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再谈Origin绘图:积分、插值、求导(速率)等

已有 46920 次阅读 2017-8-7 23:16 |个人分类:小技巧|系统分类:科研笔记

关注:

1) Origin绘图:积分、插值、求导(速率)等;

2) 分峰:如XRD微弱峰位解析等

3)



Origin作图线是断的Origin





积分求各个峰的峰面积

https://zhidao.baidu.com/question/680591002342285172.html




峰面积直接用积分就可以得到,你想分别求两个峰的面积,首先需要选取两个峰的积分范围。

    先用数据选取工具 Data Selector 选择积分范围,方法是:点击Origin左侧工具栏上的 箭头相对的图标,然后你会在你的图线上看到图线左右两边分别显示出两个箭头相对的双箭头。用鼠标将它们移动到你需要的位置,然后按回车键。这时候你会看到箭头变成了相背的状态,就代表数据范围已经选定了。

然后就是求积分,点击 Origin7.0 菜单栏上的 Analysisi——> Mathematics ——> Integrate
【由于你用的是 7.0版,太古老了。我写的是 Oriign8.0以及更高版本的积分操作,不一定和 7.0 相同,但是大致上是一样的。】

要求另一个峰的面积,重复上述的步骤,选取另一个峰的数据范围,然后积分就可以了。

【确实如此,见下图】






https://wenku.baidu.com/view/557564c38762caaedc33d446.html




https://wenku.baidu.com/view/75c5b62219e8b8f67d1cb909.html


如:Origin8.0如何从DSC曲线求熔融峰的积分面积


菜单Analysis→ Spectroscopy→ integrate multiple peaks→ open dialog。在number of peaks输入1,Baseline选择connect line,再用鼠标调整图中的积分范围,对话框里就会有结果输出(显示from x=    to x=   ,area=  )



baseline创建基线—modify—area求面积


如何用Origin求积分面积



http://jingyan.baidu.com/article/c35dbcb0ce6e218916fcbc9c.html


Origin是一款很强大的数据处理软件,规则的数学函数曲线可以通过数学公式求积分面积,不规则的函数关系曲线的积分面积呢?Origin软件可以快速解决求不规则函数关系曲线的积分面积的问题。

依次选择Plot→Line→/Line,得到如下的图文信息,可以看到,图形并非是规整的函数曲线。接下来我们需要计算横坐标与曲线所包围的面积。
  1. 如何用Origin求积分面积
  2. 4

    依次选择Analysis→Mathematics→Integrate→Open Dialog...,得到如下图的Mathematics:integ1选项卡。

    如何用Origin求积分面积
  3. 5

    无需作任何修改,在Mathematics:integ1选项卡上单击OK按钮。就可以得到曲线的积分面积,如下图中红色圆圈部分。

    如何用Origin求积分面积
  4. 6

    当然了,如果你只需要200-500nm部分曲线的积分面积,那么你只需要重新选择200-500nm部分的数据,按照上面步骤重新操作一遍,虽然不能一蹴而就,但是还是行之有效的。

    END
注意事项
  • Mathematics:integ1选项卡中,Area Type包括Mathematical Area和Absolute Area。Mathematical Area 既包括正的积分面积也包括负的积分面积,而Absolute Area 不管正负,都取其正的积分面积来计算。



http://blog.sina.com.cn/s/blog_4ef01cba0101ij7b.html




用Origin画三维图

http://hi.baidu.com/yinbory/blog/item/55f178d0f17daf29960a1617.html

首先导入excel表

(1)把C(Y)改成Z【双击C(Y)】

(2)C(Z)--> Edit --> Convert to martrix --> Sparse XYZ

(3)view --> Show XYZ

(4)martrix --> set dimensions --> 设 行 列 值(开始可设的很大) --> X(0.01-0.03);Y(0-1)

(5)Plot --> contour Plot --> gray scale map




MS电荷密度在Origin中作图方法

http://blog.sciencenet.cn/blog-478347-847776.html


1Total density map

现在MSsave为文件,当然你需要将你的隐藏文件和扩展名都能显示,在结果文件夹中找到*.chrgm(好像是).

origin中导入这个文件,得到4列数据,分别为a, b, c, charge.

