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origin画布太小

时间: 2025-05-14 15:55:30 浏览: 186
### 如何在Origin中调整画布大小 在Origin软件中,可以通过多种方式来调整画布的尺寸以及设置自定义画布大小。以下是具体的操作方法: #### 方法一:通过双击画布并更改单位 1. 双击图表中的画布区域以打开 **Plot Details** 对话框。 2. 将单位从默认的英寸更改为毫米(mm),这样可以更加精确地控制尺寸[^2]。 3. 输入所需的宽度和高度数值,例如题目中提到的8 cm × 6 cm,则应输入80 mm × 60 mm。 #### 方法二:利用图层属性设置固定缩放因子 1. 单击选中图表上的 **Layer1** 图标。 2. 打开 **Layer Properties** 面板,在其中找到 **Size/Speed** 页面。 3. 在该页面下选择 **Fixed Factor (锁定比例)** 并将其值设为 `1`,这一步是为了防止当调整画布时图形本身也发生变形[^3]。 #### 方法三:全局应用固定缩放模式 如果需要对多个子图或者整个项目内的所有图都采用相同的处理方式,可以选择以下路径操作: - 进入菜单栏依次点击 **Graph > Fixed Factor...** - 此处同样可设定固定的缩放系数为 `1` 来确保各部分内容独立于画布变化而维持原状。 最后,为了进一步扩展画布而不影响已有图像布局,还可以单独编辑顶层容器——即 Graph Window 的整体参数: - 直接选取最外侧代表总体框架的那个图标(通常标记为 “Graph1”); - 接着按照提示勾选项允许保留纵横比与否后再指定最终目标范围即可实现预期效果。 ```python # 示例 Python 脚本用于自动化上述过程(假设已安装 PyOrigin 库) import pyorigin as po app = po.Application() # 创建应用程序实例 doc = app.ActiveDocument # 获取当前活动文档对象 graph = doc.Pages['Graph'] # 定位到特定图形页 # 修改 Layer 属性 layer = graph.Layers(1) layer.Size.SpeedMode = False # 关闭快速模式以便精细调节 layer.Size.FixedFactor = True # 启用固定倍率功能 layer.Size.FactorX = layer.Size.FactorY = 1 # 设定 X 和 Y 方向的比例均为 1 # 更改 Canvas 大小至定制规格 canvasWidth, canvasHeight = 80, 60 # 新宽高(mm) graph.Page.Width = canvasWidth / 25.4 * inchToPixelRatio # 转换为像素数形式赋给 Page Width 成员变量 graph.Page.Height = canvasHeight / 25.4 * inchToPixelRatio # 类似转换应用于 Height 字段 ``` 以上就是在 Origin 中增大画布尺寸或设置自定义画布大小的具体步骤及相关注意事项。
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export default async function drawBoundingBox(   imageUrl,   originX,   originY,   width,   height,   name,   successRate ) {   // 1. 创建并加载图片   const loadImage = (url) =>     new Promise((resolve, reject) => {       const img = new Image()       img.crossOrigin = 'anonymous' // 处理跨域       img.onload = () => resolve(img)       img.onerror = reject       img.src = url     })   // 2. 创建画布   const img = await loadImage(imageUrl)   const canvas = document.createElement('canvas')   const ctx = canvas.getContext('2d')   // 3. 设置画布尺寸与原始图片一致   canvas.width = img.width   canvas.height = img.height   // 4. 绘制原始图片   ctx.drawImage(img, 0, 0)   // 5. 绘制红色边框   ctx.strokeStyle = '#FF0000'   ctx.lineWidth = 2   ctx.strokeRect(originX, originY, width, height)   // 6. 设置文字样式   const fontSize = 28   ctx.font = ${fontSize}px Arial   ctx.fillStyle = '#FF0000'   ctx.textBaseline = 'top'   // 7. 组合显示文本   const text = ${name} ${(successRate * 100).toFixed(1)}%   const textWidth = ctx.measureText(text).width   // 8. 绘制文字背景   ctx.fillStyle = 'rgba(255, 255, 255, 0.8)'   ctx.fillRect(originX - 2, originY - fontSize - 4, textWidth + 4, fontSize + 4)   // 9. 绘制文字   ctx.fillStyle = '#FF0000'   ctx.fillText(text, originX, originY - fontSize - 2)   // 10. 