二、染色
瑞氏（Wright）染色
Ⅰ液（A液）：Wringht染料1g，由伊红（酸性染料）和亚甲蓝（碱性染料） 溶解于甲醇500ml而成。
Ⅱ液（B液）：磷酸盐缓冲液（pH6.8）。无水磷酸二氢钾（KH2PO4） 6.64g、无水磷酸氢二钠（HNA2O4P）2.56g、蒸馏水加至1000ml。
二、染色
一、涂片
血涂片制备的质量保证项目与评价
（1）载玻片 保持中性、洁净、无油腻
（2）制备血涂片 a) 良好的血涂片的“标准”为血膜由厚到薄逐渐过渡。应厚薄事宜，头、
体、尾分明，分布均匀，两侧留有空隙，边缘整齐。 b) 血膜厚度、长度与血滴的大小、推片与载玻片之间的角度、推片速度及
HCT有关。血滴大、角度大、推片速度快则血膜厚；反之，则血膜薄。 c) HCT增高时，血液黏度较高，宜保持较小的角度，可得满意血涂片；相
4
3
2
1
五、扩展
吉姆萨染色法 染液稀释：吉姆萨染液+磷酸盐缓冲液（pH7.0）,比例：1： 10（约1ml缓冲液加2滴吉姆萨染液）。 染色：将稀释的吉氏染液铺满厚、薄（固定）血膜上，室 温染15-30分钟。 冲洗：以自来水冲洗（注：勿先将染液倾倒掉）。 镜检：血片晾干油镜检查 由于用蒸馏水破坏红细胞的时候经常会使厚血膜难以着色， 因此现在都将这一步骤省略。
血涂片的制备与染色(29)
血涂片的制备
◈ 制备合格的血涂片，是血液学检查的最基本的技 术和方法， ◈ 血片的质量及染色的好坏，直接影响到细胞形 态的观察、和诊断。
（一） 载玻片的清洁
1. 新玻片：常带有游离碱质，用1mol/L HCl 浸泡24h， 清水冲净，干燥备用。
2. 用过的玻片：肥皂（洗涤剂）水煮沸20 min，再用 热水将肥皂和血膜洗净，清水反复冲洗，干燥备用。
3. 自动推片机法
标准化 自动化 智能化
第四部分 血细胞常用的染色方法
细胞染色技术
细胞涂片，在光学显微镜观察之前需要固定、染色。
固定：将细胞蛋白质和多糖等成分迅速交联和凝固，
以保持细胞原有的形态结构不发生变化。
染色目的：使细胞的主要结构（细胞质、细胞核、
细胞器等）染上不同的颜色，便于显微镜下观察。
Hale Waihona Puke 碱性美蓝结合，偏碱：出现异常蓝染。 ⓑ PH<PI: 酸性环境，蛋白质分子带正电荷多，易与酸
性伊红结合，因此偏酸：氢离子较多，降低对碱性染料 的亲和力，增强伊红着色，出现异常红染。
最佳PH：6.4～6.8，应使用缓冲液。
同时使用优质甲醇（AR）和清洁的中性玻片。
【染色方法】
以血涂片为例 ① 血膜干后，在两端用蜡笔化线，平放在染
色架上； ② 加染液数滴，固定1min； ③ 加等量或稍多的缓冲液，与染液充分混匀，
有一定的空隙（0.3cm和1.5cm），血膜长度
占载玻片的2/3左右。玻片的一端应留有贴标
签的地方。
0.3cm
临
沂 市
1.5cm
人
民
医
院
制血膜
白细胞显微镜分类
瑞氏染色
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尊敬的客户：
在制作PLT文件之前请仔细阅读该说明，以免生成的文件与本公司的打印机不匹配和出现错误乱码。
因CAD的版本和字体缺失、线型比例等因素，导致发送到本公司输出的CAD图纸经常会出现乱码不全和缺字体的问题。
在此，本公司建议各位客户能制作PLT打印文件，该种文件已包含所需打印图形的打印信息，能直接输出，减少出错率，缩短输出前的检查时间。
注：因本公司输出PLT打印文件的软件不能同时识别不同尺寸的PLT 文件，所以在制作PLT文件时不同规格的文件需分开(如：A2、A1、A0、A2+……)，方便区分打印。
(A3\A4图幅可不用做PLT文件)
先安装与本公司打印机匹配的打印驱动，
回到CAD中，选择“文件”->“打印”后，可以打印机列表中查找到刚安装的打印机，
选中该打印机后点击旁边的“特性”项，会出现：
此时需定义一个打印页面的尺寸大小，因图纸尺寸的大小必须比实际打印尺要大，便定出了一个规格：A0：880x1250 A1：880x620 A2：620x435 只需将所要输出的图形大小所对应的图纸尺寸添加输入便可，如上图，尺寸列表内没有任何尺寸大小，需添加，做法如下：
点击上图“添加”进入添加页面尺寸对话框，如下：
选择“创建新图纸”点击下一步：
如图的宽度和高度就对别对应上面所说的图纸大小的尺寸，以A1为例，A1对应的尺寸为880x620 注意单位用毫米。
输入完成后选择下一步：
如上图设置边距，分别为5，选择下一步，分别是命名纸张尺寸和PMP文件名，均为默认下一步，最后是选择“卷筒纸张”选择完成。
此时在自定义图纸尺寸中能查看到刚创建的新图纸尺寸为：880x620并选中：
点击确定后，系统会询问是否保存打印机配置文件，建议选择保存，便可重复使用：
进入打印设置选项卡如图：
在图纸尺寸下拉列表中选择已创建所需的图纸尺寸，如“用户1（880.00x620.00 毫米）”
图纸方向选择横向，此选项取决于模型空间图形的方向，并不代表图纸输出时的方向，其实在创建
图纸尺寸的时候便可由数据决定图纸的方向。
一般A1和A2都用横向打印，所以A1:880x620 A2:620x435 880和620为长边，即为宽度，故为横向。
而A0：880x1250为纵向，故长边数据为其后。
接下为打印比例设置，设置该图形以创建尺寸为基础定义一个比例值，建议不使用“按图纸空间缩放”项，若需命名用该项，请输入比自动缩放值更大的数值，各边空出最少8mm的边距。
下面为打印偏移，即打印位置，均选择为“居中打印”，当实际打印尺寸大于创建的图纸尺寸时X和Y 均为负数。
然后，按要求设置线宽，如图点击：
然后回到“打印设备”选项卡中选择打印后的PLT打印文件存放的路径：
一般为默认的文件名，也可更改名称。
回到打印设置，选定打印区域如图：
使用窗口选择在模型空间中所需打印成PLT文件的图形如图：
选择完成后回到“打印设置”中点击“完全预览”查看打印效果，确定无误后，便可打印成PLT文件：
完成PLT打印后，需查看其效果图。
可用PLT查看工具进行查看。
安装完成后可以程序中找到：
运行后，需进行一项查看单位设置，点击“Toois”—>“Options”进入Options选项卡后选中：
设置完成后打开任一PLT文件，使用快捷键：Ctrl+I 查看该PLT文件的尺寸大小：。