.请教大家，在excel中能否绘制粒度概率曲线和C-M图？如果能，具体怎么操作呢？ 这是某个材料中说的：概率累积曲线是在正态概率纸上绘制的，横座标代表粒径；纵座标为累积百分数，并以概率标度（以50%处为对称中心，上下两端相应地逐渐加大），将粗尾、细尾部放大，并清楚地表现出来。感觉主要是累计百分数怎么求，y轴坐标如何画？ 如果excel做不到，有没有可以绘制这两种曲线的软件？
频率分布曲线图是一种用于可视化数据分布的图表。在R语言中，我们可以使用一些基本的函数和包来实现它。下面是一个简单的流程图，展示了实现频率分布曲线图的步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[导入数据]-->B[计算频率分布]
B-->C[绘制频率分布曲线图]
```
接下来，我们将逐步介绍每个步骤所需的代码和操作。
#### 导入数据
首先，我们需要从外部文
总结如下：%%绘制直方图+概率密度函数+累积分布函数
%矩阵A是random生成0-1的随机数，或读入自己的数据
A = rand(1,500)*50;
%求A的最大、最小、均值
maxA = max(A);
minA = min(A);
meanA = mean(A);
%求极差、中位数、偏度、峰度
RangeA = range(A);
medianA = median(A);
skewnes
频率分析法介绍频率分析是一种密码学中常用的技术，用于破解替换密码或者其他简单加密算法。它基于一个简单的观察：在任何自然语言中，某些字母或字母组合出现的频率比其他字母高。通过统计加密文本中字母或字母组合的出现频率，可以推测出加密算法中使用的替换规则，从而还原出原始的明文。频率分析的基本思路：首先统计加密文本中每个字母或字母组合的出现次数，然后与已知的自然语言字母频率进行比较。通常来说，英语中字母E的
### R语言物种累积曲线图
物种累积曲线（Species Accumulation Curve）是一种用来描述样本中物种多样性随采样量增加而累积增加的曲线。在生态学研究中，物种累积曲线通常用来评估研究区内的物种多样性程度，以及采样效率。
R语言是一种用于统计分析和数据可视化的开源编程语言，其丰富的生态学数据处理包使得绘制物种累积曲线变得十分简单。
首先，我们需要准备数据。假设我们有一份包含
蝴蝶曲线是由Temple H·Fay发现的可用极坐标函数表示的蝴蝶曲线。 由于此曲线优美，因此就想把它作为博客favicon.ico，这里我使用pytho matplotlib.pyplot包来绘制需要的蝴蝶曲线图。 先看下漂亮的蝴蝶曲线吧。1.首先我们需要确定蝴蝶曲线的函数表达2.选择python里面的matplotlib.pyplot作为画图工具1.首先导入python包import nump
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2023-07-08 16:17:05
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初识OriginOrigin是一款数据分析和制图的软件，具备统计、峰值分析和曲线拟合等分析功能，可以绘制出二维和三维图形。支持Excel数据导入，甚至txt(直接把txt数据文件拖入到Origin里面。但是Origin对中文的兼容性不是特别好，这种方式也缺乏效率，暂不推荐)。界面是纯英文的，但是千万别被表象吓到。通常用到的功能不多，只要知道那些常用功能是什么就好了，上手其实很快。不求每个功
前言这几天在搞论文图，唉说实话抠图这种东西真能逼死人。坐在电脑前抠上一天越看越丑，最后把自己丑哭了……到了画折线图分析的时候，在想用哪些工具的时候。首先否决了excel，读书人的事，怎么能用excel画论文的图呢？然后我又尝试了Gnuplot、Matlab、Python等。这些软件作图无疑是一个非常好的选择，他们都有一个共同的特点，就是图片都是用代码生成的。但是学习成本太高啦。为了画一个破图，折腾
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2023-07-31 22:11:11
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本文依据另一位网友关于三层构架的简单搭建，基于他的源码进行修改。实现了三层构架合理结构，以及从数据库中传递数值在echarts显示的实验目的。废话不多说，show me codes：1.MODEL层代码：依据数据库中定义的表格结构，构造实体类中的各个属性值。using System;
using System.Collections.Generic;
using Sys
一点点数据分析|利用鸢尾花数据集绘制P-R曲线图mp.weixin.qq.com
Python版本：Python 3.8.0
操作平台：jupyter notebook 使用的库：matplotlib、numpy、sklearn 实现目标：利用鸢尾花数据集绘制P-R曲线图 鸢尾花数据集（Iris data set）作为一个经典的数据集，在
## Python曲线图的实现流程
为了实现Python曲线图，我们将按照以下步骤来完成：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 准备数据 |
