Gnuplot入门教程:下载、安装与基础操作

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Gnuplot是一款历史悠久且功能强大的跨平台数学绘图软件,由Colin Kelley和Thomas Williams于1986年开发,用于自动化数据图形绘制。随着版本的迭代,尤其是2004年的4.0版,Gnuplot的功能日益增强,至今仍在不断改进。它的主要特点包括: 1. **跨平台性**:无论用户是在Windows、Linux还是其他操作系统上,Gnuplot都能无缝运行,这使得它在不同环境下的兼容性出色。 2. **多维度绘图**:Gnuplot支持绘制2D和3D数学函数以及数据图形,满足各种复杂的可视化需求。 3. **输出格式多样**:用户可以轻松地将绘图输出为多种格式,包括图像文件(如PNG、PDF等)和交互式图形界面。 4. **命令行操作简单**:Gnuplot以命令行为基础,用户可以通过简短的指令进行绘图和调整,易于学习和使用。 5. **开源免费**:作为一款开源软件,Gnuplot完全免费,没有任何版权限制,用户可以自由地使用和分发。 6. **轻量级**:Gnuplot体积小巧,只有大约6MB大小,便于在便携设备上安装。 对于初学者来说,学习Gnuplot可以从以下几个方面入手: - **下载与安装**:访问官方网站(<http://www.gnuplot.info/>),选择适合自己操作系统的版本,如Windows用户可以选择`gp400win32.zip`。解压后将`bin`目录添加到系统路径,以便于命令行操作。 - **基本操作**:熟悉基础命令,如打开Gnuplot视窗(通过`wgnuplot.exe`),以及如何设定轴名称、绘制网格、添加标题等。 - **Plot与Splot**:Gnuplot的核心命令是`Plot`和`Splot`,分别用于2D和3D绘图。它们允许用户输入函数表达式或数据集,并控制图形的细节。 - **参考资料**:查阅官方文档和社区资源,如《Gnuplot导读》、《香港城市大学物理系报告》以及GNUPLOT科学绘图工具网页界面,以获取更深入的学习材料和示例。 - **实战应用**:尝试使用Gnuplot处理统计数据分析结果,生成图表,通过实践来巩固知识。 Gnuplot是一个强大且灵活的图形绘制工具,对于需要制作专业图表的用户尤其有用。无论你是数据分析新手还是经验丰富的工程师,掌握Gnuplot的基本操作和高级特性都将极大地提高你的工作效率。

#include <stdio.h> typedef struct { int year; float salary;} Data;int main(int argc, char* argv[]) { // Sample data Data sample_data[100]; printf("请输入样本数据的个数:"); int sample_size; scanf("%d", &sample_size); printf("请依次输入样本数据的年份和平均工资:\n"); for (int i = 0; i < sample_size; i++) { scanf("%d%f", &sample_data[i].year, &sample_data[i].salary); } // 绘制散点图 FILE* gp = _popen("gnuplot -persist", "w"); fprintf(gp, "set title 'Average Salary of Graduates'\n"); fprintf(gp, "set xlabel 'Year'\n"); fprintf(gp, "set ylabel 'Salary'\n"); fprintf(gp, "plot '-' with points pointtype 6 pointsize 1.5 title 'Sample Data'\n"); for (int i = 0; i < sample_size; i++) { fprintf(gp, "%d %f\n", sample_data[i].year, sample_data[i].salary); } fprintf(gp, "e\n"); fflush(gp); // 使用最小二乘法拟合曲线 float sx = 0, sy = 0, sxx = 0, sxy = 0; for (int i = 0; i < sample_size; i++) { sx += sample_data[i].year; sy += sample_data[i].salary; sxx += sample_data[i].year * sample_data[i].year; sxy += sample_data[i].year * sample_data[i].salary; } float a = (sxy * sample_size - sx * sy) / (sxx * sample_size - sx * sx); float b = (sxx * sy - sx * sxy) / (sxx * sample_size - sx * sx); // 将拟合曲线绘制到散点图上 fprintf(gp, "set xrange [%d:%d]\n", sample_data[0].year, sample_data[sample_size - 1].year + 1); fprintf(gp, "f(x) = %f * x + %f\n", a, b); fprintf(gp, "plot '-' with points pointtype 6 pointsize 1.5 title 'Sample Data', f(x) with lines linewidth 2 title 'Fitted Curve'\n"); for (int i = 0; i < sample_size; i++) { fprintf(gp, "%d %f\n", sample_data[i].year, sample_data[i].salary); } fprintf(gp, "e\n"); fflush(gp); // 预测明年的平均工资 int next_year; float next_salary; printf("请输入要预测的年份:"); scanf("%d", &next_year); next_salary = a * next_year + b; printf("预计 %d 年毕业生的平均工资是 %.2f\n", next_year, next_salary); return 0;}让这段代码最后拟合的曲线为二次函数以便于算出更精确的预测值

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#include <stdio.h> typedef struct { int year; float salary; } Data;//定义数据结构体,存储年份和平均工资的数据 int main(int argc, char* argv[]) { // Sample data Data sample_data[] = { {2012, 3450}, {2013, 3785}, {2014, 4380}, {2015, 4580}, {2017, 5425}, {2018, 6060}, {2019, 6320}, {2020, 6880}, {2021, 7120}, {2022, 7360}, }; int sample_size = sizeof(sample_data) / sizeof(Data); //定义样本数据数组,并初始化 // 开始绘制散点图 FILE* gp = _popen("gnuplot -persist", "w"); fprintf(gp, "set title 'Average Salary of Graduates'\n"); fprintf(gp, "set xlabel 'Year'\n"); fprintf(gp, "set ylabel 'Salary'\n"); fprintf(gp, "plot '-' with points pointtype 6 pointsize 1.5 title 'Sample Data'\n"); for (int i = 0; i < sample_size; i++) { fprintf(gp, "%d %f\n", sample_data[i].year, sample_data[i].salary); } fprintf(gp, "e\n"); fflush(gp); // 使用最小二乘法拟合曲线 float sx = 0, sy = 0, sxx = 0, sxy = 0; for (int i = 0; i < sample_size; i++) { sx += sample_data[i].year; sy += sample_data[i].salary; sxx += sample_data[i].year * sample_data[i].year; sxy += sample_data[i].year * sample_data[i].salary; } float a = (sxy * sample_size - sx * sy) / (sxx * sample_size - sx * sx); float b = (sxx * sy - sx * sxy) / (sxx * sample_size - sx * sx); // 将拟合曲线绘制到散点图上 fprintf(gp, "set xrange [%d:%d]\n", sample_data[0].year, sample_data[sample_size - 1].year + 1); fprintf(gp, "f(x) = %f * x + %f\n", a, b); fprintf(gp, "plot '-' with points pointtype 6 pointsize 1.5 title 'Sample Data', f(x) with lines linewidth 2 title 'Fitted Curve'\n"); for (int i = 0; i < sample_size; i++) { fprintf(gp, "%d %f\n", sample_data[i].year, sample_data[i].salary); } fprintf(gp, "e\n"); fflush(gp); // 预测明年的平均工资 //int next_year = sample_data[sample_size - 1].year + 1; //float next_salary = a * next_year + b; //printf("预计 %d 年毕业生的平均工资是 %.2f\n", next_year, next将这段代码修改成数据是即时输入的

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