GRAPHER10 制作点线图并进行拟合
excel离散点拟合直线
excel离散点拟合直线
要在Excel中进行离散点拟合直线，您可以按照以下步骤进行
操作：
1. 打开Excel，并创建一个新的工作表。
2. 在工作表中输入您的离散点数据，其中第一列为X轴坐标，第二列为Y轴坐标。
3. 在工作表中选择“插入”选项卡，然后选择“散点图”选项。
4. 在散点图上右键单击，并选择“添加趋势线”选项。
5. 在趋势线面板中，选择“线性”趋势线类型，并勾选“显示方
程式”和“显示R平方值”选项。
6. 单击“确定”按钮即可拟合出一条直线，并在图表上显示方程
式和R平方值。
请注意，Excel中的拟合直线只能适用于线性关系的数据。
对
于非线性的数据，则需要使用其他方法进行拟合，例如多项式拟合或非线性回归。
如果您需要进行非线性拟合，可以使用Excel的“趋势线”功能，该功能允许您选择其他的趋势线类型，如多项式趋势线、指数趋势线、对数趋势线等。
具体步骤如下：
1. 在工作表中选择您的离散点数据，并创建一个散点图。
2. 在散点图上右键单击，选择“添加趋势线”。
3. 在趋势线面板中，选择您所需的趋势线类型，比如多项式趋势线、指数趋势线等，并输入所需的拟合阶数或参数。
4. 勾选“显示方程式”和“显示R平方值”选项，然后单击“确定”按钮。
5. Excel将会对您的数据进行拟合，并在图表上显示拟合的趋势线及其方程式和R平方值。
请注意，在使用非线性趋势线拟合数据时，由于趋势线类型和参数的选择会影响拟合结果，因此需要根据实际情况进行选择和评估。
grapher与Surfer做图完美教程
将做好的图导出图片格式或打印
Surfer 8.0
1147290 2147710 1148370 2149210 1150570 2151150 2152330 2153170 1153930 1155010 1156170
1156570 1156890 2157690
2158690 2159070 1159950
2160370 21261160130050
1161430 2162230
2163190 1164610
Grapher 4.0
1700
1600
1500 1400 1300
0-9m 9-12m 12-18m
0-10m 10-12m 12-18m
0-11m 11-15m 15-18m
0-10m 10-12m 12-18m
1200 1100
干黄土 潮湿黄土 胶泥 湿黄土
1000 147000
148000
149000
150000
0-11m 11-15m 15-18m
0-7m 7-12m 12-18m
151000
高程图VS岩性柱状图
0-8m 8-14m 14-15m
0-7m 7-17m 17-18m
室内资料整理常用的做图软件
SURFER 8.0和 GRAPHER 4.0
其中:
SURFER GRAPHER
主要做3D图、等高线图以及一些平面图等 主要做高程图、平面展布图等较多的图件
简
介
所谓做图最重要总结为三步:
1、数据的准备: surfer 8.0 和grapher 4.0所用的数据主要有两
excel中曲线拟合
excel中曲线拟合
在Excel中进行曲线拟合通常涉及使用数据分析工具或者图表工具中的趋势线功能。
以下是一些基本的步骤：
1.准备数据：首先，确保你有一组数据，包括自变量和因变量。
这些数据可以是散点图数据，即x 和y 的数值对。
2.创建散点图：选择你的数据并创建散点图，以便查看数据的分
布情况。
3.添加趋势线：在图表中右键单击数据点，选择“添加趋势线”选
项。
在弹出的对话框中，选择适合你数据类型的趋势线类型（如
线性、多项式、指数、对数等），然后勾选“显示方程式”和“显示
R 平方值”以获取拟合方程和拟合优度。
4.获取拟合方程：Excel会为你的趋势线提供一个方程式，该方
程式描述了拟合的曲线形式。
你可以将其用于预测或进一步分
析。
曲线拟合 给定10个点 拟合曲线 复制即用 c++
#include <iostream>#include <fstream>#include <string>#include<iomanip.h>#define F1(t) (1+(t)*(t)*(2*(t)-3))#define F2(t) ((t)*(t)*(-2*(t)+3))#define F3(t) ((t)*(1+(t)*((t)-2)))#define F4(t) ((t)*(t)*((t)-1))using namespace std;void tangent(double *y,double *dy,int n) //计算各个节点的切矢，采用自由端点条件//追赶法求解三对角方程组{int