01
數據處理
兩種獲得數據的方法，如果數據量比較少，人工輸入；但絕大部分情況是導入文件數據，常用的格式如dat、csv、txt。路勁File---Open，找到自己所需要的數據文件，如果是儀器收集的數據，往往要把測試條件刪除，才能順利導入正確的格式。如下圖：
從原始數據出發，我們要通過各種運算得到最終的數據，這個過程就是數據處理。選擇空白的Column，點擊右鍵Set Column Values，便可以輸入各式各樣的公式了，其中F(x)裡面的是各種函數公式。
如果需要微分和積分，選擇數據，點擊Analysis---Mathematics---Differentiate（Integrate）即可，得到的數據如下圖。
小技巧：如何將縱向數據變成橫向數據呢？複製數據，找到新的Book，選擇Edit---Paste Transpose即可。
02
數據作圖
二維圖形：選擇數據，如果有多個X，記得全選，左下角的圖標任意選。畫好後，座標軸可以調粗細，標尺可以調大小，還可以調自己喜歡的顏色等等。沒有標準，只有個性。
三維圖形：有兩種情況
a.XYZ型：畫法和二維類似，選擇數據，點擊Plot----3D XYZ---3DScatter（或3D Trajectory）即可。座標、物理量、視角等都是可以根據自己的喜好調整的。
b. XYY型；選擇數據，點擊Plot----3DXYY---3D Waterfall（或3D Walls、3D Ribbon、3DBars）即可。
03
數據擬合
線性擬合：相對簡單，只要選擇需要擬合的數據，點擊Analysis---Fitting---Fit Linear即可，不但得到擬合的圖形，還能獲得斜率（Slope）和截距（Intercept）的信息。
非線性擬合：顧名思義即曲線的擬合，擬合的重點有兩個，一個是編輯Origin能夠識別的公式，第二個是能夠給出合適的初始值。
原始公式：
特點：乘號用*，除號用/，只能有小括號，即使數字和字母相乘，依然不能省略。參數只能用P1，P2，P3，P4等
舉個雙指數擬合χT---T的例子：選擇數據，點擊Analysis---Fitting---NonlinearCurve Fit，新建一個公式，名字自取。公式右邊紅色箭頭的作用是檢查公式編輯是否正確（Compile），如果發現錯誤就重新檢查。
編輯好公式，Save---OK，就可以輸入初始值（Value），如果參數較多，也可以固定某一參數（Fixed），然後擬合既可。如果R值不理想，可以調初始值，可以重新換公式擬合。
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