转换canvas为图片   return new Promise((resolve) => {     const resultImg = new Image()     resultImg.onload = () => resolve(resultImg)     resultImg.src = canvas.toDataURL('image/png')   }) } // 在组件setup中使用示例 // export default { //   setup() { //     const processedImage = ref(null) //     onMounted(async () => { //       try { //         const result = await drawBoundingBox( //           '/sample.jpg', // 图片地址 //           100, // 原点X //           50, // 原点Y //           200, // 宽度 //           150, // 高度 //           '物体名称', // name //           0.857 // 成功率(0-1小数) //         ) //         processedImage.value = result.src //       } catch (error) { //         console.error('图片处理失败:', error) //       } //     }) //     return { processedImage } //   } // } 要求,文字大小要根据画布改变,文字框和画框的位置不能超过画布之外,文字框可以在画框的上下左右,但是必须显示在画布内。要求美观清晰,给出代码

帮我画个流程表图小程序冬枣的产地识别 1.简介:冬枣产地识别小程序是通过Python语言构造而成,通过调用QT库,从而生成可视化界面,冬枣的光谱和质构数据是以页面点击文件导入。通过调用相关库函数,对冬枣的光谱和质构数据做相关的处理,将高精度光谱仪器的光谱数据,通过学习参数优化模型,将便携式光谱数据作为测试集评价性能,最终用迁移模型预测冬枣的类别。 2.相关库介绍:1.基础库:(1)sys: 提供与 Python 解释器相关的功能,比如可以用来获取当前 Python 解释器的路径、退出程序等。(2)os: 用于与操作系统进行交互,例如获取文件路径、文件名、目录操作等,方便进行文件的读写和路径管理。(3)random: 用于生成随机数,包括随机整数、随机浮点数、随机选择元素等,常用于数据的随机采样和模拟。(4)warnings: 用于显示警告信息,帮助开发者发现潜在的问题,比如代码中可能存在的问题或者过时的用法等。2.数据处理和科学计算库:(1)numpy: 一个强大的科学计算库,提供了高性能的多维数组对象和工具,用于进行各种数学运算,比如矩阵运算、数组操作等,是数据分析和科学计算的基础库。(2)Pandas: 提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具,主要用于数据的清洗、处理和分析,比如数据的读取、筛选、排序、合并等操作。(3)Matplotlib: 用于数据可视化,可以创建各种静态、动态、交互式的图表,帮助用户直观地展示数据的分布、趋势等信息。(4)sklearn: 全称 scikit-learn,是一个强大的机器学习库,提供了多种机器学习算法和工具,包括分类、回归、聚类等算法,以及数据预处理、模型评估等功能。3.图形界面库:(1)pyQt5: 是一个用于创建图形用户界面(GUI)的库,提供了丰富的控件和布局管理工具,可以方便地创建窗口、按钮、表格、图表等界面元素,用于构建交互式的应用程序。(2)QApplication: 应用程序类,用于管理应用程序的控制流和主要设(3)Qwidget: 窗口组件,是所有用户界面对象的基类。(4)QTableView: 表格视图组件,用于显示表格数据。4.调用深度学习库函数,构造模型和对数据进行一系列处理。 3.流程介绍:以下是将代码转换为流程文字介绍的内容: 1.1初始化界面 1.创建一个名为 WineClassify 的类,继承自 QWidget,用于构建整个应用程序的主窗口。 2.在 __init__ 方法中,初始化窗口的基本属性,包括按钮、表格、图表等组件。 3.调用 init_ui 方法,完成界面的初始化和布局设置。 2. 界面初始化(init_ui 方法) 1.设置警告信息忽略,避免不必要的干扰。 2.初始化多个 DataFrame 对象,用于存储不同类型的数据。 3.定义各种数据导入、显示、特征选择和模型训练相关的参数和方法。 4.创建按钮、下拉框等控件,并为它们设置提示信息和点击事件的回调函数。 5.将按钮、下拉框等控件添加到水平布局中,并设置布局参数。 6.创建表格视图、图表画布和设置控件,用于显示数据和图表。 7.将这些控件添加到主布局中,并设置窗口的标题、图标和大小。 8.显示主窗口。 3. 数据导入(import_data 方法) 1.当用户点击“导入近红外文件”按钮时,触发该方法。 2.弹出文件选择对话框,让用户选择要导入的数据文件。 3.检查文件格式,确保是 Excel 或 CSV 文件。 4.使用 pandas 读取文件内容,填充到 input_data 中。 5.根据选择的导入方式(如“导入大型近红外设备训练数据”),将数据存储到相应的 DataFrame 中,并显示提示信息。 6.如果数据不符合要求(如文件为空或缺少标签列),显示错误提示。 4. 数据显示(show_data_slot 方法) 1.当用户点击“显示数据”按钮时,触发该方法。 2.根据当前选择的显示方式(如“显示大型近红外设备训练数据”),检查对应的数据是否存在。 3.如果数据存在,则调用 show_data 方法,将数据展示在表格视图中。 4.如果数据不存在,显示提示信息,要求用户先导入数据。 5. 图表绘制(plot_data_slot 方法) 1.当用户点击“绘制图表”按钮时,触发该方法。 2.根据当前选择的显示方式,检查对应的数据是否存在。 3.如果数据存在,则调用 plot_data 方法,绘制数据图表。 4.如果数据不存在,显示提示信息,要求用户先导入数据。 6. 绘制数据图表(plot_data 方法) 1.清除之前的图表内容。 2.设置图表大小和标题。 3.提取数据中的标签和特征。 4.如果有特征选择后的数据,则使用特征选择后的数据绘制图表。 5.遍历每一行数据,绘制光谱图。