i;double *a,*b,*c,*d;a=new double[n];b=new double[n];c=new double[n];d=new double[n];//追赶法计算系数for(i=1;i <n;i++)a[i]=1;b[0]=2;b[n-1]=2;for(i=1;i <n-1;i++)b[i]=4;for(i=0;i <n-1;i++)c[i]=1;d[0]=3*(y[1]-y[0]);d[n-1]=3*(y[n-1]-y[n-2]);for(i=1;i <n-1;i++)d[i]=3*(y[i+1]-y[i-1]);//追赶法回代double *L,*U;L=new double[n];U=new double[n];U[0]=b[0];for(i=1;i <n;i++){L[i]=a[i]/U[i-1];U[i]=b[i]-L[i]*c[i-1];}double *yy;yy=new double[n];yy[0]=d[0];for(i=1;i <n;i++)yy[i]=d[i]-L[i]*yy[i-1];dy[n-1]=yy[n-1]/U[n-1];for(i=n-2;i>=0;i--)dy[i]=(yy[i]-c[i]*dy[i+1])/U[i];//delete a,b,c,d,L,U,yy;}double spline(double *x,double *y,double *dy,double xa,int n) //三次Hermite插值//数据点x[n],y[n],切矢dy[n]//返回xa处的插值数值//要求x严格递增，x[0] <=xa <=x[n-1]{int i;for(i=0;i <n-1;i++)if(xa <=x[i+1])break;double t = (xa-x[i])/(x[i+1]-x[i]);return F1(t)*y[i]+F2(t)*y[i+1]+F3(t)*dy[i]+F4(t)*dy[i+1];}int main(){double s_ua,xa_ua;//A类型循环变量double s_ub,xa_ub;//B类型循环变量double s_uc,xa_uc; //C类型循环变量double s_a_result,xa_a_result;////double s_b_result,xa_b_result;//double average_s,average_xa;double dy_ua[4];double dy_ub[4];double dy_uc[4];double x_ua[4]={0.000,0,0,0};double y_ua[4]={0.0000,0,0,0};double x_ub[4]={0.000,0,0,0};double y_ub[4]={0.0000,0,0,0};double x_uc[4]={0.000,0,0,0};double y_uc[4]={0.0000,0,0,0};//DNA//double X[10] = {0.000,7.000,11.197,17.910,28.649,45.826,73.301,117.251,187.551,300.00};//double Y[10] = {272,3008,5854,10287,18398,32204,56751,95727,151346,232604};//HCG//double X[10] = {0.000,0.500,1.000,5.000,10.000,50.000,100.000,500.000,1000.000,5000.000};//double Y[10] = {1477,1869,1920,4279,7010,28345,55156,245217,415291,1294682};//HSV-M//double X[10] = {0.000,0.500,0.645,0.832,1.073,1.385,1.786,2.304,2.973,3.835};//double Y[10] = {349,4273,5487,7054,9072,11685,15043,19381,24984,32203};//Trepdouble X[10] = {0.000,0.400,0.761,1.450,2.760,5.254,10.001,19.039,36.245,70.000};double Y[10] = {988,2620,4889,9686,19423,39364,81962,152041,249416,398202};int n;/*string s_a;//用于a b c段线string s_b;//用于b c段线string s_c;//用于c段线string s_avarage;//用于b c段线求均值*/for(n=0;n<9;n++){//computing(X,Y,n);int k_a,k_b,k_c;//插值函数调用，并把结果输入到文件if(n == 0){cout<<n<<endl;for(k_a=0;k_a<4;k_a++){x_ua[k_a] = X[k_a+n];y_ua[k_a] = Y[k_a+n];}//给x、y赋初值。