| 步骤2 | 导入相关库 |
| 步骤3 | 创建图表对象 |
| 步骤4 | 绘制曲线 |
| 步骤5 | 自定义图表样式 |
| 步骤6 | 显示图表 |
下面我们将一步一步地解释每个步骤需要做什么，并提供相应
1、测试数据test <- c(5.3, 5.6,
0.7, 0.6,
1.3,
2.8, 2.9, 2.1, 2.4,
3.7,
4.2, 4.9, 4.7, 4.8, 4.2) 2、生成统计节点breaks <- seq(0, 6
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2023-05-18 14:01:05
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曲线图
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2018-05-03 16:37:13
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画余弦图import matplotlib.pyplot as plt
import math
import numpy
x=numpy.arange(0.0,2*2*numpy.pi,0.01)
y=numpy.cos(x)
plt.plot(x,y)
plt.title("y=cos(x)") #添加标题
plt.show()结果如下绘制多个图形figure()命令用于指定图形，subplot
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2023-06-10 19:51:52
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这里讲的是如何用python做出描点图，python作图与matlib作图相似，可用做实验数据分析时的作图，精确度也可以。注：以下是python3.6在第三方库matplotlib下作的图以下就是具体代码，希望能帮到你。import pylab as pl
import numpy as np
x=np.linspace(-2,2,10)
y1=np.power(2,x)
y2=np.exp(x)
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2023-06-29 20:48:26
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# Python KS曲线图
KS曲线是一种用于评估分类模型性能的曲线，它可以帮助我们确定分类模型在不同阈值下的表现如何。在Python中，我们可以使用一些库来绘制KS曲线。本文将介绍如何使用Python绘制KS曲线，并解释KS曲线的含义及其在评估分类模型中的重要性。
## 什么是KS曲线？
KS曲线是一种用于评估二分类模型的性能的曲线，它展示了在不同阈值下模型的真正阳性率（True Pos
# Python 多条曲线图
曲线图是一种常用的数据可视化方式，可以用于展示多个变量之间的关系和趋势。Python提供了多种库和工具，可以帮助我们绘制多条曲线图，例如matplotlib和seaborn。本文将介绍如何使用这些工具绘制多条曲线图，并提供代码示例。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装matplotlib和seaborn库。可以使用以下命令进行安装：
```markdow
//通过二维数组绘制曲线
<script src="js/jquery-1.11.0.min.js" type="text/javascript"></script>
<script src="js/drawcharts.js" type="text/javascript"></script>
<script src="js/highchart
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2023-06-29 23:40:57
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堆叠折线图效果视频引用描述导包代码分析初始化动态添加数据温度数据湿度数据光照数据动态添加X轴时间值初始化自动刷新时间实现尾言 效果视频 引用描述本示例采用的是非常、非常、非常好用的一款第三方SDK——helloCharts传送门导包第一步 ：导入mavenmaven { url 'https://jitpack.io' } 第二步：导入依赖implementation 'com.github.l
# Python 绘制曲线图教程
## 目录
1. [引言](#引言)
2. [整体流程](#整体流程)
* 2.1 [数据准备](#数据准备)
* 2.2 [创建曲线图](#创建曲线图)
* 2.3 [设置曲线属性](#设置曲线属性)
* 2.4 [显示曲线图](#显示曲线图)
3. [代码实现](#代码实现)
* 3.1 [引入必要的库](#引入必要的库
原创
2023-09-04 15:47:54
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