import mdtraj as md import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def plot_ax(figsize=(12 / 2.54, 9 / 2.54)): """ The function plot_ax creates a matplotlib figure and axis with specified figure size and tick parameters. Args: figsize: The figsize parameter in the plot_ax function is used to specify the size of the figure (plot) in inches. The default value is (12 / 2.54, 9 / 2.54), which corresponds to a width of 12 cm and a Returns: the ax object, which is an instance of the Axes class from the matplotlib.pyplot module. """ width = 1.2 fig, ax = plt.subplots(constrained_layout=True, figsize=figsize) ax.tick_params(width=width) ax.spines['left'].set_linewidth(width) ax.spines['right'].set_linewidth(width) ax.spines['bottom'].set_linewidth(width) ax.spines['top'].set_linewidth(width) return ax def calc_rdf_and_cn(traj,center_sel:str,ref_sel:str, r_range=[0,0.5],dr = 0.01, **kwargs): """ The function calc_rdf_and_cn calculates the radial distribution function (RDF) and coordination number for a given trajectory, center selection, and reference selection. Args: traj: The traj parameter is a molecular dynamics trajectory, which is typically represented as a mdtraj.Trajectory object. It contains the atomic positions and other information of a system over time. center_sel (str): The center_sel parameter is a string that specifies the selection of atoms that will be used as the center for calculating the radial distribution function (RDF) and coordination number. This selection can be based on atom indices, atom names, residue names, or any other valid selection syntax supported by the ref_sel (str): The ref_sel parameter is a string that specifies the selection of atoms in the reference group. It is used to calculate the radial distribution function (RDF) and coordination number with respect to this group. r_range: The r_range parameter specifies the range of distances over which the radial distribution function (RDF) will be calculated. It is a list containing two values: the minimum distance and the maximum distance. The RDF will be calculated for distances within this range. dr: The dr parameter is the width of each bin in the radial distribution function (RDF) calculation. It determines the resolution of the RDF plot. Smaller values of dr will result in a higher resolution RDF plot, but will also increase the computational cost of the calculation. Returns: two arrays: rdf and coordination_number. """ center = traj.topology.select(center_sel) ref = traj.topology.select(ref_sel) pairs = traj.topology.select_pairs(center,ref) rdf = md.compute_rdf(traj, pairs, r_range=r_range, bin_width=dr, **kwargs) rho = len(ref)/traj.unitcell_volumes[0] coordination_number = [] for r, g_r in zip(rdf[0], rdf[1]): coordination_number.append(4*np.pi*r*r*rho*g_r*dr + coordination_number[-1] if coordination_number else 0) rdf = np.array(rdf) coordination_number = np.array(coordination_number) return rdf, coordination_number def draw_rdf_cn(ax1,rdf,coordination_number): """ The function draw_rdf_cn takes in an axes object ax1, radial distribution function data rdf, and coordination number data coordination_number, and plots the RDF and coordination number on separate y-axes with a shared x-axis. Args: ax1: The ax1 parameter is the first subplot axis object where the RDF (Radial Distribution Function) and its corresponding Y-axis will be plotted. rdf: The rdf parameter is a list containing two lists: the first list contains the x-values (r values) and the second list contains the y-values (rdf values). coordination_number: The coordination_number parameter is a list or array containing the values of the coordination number for each value of r in the RDF. Returns: two axes objects, ax1 and ax2. """ x = rdf[0] y1 = rdf[1] y2 = coordination_number # 绘制第一个Y轴的数据 ax1.plot(x, y1, color='#3370ff', label='RDF') ax1.set_xlabel('r (nm)',fontsize=18) ax1.set_ylabel('RDF', color='#3370ff',fontsize=18) ax1.set_xlim(min(x),max(x)) ax1.set_ylim(0,) # 创建第二个Y轴,共享X轴 ax2 = ax1.twinx() ax2.set_ylim(0,max(y2)*1.1) # 绘制第二个Y轴的数据 ax2.plot(x, y2, color='#133c9a', label='CN') ax2.set_ylabel('Coordination Number', color='#133c9a',fontsize=18) # 添加图例 lines1, labels1 = ax1.get_legend_handles_labels() lines2, labels2 = ax2.get_legend_handles_labels() lines = lines1 + lines2 labels = labels1 + labels2 ax1.legend(lines, labels, frameon=False,fontsize=18,loc='upper left') return ax1,ax2 def find_rdf_peaks(ax2,rdf,cn, **kwargs): """ The function find_rdf_peaks takes in an axis object, radial distribution function (rdf), and coordination number (cn), and plots the peaks of the rdf on the axis object. Args: ax2: ax2 is a matplotlib Axes object, which represents a subplot in a figure. It is used to plot the RDF peaks and annotate them with text. rdf: The rdf parameter is a tuple containing two arrays. The first array rdf[0] represents the x-values (e.g., distance) and the second array rdf[1] represents the y-values (e.g., radial distribution function). cn: The parameter "cn" represents the values of the coordination number (or any other quantity) corresponding to each point in the radial distribution function (rdf). It is used to plot the peaks found in the rdf. Returns: the modified ax2 object. """ from scipy.signal import find_peaks from scipy.signal import savgol_filter rdf_smooth = savgol_filter(rdf[1], 11, 1) peaks,props = find_peaks(-rdf_smooth,prominence=max(rdf[1])*0.02,**kwargs) for peak in peaks: x = rdf[0][peak] y = cn[peak] ax2.plot(x,y,'x',color='#133c9a',markersize=10,markeredgewidth=2) ax2.text(x,y+max(cn)*0.05,"%.2f"%y,fontsize=15,color='#133c9a',horizontalalignment='center') return ax2 traj = md.load("453.trr", top="453.gro")[10000:19999] center_sel = "element Al" ref_sel = "element F" rdf,coordination_number = calc_rdf_and_cn(traj,center_sel,ref_sel) ax1 = plot_ax() ax1,ax2 = draw_rdf_cn(ax1,rdf,coordination_number) ax2 = find_rdf_peaks(ax2,rdf,coordination_number) import numpy as np rdf=np.array(rdf) a=np.max(rdf) print(a) 以上为将VASP数据输出trr和gro格式读取并计算RDF,在这里我们如果要对LAMMPS数据进行RDF计算,如以上代码可以自主选择哪一类与哪一类原子之间的RDF计算,并输出可以origin读入的文本结果,命令将在anaconda promt中执行,可以用58核及100内存,

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