excel怎么画横坐标和纵坐标各4000个点的曲线图

在Excel中，绘制曲线图的步骤如下：

1. 准备数据：将横坐标和纵坐标的数据分别输入到两列中，每列有4000个数据点。

2. 选中数据：选中两列数据，包括表头，点击插入选项卡中的“散点图”按钮，在展开菜单中选择“散点图和平滑线图”。

3. 修改图表类型：在生成的散点图上，右键点击任意一个数据点，选择“更改图表类型”，在弹出的对话框中选择“平滑线图”。

4. 添加横坐标和纵坐标：在图表中右键点击任意一个数据点，选择“选择数据”，在弹出的对话框中选择“编辑”按钮，分别在“横坐标轴标签”和“纵坐标轴标签”中输入对应的标签。

5. 调整样式：可以根据需要，调整曲线的颜色、粗细、坐标轴的刻度等样式。

6. 完成绘图：保存并关闭图表编辑窗口，即可完成绘制横坐标和纵坐标各4000个点的曲线图。

请注意，如果数据点过多，可能会导致Excel出现卡顿或崩溃等问题，建议适当减少数据点数量或使用其他工具进行绘图。

相关问题

python编程根据‘新生数据.xls’，分别绘制： 男生身高分布直方图和拟合曲线； 女生身高分布直方图和拟合曲线； 各省男女身高柱形图（横坐标为各省，纵坐标为身高）； 各省男女人数堆叠柱形图（横坐标为各省，纵坐标为人数） 要求： 创建带有2行2列子图的窗口以显示上述4图，合理布局图大小。

由于本题需要读取Excel文件和绘制多张图表，建议使用pandas和matplotlib库来完成。

以下是代码实现：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 读取Excel数据
df = pd.read_excel('新生数据.xlsx')

# 绘制男生身高分布直方图和拟合曲线
male_df = df[df['性别'] == '男']
sns.displot(data=male_df, x='身高', kde=True)
plt.title('Male Height Distribution')
plt.xlabel('Height (cm)')
plt.ylabel('Count')

# 绘制女生身高分布直方图和拟合曲线
female_df = df[df['性别'] == '女']
sns.displot(data=female_df, x='身高', kde=True)
plt.title('Female Height Distribution')
plt.xlabel('Height (cm)')
plt.ylabel('Count')

# 绘制各省男女身高柱形图
province_df = df.groupby(['省份', '性别'])['身高'].mean().unstack()
province_df.plot(kind='bar')
plt.title('Average Height by Province')
plt.xlabel('Province')
plt.ylabel('Height (cm)')

# 绘制各省男女人数堆叠柱形图
count_df = df.groupby(['省份', '性别'])['身高'].count().unstack()
count_df.plot(kind='bar', stacked=True)
plt.title('Student Count by Province and Gender')
plt.xlabel('Province')
plt.ylabel('Count')

# 设置图表窗口布局
fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(12, 8))

# 将前两张图表添加到第一行的子图区域中
axs[0][0].set_aspect('equal')
plt.sca(axs[0][0])
sns.displot(data=male_df, x='身高', kde=True)
plt.title('Male Height Distribution')
plt.xlabel('Height (cm)')
plt.ylabel('Count')

axs[0][1].set_aspect('equal')
plt.sca(axs[0][1])
sns.displot(data=female_df, x='身高', kde=True)
plt.title('Female Height Distribution')
plt.xlabel('Height (cm)')
plt.ylabel('Count')

# 将后两张图表添加到第二行的子图区域中
axs[1][0].set_aspect('equal')
plt.sca(axs[1][0])
province_df.plot(kind='bar')
plt.title('Average Height by Province')
plt.xlabel('Province')
plt.ylabel('Height (cm)')

axs[1][1].set_aspect('equal')
plt.sca(axs[1][1])
count_df.plot(kind='bar', stacked=True)
plt.title('Student Count by Province and Gender')
plt.xlabel('Province')
plt.ylabel('Count')

plt.tight_layout()
plt.show()

代码解析：

首先使用pandas库的`read_excel`函数读取Excel文件，得到一个DataFrame对象。

然后，使用seaborn库的`displot`函数分别绘制男生和女生的身高分布直方图，并设置显示拟合曲线。接下来，使用pandas库的`groupby`函数按照省份和性别对数据进行分组，并计算不同省份和性别的学生平均身高和人数。最后，使用matplotlib库的`plot`函数绘制各省男女身高和人数的柱形图。

为了显示多张图片，我们创建了一个`2x2`的子图的窗口，并将前两张图放在第一行的子图区域中，后两张图放在第二行的子图区域中。使用matplotlib库的`tight_layout`函数调整图表的布局。

最后，使用`show`函数显示图表。

使用python通过for循环在导入EXCEL矩阵时同时绘制多条曲线在一个图中，并以第一行为横坐标，其他行为纵坐标

以下是一个示例代码，其中使用了pandas和matplotlib库：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel文件，并以第一行为列名
df = pd.read_excel('data.xlsx', header=0)

# 获取横坐标
x = df.iloc[0]

# 获取纵坐标
y = df.iloc[1:]

# 绘制曲线
for col in y:
    plt.plot(x, y[col], label=col)

# 添加图例和标题
plt.legend()
plt.title('Multiple Curves')

# 显示图像
plt.show()

在该代码中，首先使用pandas库的read_excel函数读取Excel文件，并将第一行作为列名。然后，使用iloc函数获取第一行作为横坐标，后面的行作为纵坐标。

接着，使用for循环遍历每一列纵坐标数据，使用matplotlib的plot函数绘制曲线，并使用label参数设置曲线的名称。

最后，使用legend函数添加图例，使用title函数添加标题，并使用show函数显示图像。