wps表格怎么绘制双坐标轴？

一、wps表格怎么绘制双坐标轴？

　　wps表格绘制双坐标轴的方法

用WPS打开你所要绘制图表的数据（以以下数据为例）

选中你要采集的数据区域

点击WPS的插入按钮，选择图表

在跳出的对话框中根据自己的需要选择样式、参数等设置，然后点击下一步，直到生成图表。

生成图标后直接跳转到了图标工具的菜单界面，在界面的左上角下拉式菜单中选择你要建立右纵轴的系列（我这里选择的“点击率”）。

打开“设置所选内容格式”的菜单，在跳出的对话框中点击“坐标轴”并选择次坐标轴，在每一项按照需要设置好参数，最后点击确定。

双纵轴已经绘制出来了，但是为了便于查看图表信息，将“点击率”设置为折线图比较好。点击左上角的“更改图表类型”菜单后，在图表类型中选择折线图，最后点击完成。

此时又返回到了单纵轴的图表，不用着急，再把第五、六步的操作重复一遍，就得到了有折线图的双纵轴图表。

二、Excel2010如何绘制双纵坐标轴？

在Excel 2010中，可以通过以下步骤绘制双纵坐标轴：

1. 选择要绘制图表的数据。

2. 在“插入”选项卡中，选择适当的图表类型，如折线图或散点图。

3. 在图表中右键单击要添加第二个纵坐标轴的数据系列，选择“格式数据系列”。

4. 在“格式数据系列”对话框中，选择“轴”选项卡。

5. 在“轴”选项卡中，选择“次要纵坐标轴”。

6. 点击“确定”关闭对话框。

7. 右键单击图表中的纵坐标轴，选择“格式轴”。

8. 在“格式轴”对话框中，选择“刻度线”选项卡。

9. 在“刻度线”选项卡中，选择“次要刻度线”。

10. 点击“确定”关闭对话框。

这样，你就可以在Excel 2010中成功绘制双纵坐标轴的图表了。

三、如何绘制双坐标轴的柱状图？

1.先选中要作图的源数据范围。

2.然后常规的，插入——图表——下一步——完成。

3.然后在图表选项里面，设置你所要设置的数值等等，把数值标出来时需要对勾标出，然后完成初步双柱图。

4.点中需要变成折线的柱状图（注意如果只是点中其中一个或者两个的话，再单击右键是出不来“图表类型”等选项的），然后单击图表类型。

5.然后对选中的这组，再重新选择图表类型，变成折线图，确定。

6.出现折线图后，同样的，选中所有节点，双击后，出现你所要设置的关于这条折线的具体细节。

7.选中“坐标轴”选项，点“次坐标轴”，这样就有两个Y轴了。

8.还可以在“图案”选项里面设置下这条线的颜色和粗细。

四、python绘制词云图步骤？

生成词云图的基本步骤如下：

1. 安装所需库：需要安装Python的wordcloud、matplotlib、numpy库。

2. 导入所需库：导入wordcloud、matplotlib、numpy库。

```

from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

```

3. 读取文本文件中的内容：使用Python的open函数读取文本文件中的内容。

```

file = open("text.txt", "r", encoding="utf-8")

text = file.read()

```

4. 生成词云图：使用wordcloud库中的WordCloud函数生成词云图，设置词云图的颜色、形状等参数。

```

wc = WordCloud(

background_color="white", # 颜色设置为白色

width=1000,height=800, # 图片大小

margin=2, # 边界宽度

prefer_horizontal=0.9, # 水平比例

max_words=500, # 最大词数

max_font_size=150, # 字体最大值

random_state=50 # 随机种子

).generate(text)

```

5. 显示词云图：将生成的词云图显示在画布上。

```

plt.figure(figsize=(12,8))

plt.imshow(wc,interpolation='bilinear')

plt.axis("off")

plt.show()

```

词云图需要使用一个文本文件，包含需要生成的词汇。可以通过复制粘贴或者使用Python的requests库将网页内容获取到一个文本文件中。建议在生成词云之前，对文本内容进行清理和分词，以提高生成的质量和效果。

五、python如何绘制流场？

要绘制流场，可以使用Python中的matplotlib库。首先，通过numpy库生成二维网格，并为每个网格点计算流场的速度矢量，将速度分量存储在两个独立的数组中。