graphpad 作图数据分析步骤PDF版
XY 图作图分析步骤：1.打开graphpad prism 5，出现以下界面2.选择需要做的图：New table& grap h处选择XY，Choose a graph处选择相应的图形（散点图可选择第一个或带有连线的第二个）在Subcolumns for replicates or error values处选择（如果只有一个x值对应一个y值，则选择Enter and plot a single Y value for each point，如果有多个X值对应多个Y值（如同一浓度或同一时间点不同组别各个体的Y值）则选择图中的图标）3.输入数据（可参照下图）4.查看图形点击graphs中的Data1则出现以下图形：5.对数据进行分析，对图形进行拟合XY中可供选择的分析种类有选择上图中工具栏中Analyze data选项，GraphPad prism5会自动给出分析选项，Linear regression可给出X、Y值的相关性r2。
Nonlinear regression 分析时，应先对数据进行转换(可选择下图中的transform选项)，将X值转换为对数格式后方可进行EC50、IC50的分析及曲线拟合。
柱状图作图分析步骤：Grouped作图步骤：双因素（不同药物不同时间点）1.打开graphpad prism 5，选择“Grouped”（可用分析方法有）2.选择相应的图形格式一般选择下图中的选项（可将实验中的诸如每组的浓度、反应结果输入）3.输入数据可选择在列表头输入不同的治疗方式或不同的药物浓度题名，在行输入不同时间点及不同时间点各组对应的数值。
见下图4.查看GraphPad prism5 自动生成的图形按照下面截图中Graph 中与数据表相对应的名称（图中为黑色粗体字）即可查看得到的图形如下：5.对数据进行分析，并在图上进行标识选择下图中工具栏中Analyze选项，GraphPad prism5会自动给出分析选项,选择Two-way ANOVA可比较实验结果在不同时间点、不同组别之间有无差别，选择Row means/totals,可给出每个时间点每组的平均值，SEM及n值。
利用Surfer生成等值线图
1、输入数据
打开surfer12，新建工作表，要求输入三列数据，分别坐标点（X、Y）和每个坐标点的数值（顺序可以任意）。
然后，打开“数据-指定XYZ各列”，设置X、Y、Z对应的各列标号，并保存文件。
2、生成网格
点击“网格-数据”，并选择第一步生成的文件，在弹出的对话框中设置网格化参数，网格化算法选择克里金插值法，再点击“确定”进行网格化操作并保存文件。
3、生成等高线图
点击工具栏左侧图标建立新场景。
选择“图形--新建—等值线图”选项，并打开第二步生成的文件，即可自动建立等值线图。
4、调整显示选项。
为了使得生成的图像更容易观察，需要适当调整。
先按照下图进行勾选，并在”顶边轴”的属性管理中选中”标注-显示“，以显示顶轴刻度。
在等值线图的属性管理器中，更改”层次-等值线着色-填充等值线“，并更改等值线颜色。
可选中“比色刻度尺“选项，以显示比色刻度尺，便于观察。
最终生成的等值线图如下图所示：。
GRAPHER用法
用GRAPHER绘制二维曲线图：1、数据转换（略）2、用GRAPHER绘制二维曲线：运行GRAPHER绘图软件，点击【FILE】菜单，然后点击其下拉菜单【WORKSHEET】打开工作表。
点击【FILE】菜单，再点击【OPEN】子菜单，选中文件【SJ.DAT】，数据就会显示在工作表【WORKSHEET】中。
然后点击右上角【×】将其关闭。
点击【GRAPHER】菜单，然后点击其下拉菜单中【LINE OR SYMBOL】菜单；就会弹出一个对话框【OPEN DAT】,选择文件夹、然后选择文件【SJ.DAT】，完成后点击【OK】按钮；这时就会显示对话框【LINE PLOT】;其中有一个对话框【WORKSHEET COLUMNS】,选择【X:】方向上所对应的数据；选择【Y：】方向上所对应的数据，完成后点击【OK】即可绘出曲线。
3、对曲线及坐标轴编辑：双击【X、Y】轴以及图形就可相应对其进行编辑。