一般的排序是先将a=1,对应的b,c不同,然后才是a=2,以此类推.

如果你想做(100), b, c, charge列分别设为x, y, z轴,那么就只选中a=1对应的所有的b, c, charge数据,然后直接可以做出(100)面得电荷密度等高线图,通过调节,可以得到很好的图片。

如果想得到(010)面的,将原来的数据的b列推至首列,然后选中首列,右键单击选择sort worksheet,这样就会对b列的数据按从小到大的顺序排列,而与之对应的accharge随之改变。

按同样的方法可得到(010)面得电荷密度。

2、差分电荷密度

MS中只能给出显示,存为文件后却无法打开。昨天在一个会上问M C Payne这个问题,他解释说不是他的错,是公司的问题。(具一个牛人说,可用命令行运行后,可得到数据文件。还没试)。如果就现在的差分密度图片如何在Origin中做出来呢?

你需要做的也很简单。将MS的差分密度图片显示后,隐藏其它(包括原子),存为.bmp文件。然后在origin中新建一个空matrix表格。从Fileimport中选择image,按照默认方式导入刚才的.bmp文件。然后选择你需要的区域,点击右键形成新的Matrix表(其实现实的还是图片)。

再到view中的view mode选择数据,你会得到一个很奇怪的matrix表,别管他,直接对这个matrixcontour图,你会得到差分密度图了,要想获得好的效果,需要很仔细地调节。具体办法,实在太难写出来,等以后再说吧。

说明:d:.program files (x86).360.360se.360se6.User Data.temp.5f15ead2t7789ec148063&690.jpg

上面一张是根据下面MS给出的差分密度mapOrigin做出来的。由于为了满足附件的大小限制,对origin的输出做了压缩和色度限制。

说明:d:.program files (x86).360.360se.360se6.User Data.temp.5f15ead2t7789ece12b9d&690.jpg

其实关键在于,国外期刊一般倾向你提交.eps格式的图片文件,如果你将.bmp通过画图来转为.jpg,然后再用jpeg2ps程序转为.eps,效果实在不敢恭维。所以利用origin直接输出.eps格式的图片,效果很好,而且不失真,属于矢量图。

续:http://emuch.net/bbs/viewthread.php?tid=1644225

 aylayl08 问:是否就以origin自动insert值就可以了呢?我估计他问的是一个普遍问题,所以在此发表一个帖子,对原先帖子进行补充。这个问题我可以很肯定地说,不行!!!

你必须要自己去insert数据。而且最好能等差插入。一般来说,用import image的方法导入origin后,再用data mode显示数据时,你会发现数据都很大,完全不像MS中差分密度的负几到正几。至于原因我原来说过了。你需要在正负分界(也就是所谓差分密度为0)的地方,用粗实线来表示。得到电子(对应MS中为正值)的区域用细实线,在失去电子(对应MS中为负值)的区域用dot线。

如何判定origin作出的图中哪些区域是得或失电子呢?

我建议大家同时打开MS中的原图(差分密度),用Red-white-blue64band模式显示。这样,你就会发现红色代表失去电子(负值)、蓝色代表得到电子(正值),而且在红-蓝之间一定有白色的区域(或许很细很窄),这就是差分密度为0的区域了。那么,你就可以以此为参照,来确定Origin中的得失电子区域和差分密度为0的分界线了。

 同时,我后来发现,在MS中用white-black显示后,还是将band设为64为好,这样导入Origin后能反映出更细微的变化。特此说明,希望对大家有帮助。

确实很难调,但只要熟练了,就很容易的。电荷密度和差分密度的用处还是很大的呀,只要是针对体系的电子结构研究,我感觉是必须的啊

出处:

http://emuch.net/bbs/viewthread.php?tid=1644225


Origin在两条线之间加阴影 Fill Area


http://blog.sciencenet.cn/blog-447410-980774.html




https://wap.sciencenet.cn/blog-567091-1070073.html

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