【正文】 atrix 的 XY 信息時(shí)，轉(zhuǎn)換后的 Matrix 的 XY 值為 index： ( KB) 直接轉(zhuǎn)換 Worksheet 中含有 Matrix 的 XY 值這里假設(shè) worksheet 數(shù)據(jù)的組織結(jié)構(gòu)與 Matrix 一樣 (X 按列排)，并且 X 值存在第一行，Y 值存在第一列。注意，對(duì)于這樣直接轉(zhuǎn)換，X Y 的值必須時(shí)均勻間隔的。若 X 值按行排，則選擇 Y varies acros columns，轉(zhuǎn)成的 Matrix 會(huì)轉(zhuǎn)置 (這里有點(diǎn)暈哦:)) ( KB) XYZ 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成 Matrix Regular如果是 XYZ 這樣的數(shù)據(jù)，則應(yīng)該先考察一下數(shù)據(jù)是怎樣分布的，Highlight XY column，畫 Scatter，若是規(guī)則的數(shù)據(jù)，則選擇 Edit : Comvert to Matrix : Regular 來轉(zhuǎn)換。 ( KB) XYZ 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成 Matrix Sparse若為稀疏矩陣，則用 Sparse 轉(zhuǎn)換。稀疏矩陣也是 Regular 的，只不過存在 Missing Value。 ( KB) XYZ 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成 Matrix Random若數(shù)據(jù)是非規(guī)則的，則應(yīng)該用 Random 轉(zhuǎn)換。Random 轉(zhuǎn)換涉及插值，有好幾種算法，一般推薦 Renka Cline，具體算法先不累述。 ( KB) Matrix Done以上是數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段。當(dāng)有了 Matrix 后，則可以繪制 3D 圖，包括 Contour 了。下面用已經(jīng)做好的 Matrix (借用 Matlab 的 Sample) 繪制 3D color map surface。其他的 3D 圖操作基本類似。Plot將文件拖入 Origin，選擇 Plot : 3D Color Map Surface。得到圖如下：附件200791 01:42 ( KB) Custom正如一些網(wǎng)友所說，這個(gè)圖確實(shí)不好看，很粗糙。這是因?yàn)椋簲?shù)據(jù)點(diǎn)達(dá)到一定程度時(shí)會(huì)自動(dòng)打開 Speed Mode。Speed Mode 只采用了部分?jǐn)?shù)據(jù)繪圖。這點(diǎn)也許有人會(huì)覺得沒有必要，這是因?yàn)閿?shù)據(jù)量太少。Origin 對(duì)導(dǎo)入的數(shù)據(jù)大小沒有限制，數(shù)據(jù)大小的限制只跟系統(tǒng)資源相關(guān)，因此當(dāng)導(dǎo)入的數(shù)據(jù)是幾十甚至幾百萬個(gè)點(diǎn)時(shí)（別不相信，有這樣的數(shù)據(jù)），每次動(dòng)一下都要刷新一次的話，那將是個(gè)更惱人的問題。默認(rèn)情況下 color map 只分成 8 個(gè) Level。理由同上。要做出精美的圖，用戶可以自己調(diào)節(jié)。首先調(diào)一下 Color Map。雙擊圖打開 Plot Details。在 Matrix 的 Color Map 標(biāo)簽點(diǎn) Level，將其 Level 設(shè)成 64 或 128。附件200791 01:43 ( KB) Custom這時(shí)候圖更難看了？因?yàn)樵瓉淼膱D是有 grid line 和 Contour line 的，Level 劃分多了 Line 自然也多起來，把原來的顏色覆蓋了。在 Grids 標(biāo)簽除去 Grid line：附件200791 01:44 ( KB) CustomSurface/Projection 標(biāo)簽除去 Contour Line附件200791 01:44 ( KB) Custom最后，在 Layer 的 Size/Speed 標(biāo)簽除去 Speed Mode附件200791 01:45 ( KB) Done這樣圖片就好看多了。注意的是當(dāng)數(shù)據(jù)很大時(shí)，不用 Speed Mode 又對(duì)圖進(jìn)行操作的話，會(huì)因?yàn)樗⑿聠栴}而等待較長時(shí)間。至于顏色，由于個(gè)人美術(shù)水平不高，大家可以自己調(diào)一下。 ( KB) origin高級(jí)使用技巧Origin中的自然數(shù)的冪函數(shù)很容易，用EXP函數(shù)就可以了，但是其它冪函數(shù)沒有，例如：將一列數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)橐?0為底，數(shù)列為冪指數(shù)，用10^col(A)就可以了。，177。這樣的符號(hào)添加文本，然后點(diǎn)擊Ctrl+M，選擇你所需的字符，插入就行了。，但在實(shí)際使用中，你可能會(huì)發(fā)覺在所提供的曲線庫中沒有你想要擬合的公式。這時(shí)你就可以使用用戶自定義公式進(jìn)行擬合。過程如下： （1）打開主工具欄中analysis的nonlinear curve fit....,這時(shí)會(huì)出來一個(gè)選擇公式界面。 （2）選擇編輯公式，需要你提供公式名稱以供系統(tǒng)保存；還要提供參數(shù)的個(gè)數(shù)及主變量及因變量符號(hào)。 （3）按你需要的公式寫在編輯框內(nèi)，注意千萬別寫錯(cuò)了。寫完后按save進(jìn)行保存。 （4）現(xiàn)在開始擬合：在action中選dataset，提供主變量和因變量的一些相關(guān)參數(shù)。 （5）在action中選simulate，在參數(shù)中填上你根據(jù)數(shù)據(jù)及其它一些條件確定的粗略的初始參數(shù)以及擬合起始點(diǎn)的位置及擬合點(diǎn)數(shù)，然后按下create curve就會(huì)在圖上出現(xiàn)一條擬合曲線，但這往往與期望值差距較大，因此接下來需要進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化。 （6）參數(shù)優(yōu)化采用試錯(cuò)法，根據(jù)曲線形狀逐漸改變參數(shù)，注意，多參數(shù)時(shí)改變?nèi)魏我粋€(gè)參數(shù)都會(huì)改變曲線形狀，因此可以一次變一個(gè)參數(shù)，直到達(dá)到滿意的形狀。 （7）在action中選fit，按下Chisqr和10lit。 （8）在action中選results，按下param worksheet生成擬合曲線及數(shù)據(jù)。此時(shí)可以關(guān)閉擬合界面。 （9）在圖左上角右鍵點(diǎn)1，選add/remove plot，將多余的曲線刪除，將nlsf系列曲線留下。擬合數(shù)據(jù)可在param worksheet中看到。 這樣就完成了一次自定義曲線擬合。加兩個(gè)圖層的方法設(shè)置三個(gè)縱坐標(biāo)，在想要移動(dòng)的y坐標(biāo)軸上點(diǎn)右鍵打開坐標(biāo)軸對(duì)話框，然后選titleamp。formataxis下拉框選at position=然后在下面的框里輸入想要移動(dòng)多遠(yuǎn)就可以了（1）先把你的圖線畫出來，這時(shí)你的圖中縱軸自然在最左邊（2）點(diǎn)擊縱軸，水平拖動(dòng)其到x=0的位置，這樣則圖線不變化，僅僅是縱軸移動(dòng)到了坐標(biāo)的原點(diǎn)。對(duì)于橫軸，也可以將其上下拖動(dòng)到需要的位置，如坐標(biāo)原點(diǎn)。另外，用鼠標(biāo)拖動(dòng)的時(shí)候，如果不好控制水平，或者豎直方向也可 先點(diǎn)中對(duì)象（坐標(biāo)軸等），然后 按住 SHIFT鍵不放，點(diǎn) 鍵盤上的 上下或者左右方向鍵，即可較好的控制 移動(dòng)的距離?；蛘撸海?）雙擊縱軸,打開坐標(biāo)軸操作窗口（2）點(diǎn)擊打開TITLEamp。FORMAT（3）在AXIS下拉選項(xiàng)中選擇AT POSITION=（4）在其下欄中輸入數(shù)據(jù)即可 ，問題解決“行”的數(shù)據(jù)畫到X或Y軸上？選定一行數(shù)據(jù)，復(fù)制之后，在Origin中，在一列中選定一些格（不是選定一列，必須等于或大于原始數(shù)據(jù)的量，否則數(shù)據(jù)便少），然后粘貼就行了。附：內(nèi)置函數(shù)abs : 絕對(duì)值 acos : x 的反余弦 angle(x,y) : 點(diǎn)(0,0)和點(diǎn)(x,y)的連線與 x 軸之間的夾角 asin : x 的反正弦 atan : x 的反正切 J0 : 零次貝塞耳函數(shù) J1 : 一次貝塞耳函數(shù) Jn(x,n) : n 次貝塞耳函數(shù) beta(z,w): z 0, w 0 β函數(shù) cos: 　 x的余弦 cosh : 雙曲余弦 erf : 正規(guī)誤差積分 exp : 指數(shù) ftable(x,m,n) : 自由度為 m,n 的 F 分布 gammaln : γ 函數(shù)的自然對(duì)數(shù) incbeta(x,a,b) : 不完全的β函數(shù) incf(x,m,n): m,n自由度上限為 x 的不完全 F 分布 incgamma(x,a) : 不完全 γ 函數(shù) int : 被截的整數(shù) inverf : 反誤差函數(shù) invf(x,m,n) : m 和 n自由度的反 F 分布 invprob : 正態(tài)分布的反概率密度函數(shù) invt(x,n) : 自由度 n 的反 t 分布 ln : x 的自然對(duì)數(shù) log : 10為底的 x 對(duì)數(shù) mod(x,y) : 當(dāng)整數(shù) x 被整數(shù) y 除時(shí)余數(shù) nint : 到 x 最近的整數(shù) prec(x,p) : x 到 p 的顯著性 prob : 正態(tài)分布的概率密度 qcd2 : 質(zhì)量控制 D2 因子 qcd3 : 質(zhì)量控制 D3 因子 qcd4 : 質(zhì)量控制 D4 因子 rmod(x,y) : 實(shí)數(shù)x除以實(shí)數(shù)y的余數(shù) round(x,p) : x 環(huán)繞 p 的準(zhǔn)確度 sin : x 的正弦 sinh : x 的雙曲正弦 sqrt : x 的平方根 tan : x 的正切 tanh : x 的雙曲正切 ttable(x,n) : 自由度為 n 的學(xué)生氏t分布 y0 : 第二類型零次貝塞耳函數(shù) y1 : 第二類型一次貝塞耳函數(shù) yn(x,n) : 第二類型 n 次貝塞耳函數(shù) 58