01
数据处理
两种获得数据的方法,如果数据量比较少,人工输入;但绝大部分情况是导入文件数据,常用的格式如dat、csv、txt。路劲File—Open,找到自己所需要的数据文件,如果是仪器收集的数据,往往要把测试条件删除,才能顺利导入正确的格式。如下图:
从原始数据出发,我们要通过各种运算得到最终的数据,这个过程就是数据处理。选择空白的Column,点击右键Set Column Values,便可以输入各式各样的公式了,其中F(x)里面的是各种函数公式。
如果需要微分和积分,选择数据,点击Analysis—Mathematics—Differentiate(Integrate)即可,得到的数据如下图。
小技巧:如何将纵向数据变成横向数据呢?复制数据,找到新的Book,选择Edit—Paste Transpose即可。
02
数据作图
二维图形:选择数据,如果有多个X,记得全选,左下角的图标任意选。画好后,坐标轴可以调粗细,标尺可以调大小,还可以调自己喜欢的颜色等等。没有标准,只有个性。
三维图形:有两种情况
a.XYZ型:画法和二维类似,选择数据,点击Plot—-3D XYZ—3DScatter(或3D Trajectory)即可。坐标、物理量、视角等都是可以根据自己的喜好调整的。
b. XYY型;选择数据,点击Plot—-3DXYY—3D Waterfall(或3D Walls、3D Ribbon、3DBars)即可。
03
数据拟合
线性拟合:相对简单,只要选择需要拟合的数据,点击Analysis—Fitting—Fit Linear即可,不但得到拟合的图形,还能获得斜率(Slope)和截距(Intercept)的信息。
非线性拟合:顾名思义即曲线的拟合,拟合的重点有两个,一个是编辑Origin能够识别的公式,第二个是能够给出合适的初始值。
原始公式:
编辑后的公式:
特点:乘号用*,除号用/,只能有小括号,即使数字和字母相乘,依然不能省略。参数只能用P1,P2,P3,P4等
举个双指数拟合χT—T的例子:选择数据,点击Analysis—Fitting—NonlinearCurve Fit,新建一个公式,名字自取。公式右边红色箭头的作用是检查公式编辑是否正确(Compile),如果发现错误就重新检查。
编辑好公式,Save—OK,就可以输入初始值(Value),如果参数较多,也可以固定某一参数(Fixed),然后拟合既可。如果R值不理想,可以调初始值,可以重新换公式拟合。
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(来源:功能材料化学与器件)
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