A、【X】轴进行编辑：双击【X】轴，就会弹出一个对话框：【EDIT X AXIS-X AXIS1】SCALE: LINEAR----表示绘图用线性坐标LOG[BASE 10]----表示绘图用对数坐标LENGTH&STARTING POSITIONLENTH: 表示坐标轴的长度[X,Y]：表示坐标原点的位置TITLE:对坐标轴的标注AUTOMATIC:自动设定，RELATIVE:自定义；X OFFSET: 离X轴距离；Y OFFSET:离Y轴距离FONT:对X轴标注字体选择AXIS LIMITS:坐标轴范围DATA MIN:最小数据；DATA MAX:最大数据AUTO:AXIS MIN:坐标轴最小值；AXIS MAX:坐标轴最大值TICKS AND TICK LABELS:坐标刻度及刻度标注如果要显示主、次刻度及标注应首先选择【SHOW】EDIT TICKS:编辑标尺刻度，可对主、次刻度的长度、大小、方向、间距、范围进行编辑；完成后点击【OK】。
Origin曲线拟合和具体操作
3、Title & Format选项卡
Title & Format选项卡设置说明
Show Axis & Ticks，选中该复选框，显示坐 标轴及刻度。 在Title文本框中键入坐标轴标题。 分别从Color，Thickness (pts)和Major Tick Length下拉列表中选择坐标轴的颜色，宽带 和刻度的长度。 Major和Minor下拉列表选项控制主/次刻度 的显示方式，包括里、外、无、里外。
Graph窗口介绍
3、框架：（1）框架是个长方形的方框， 将绘图区框在里面，对于二维图形就是坐 标轴的位置；（2）对于Graph来说，框 架是独立于坐标轴之外的元素，坐标轴可 以设置为隐藏，但框架仍然存在，可以通 过选择菜单命令：View | Show | Frame 来 显示/隐藏框架
不同位置鼠标的右击快捷菜单
彩色映射图 泡沫图
Color Mapped Graph （彩色映射图）
两个Y列，每一行 的两个Y值决定了数 据点的显示状态。 左边Y值表示数据 点的位置，右边Y值 表示数据点的颜色 Plot－Bubble/ Color Mapped-Color Mapped
Bubble Graph（泡沫图）
坐标轴刻度的类型
Linear为标准线性刻度； Log10为对数刻度，X‘=lg(X)，该方式有 利于显示不同数量级之间的数据， Origin7.0不同于以前的版本，如果数据 处于同一数量级，则以线性刻度显示； Logit，logit=ln[Y/(100-Y)]； ln，自然对数坐标。 log2，以2为底的对数坐标。 ……
Format下拉列表调整字体的格式，Type的 类型不同，该下拉列表选项也不同。 Font, Color, Bold, Point是用来调整字体、颜 色、加粗、大小的 标签数字被Divide By文本框中的数字去除， 将结果显示在标签处。
excel中散点拟合公式
excel中散点拟合公式散点拟合公式是在Excel中进行数据分析和预测的重要工具之一。
通过拟合散点图中的数据点，我们可以找到一条最佳拟合曲线，从而进行数据的预测和分析。
在Excel中进行散点拟合，首先需要将数据点绘制成散点图。
在绘制散点图之后，我们可以使用Excel提供的趋势线功能来进行拟合。
Excel提供了多种拟合函数，包括线性拟合、多项式拟合、指数拟合、对数拟合等。
线性拟合是最简单的拟合方法之一。
线性拟合通过拟合一条直线来描述数据的趋势。
在Excel中，可以通过添加趋势线来进行线性拟合。
线性拟合的公式为y = mx + b，其中m为斜率，b为截距。
通过线性拟合，我们可以得到数据的线性趋势，并进行预测和分析。
除了线性拟合，Excel还提供了多项式拟合的功能。
多项式拟合可以拟合出更复杂的曲线，以更好地适应数据的变化。
在Excel中，可以通过选择多项式拟合的阶数来进行拟合。
多项式拟合的公式为y = a0 + a1x + a2x^2 + ... + anx^n，其中a0、a1、a2等为多项式的系数。
通过多项式拟合，我们可以得到数据的多项式趋势，并进行预测和分析。
指数拟合是一种常用的拟合方法，适用于呈指数增长或指数衰减的数据。
在Excel中，可以通过添加趋势线并选择指数拟合来进行拟合。
指数拟合的公式为y = ab^x，其中a为常数，b为底数。
通过指数拟合，我们可以找到数据的指数趋势，并进行预测和分析。
对数拟合是一种特殊的拟合方法，适用于呈对数增长或对数衰减的数据。
在Excel中，可以通过添加趋势线并选择对数拟合来进行拟合。
对数拟合的公式为y = a + bln(x)，其中a、b为常数。
通过对数拟合，我们可以找到数据的对数趋势，并进行预测和分析。
除了上述几种常用的拟合方法，Excel还提供了其他拟合函数，如幂函数拟合、多项式逼近拟合等。