然后，使用matplotlib.pyplot中的quiver函数，将速度矢量作为参数传递给该函数，将流场绘制在二维网格上。

quiver函数会根据速度矢量的大小和方向在每个网格点上绘制箭头。

最后，使用plt.show()函数显示绘制出的流场图。

六、sigmaplot怎么绘制对数坐标轴？

在 Sigmaplot 中，您可以按照以下步骤绘制对数坐标轴：

1. 在 Sigmaplot 中打开数据文件并打开图形窗口。

2. 在 X 轴或 Y 轴上右键单击以打开属性对话框。

3. 在属性对话框中，选择“坐标轴”选项卡。

4. 在“坐标轴”选项卡中，选中“对数坐标”复选框。

5. 可以根据需要设置其他属性，如最小值、最大值、标签等。

6. 单击“应用”按钮并单击“确定”按钮以完成。

七、python绘制函数图像详细步骤？

要绘制函数图像，首先需要导入matplotlib库。然后，定义函数并选择要绘制的x范围。

接下来，使用numpy库生成一组x值，并将其传递给函数以获得对应的y值。

最后，使用matplotlib的plot函数将x和y值绘制出来。可以通过设置标题、坐标轴标签和图例来美化图像。

最后，使用show函数显示图像。这些步骤可以帮助你绘制函数图像。

八、excel怎么绘制坐标轴饼图？

打开含有数据的excel文档。

点击“插入”选项卡，插入“饼图”，饼图的造型可以根据自己喜欢进行选择。

点选空图表，随后点击“图表设计”-“选择数据”。

选择数据区域，将需要做图的数据选入。

点击“确定”后，就可以绘制出饼图了

九、如何绘制word图表主要坐标轴和次要坐标轴？

可以在EXCEL中画，然后拷贝过来。

十、如何用python绘制通信的星座图？

如果你有点通信背景知识，星座图其实就是将二进制bit 调制为IQ符号，以便提高信道得传输效率。

只要思路正确，其实用什么语言实现都很简单。

_16QAM ={"00" : 0.4472,
         "01" : 1.3416,
         "10" :-0.4472,
         "11" :-1.3416}
sendbit = "10101110101011100110101110101010101"
send_I  = [-0.4472,-1.3416 .. . ..]
send_Q  = [-0.4472, 1.3416 .. . ..]  

上图红线为能量,(QPSK简单起见，选了1为边，所以平均能量为2，当然你也可以选择归一化能量为1，边就是0.707)，这里选的是归一化能量为2，后面才会有0.4472，1.3416这些值，这个只要你保证归一化能量一致就可以。

QPSK： 能量为(1^2 + 1^2)/1 = 2

16QAM：((0.4472^2+0.4472^2) + (0.4472^2+1.3416^2) *2 +(1.3416^2+1.3416^2))/4=2

绘图有现成得matplotlib，具体用法网上有把得使用说明。

还有numpy 不得不提，处理矩阵非常方便，用起来和Matlab一样方便。

如果你想写的专业通用有点，就需要包含定点化，面相对象封装。

class QAM(object):
    # Uplink   : BPSK  4PAM  8PAM
    # Downlink : QPSK  16QAM 64QAM
    _QPSK  ={"0" : 1     ,
             "1" :-1     }

    _16QAM ={"00" : 0.4472,
             "01" : 1.3416,
             "10" :-0.4472,
             "11" :-1.3416}

    _64QAM ={"000": 0.6547,
             "001": 0.2182,
             "010": 1.0911,
             "011": 1.5275,
             "100":-0.6547,
             "101":-0.2182,
             "110":-1.0911,
             "111":-1.5275}

    _sum  = {"QPSK":[_QPSK ,1,1],
             "BPSK":[_QPSK ,1,0],
            "16QAM":[_16QAM,2,1],
            "4PAM" :[_16QAM,2,0],
            "64QAM":[_64QAM,3,1],
            "8PAM" :[_64QAM,3,0]}

    def __init__(self,name="qpsk",quantizer=Quantizer(10,1,1)):
        self.name = name
        self.qt   = quantizer
        self.map  = QAM._sum[self.name.upper()][0]
        self.nbit = QAM._sum[self.name.upper()][1]
        self.is_dl= QAM._sum[self.name.upper()][2]

这是一个通用得QAM 调制类，其他代码就太长不贴了。最后贴一张matplotlib画的星座图。

分别是信源扩频+调制，加扰，解扰，解扩后的星座图

注！：很多能量归一化都没有做，只是一个简单的示意，跟实际的通信处理节点还是有差别的。