通过选择合适的拟合函数，我们可以根据散点图中的数据点，找到最佳的拟合曲线，并进行数据的预测和分析。
ggplot 曲线拟合
ggplot 曲线拟合在数据可视化中，ggplot是一个非常强大和灵活的R语言包，用于创建高质量的图形。
如果你想要在ggplot中进行曲线拟合，有几种方法可以实现。
方法一，使用geom_smooth函数。
ggplot提供了一个名为geom_smooth的函数，它可以用来拟合曲线。
该函数会根据数据的特征自动选择合适的拟合方法，并在图形中绘制拟合曲线。
以下是一个示例代码：R.library(ggplot2)。
# 创建一个数据框。
df <data.frame(x = 1:10, y = c(1, 4, 3, 6, 5, 8, 7, 9, 10, 12))。
# 使用ggplot和geom_point创建散点图。
ggplot(df, aes(x, y)) +。
geom_point() +。
geom_smooth()。
上述代码中，我们首先创建了一个数据框df，然后使用ggplot 和geom_point函数创建了一个散点图。
最后，通过添加geom_smooth函数，我们实现了曲线的拟合。
ggplot会自动选择合适的拟合方法，并在图形中绘制出拟合曲线。
方法二，手动拟合曲线。
除了使用geom_smooth函数自动拟合曲线外，你还可以手动拟合曲线并将其添加到ggplot图形中。
这可以通过使用stat_function函数来实现。
以下是一个示例代码：R.library(ggplot2)。
# 创建一个数据框。
df <data.frame(x = 1:10, y = c(1, 4, 3, 6, 5, 8, 7, 9, 10, 12))。
# 定义一个拟合函数。
fit_func <function(x) {。
# 在这里定义你的拟合函数，可以是任何你想要的函数。
# 这里以简单的多项式函数为例。
fit <lm(y ~ poly(x, 3), data = df)。
predict(fit, newdata = data.frame(x = x))。
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.
Grapher主要是绘制线条的软件。
1、 grapher绘图是用.dat文件，一般我们常将数据做成.txt文件，因此要将.txt文件转成.dat
文件。
打开L1-1.txt文件
点击OK
.
.
然后选中A/B前两行数据
保存成.dat文件
.
.
点击OK
.dat文件就生成了。
2、 用.dat文件绘图
先打开.dat文件
点击左下方第一个图标(绘制点划线)
如果要调整坐标轴时，先选中要调整的坐标轴(双击坐标轴)
：坐标轴：网格线 ：刻度线
：
刻度标记；坐标系标签；刻度标注
：
断轴 ：线
.
.
的下来菜单信息
property：性能 scale：比例 linear:线型
length：长度(按自己所要画的比例(1:10000/1:20000修改)
x position/y position:表示x,y坐标轴起点可以从-250到250cm
position:表示该坐标轴与另一个坐标轴的交点
点击
出现
坐标轴显示控制(最大/最小值)
Descending:递减
.
.
坐标轴标题
命名标题可选
出现文字编辑对话框
文字编辑对话框
x/y offset 标注离坐标轴的距离 angle:角度
字体
字号 颜色
加粗
斜体 字体下方画条线
透印
显示到一个
字符的右上
方
不透明度
特殊
字符
插入时间
日期格式
缩放比例
背景
.
.
网格线
平行轴
主刻度
主刻度
间隔
主刻度线
线型
线颜色
线颜色不透明
线宽度
副刻度
副刻度线属性
可选择坐标刻
度从大到小或
从小到大绘图
.
.
刻度线
主刻度
显示位置
显示间隔
主刻度数字显示长度
主刻度
不透明度
副刻度
坐标刻度
坐标刻度显示第一个值
坐标刻度显示最后一个值
.
.
:刻度标记
断轴
主要标记
显示标记
显示标记位置
副标记
显示标记
标记线
不透明度
主标记文本
.
.
线
3、 添加坐标轴
右击线框
出现
出现(可选择添加的坐标轴位置)
.
.
结果
4、 调整线条属性
双击线条
点
曲线拟合
绘图文件
选择坐标轴
绘图数据选择
曲线拟合
添加新线/点
拟合方式
查看拟合方式
参数
.
.
选择好拟合方式点击 OK
然后点击
可查看拟合曲线的方程
5、 添加比例尺
框住整个图
右击图框
选择ADD legend(比例尺)
6、 如何向同一图框内添加点、线、特殊符号(以文件的形式添加(坐标))
框住整个图
.
.
选择Add plot 出现
线/散点
步阶图
泡泡图
长条图
浮动柱状图
绘函数图
箱须图
向量图
其他特殊符
号图