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出版者:西安交大

作者:周剑平

出品人:

页数:345

译者:

出版时间:2007-6

价格:33.00元

装帧:

isbn号码:9787560524436

丛书系列:

图书标签:

• 软件
• 计算机
• 理工
• Simulation
• 科技
• Origin
• 数据分析
• 科学绘图
• 曲线拟合
• 数据处理
• 统计分析
• 实验数据
• 科研工具
• OriginPro
• 数据可视化

《Origin实用教程》是一本旨在为读者提供全面、深入的Origin Lab数据分析与图形绘制能力的专业书籍。本书并非仅限于对Origin软件功能的简单罗列，而是着重于讲解如何将Origin的核心功能有效地应用于科学研究和工程实践中的实际问题。 本书的出发点是让读者不仅学会“如何操作”，更要理解“为何如此操作”以及“如何做得更好”。因此，内容编排上，我们从基础概念入手，逐步深入到高级技巧，力求覆盖Origin在数据处理、绘图、分析、报告生成等各个环节的实用价值。 第一部分：基础入门与数据可视化 在这一部分，我们将带领读者快速熟悉Origin的工作界面和基本操作。从数据的导入与整理开始，详细介绍如何处理不同格式的数据文件，并讲解Origin强大的数据管理能力。重点在于如何让原始数据变得清晰、有序，为后续分析打下坚实基础。 随后，我们将聚焦Origin在数据可视化方面的核心优势。读者将学习如何创建各种类型的图表，包括但不限于散点图、线图、柱状图、饼图、极坐标图等，并深入讲解每种图表类型最适合的应用场景。更重要的是，本书会指导读者如何通过精细的图形定制，使图表更具信息量、更符合学术规范，能够准确、有效地传达数据背后的信息。我们将详细解析图表元素的设置，如坐标轴的刻度、标签、单位，图例的显示方式，文本注释的添加，以及图形的颜色、线条样式、填充等，让读者能够制作出专业、美观的科研图表。 第二部分：数据处理与编辑 数据处理是科学研究中不可或缺的一环，Origin为此提供了丰富的功能。本部分将深入讲解Origin的数据处理工具，包括数据的筛选、排序、合并、拆分、重塑等。读者将学会如何运用Origin的内置函数和自定义公式来处理复杂的数据转换和计算，例如进行统计量的计算（均值、标准差、最大值、最小值等），以及执行更复杂的数学运算。 此外，我们还将介绍Origin在处理缺失值、异常值等方面的策略，以及如何利用Origin进行数据平滑、滤波等预处理操作，以提高数据质量和分析的可靠性。 第三部分：统计分析与模型拟合 Origin强大的统计分析功能是本书的重点之一。本部分将带领读者探索Origin在数据分析方面的深度应用。我们将详细介绍各种常用的统计分析方法，如单样本t检验、配对t检验、独立样本t检验、方差分析（ANOVA）等，并指导读者如何正确地在Origin中执行这些分析，理解其输出结果的含义。 特别地，本书将着重讲解Origin在模型拟合方面的强大能力。无论是线性拟合、多项式拟合，还是指数、高斯、洛伦兹等非线性拟合，读者都将学到如何选择合适的模型，如何进行参数拟合，以及如何评估拟合效果。本书会详细讲解拟合过程中可能遇到的问题，如初始参数的设定、拟合算法的选择、拟合结果的解读和优化，帮助读者解决实际研究中遇到的模型拟合难题。 第四部分：高级功能与应用 在掌握了基础和核心功能后，本部分将引导读者深入探索Origin的高级功能，将其应用能力提升到新的高度。这包括： 峰值分析与曲线解卷积： 针对光谱、色谱等领域的读者，我们将详细介绍Origin在峰值识别、参数提取、峰形拟合以及多峰解卷积等方面的专业工具和方法。 小波变换与傅里叶变换： 介绍Origin在信号处理方面的应用，如何利用小波变换和傅里叶变换对数据进行降噪、特征提取等。 降维与聚类分析： 讲解Origin在数据挖掘和模式识别方面的应用，如何利用主成分分析（PCA）等降维技术以及各种聚类算法来探索数据间的潜在关系。 宏命令与脚本编程： 对于需要自动化处理大量数据或执行复杂连续操作的读者，本书将介绍Origin的宏命令和LabTalk脚本语言，帮助读者提高工作效率，实现定制化分析流程。 用户自定义工具与插件： 引导读者了解如何通过创建自定义分析模板、图形模板，甚至开发用户自定义的工具和插件，来扩展Origin的功能，使其更好地满足个性化的需求。 第五部分：报告与出版 最终，科学研究的成果需要通过报告和出版物来呈现。本部分将专注于如何利用Origin制作符合出版要求的高质量图表和报告。我们将讲解如何将Origin的分析结果导出为各种格式，如何将图表嵌入到Word、PowerPoint等文档中，以及如何进行最终的排版和编辑，确保报告的专业性和严谨性。 本书的编写风格力求清晰、易懂，结合大量的实例和截图，让读者能够边学边练。我们不仅仅提供操作步骤，更注重解释原理和提供技巧，帮助读者真正掌握Origin，将其作为解决科研问题的强大工具。无论您是刚刚接触Origin的新手，还是希望深入挖掘其潜力的资深用户，《Origin实用教程》都将是您不可或缺的学习伙伴。

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最近我一直在试图理解复杂系统建模中的网络拓扑对信息传播效率的影响，手边的资料是一本偏向于复杂网络理论的书籍。这本书的章节结构非常清晰，从基础的幂律分布到小世界效应，理论介绍得非常全面，很多经典论文的贡献点都被引用和梳理得井井有条。对于学术汇报和理解底层结构非常有帮助。然而，当我想要用Python库（比如NetworkX或igraph）去实际构建一个模拟系统，并可视化传播路径时，我发现这些理论书给我的帮助非常有限，它们侧重于“是什么”和“为什么”，而不是“怎么做”。我更希望看到的是一个实战演练的蓝图，比如如何选择合适的模拟算法（如SIR模型），如何高效地生成具有特定拓扑性质的大规模网络数据，以及如何用现代数据可视化工具将动态过程清晰地呈现出来。一本优秀的“实用”教程，应该能帮我把脑子里的抽象概念，变成屏幕上跑动的仿真结果。

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这个标题听起来就充满了探索的意味，让人不禁好奇里面到底藏着什么样的“源头”与“实践”。我最近刚读完一本关于深度学习的经典著作，那本书的理论深度非常扎实，对Transformer架构的数学推导简直是教科书级别的，每一个矩阵运算的细节都掰开了揉碎了讲，读起来像是在啃一块硬骨头，虽然收获巨大，但对于刚刚踏入这个领域的新手来说，上手难度简直是地狱级的。它更侧重于证明“为什么”会这样，而不是“如何”快速应用起来。我花了好大力气才跟上它的节奏，理解了那些复杂的优化算法是如何一步步收敛的。现在看到“Origin 实用教程”这个名字，我期待它能成为一个绝佳的桥梁，能将那些高深的理论知识，转化成一个个可操作、可复现的实际案例。我特别希望看到它能用更直观的方式解释那些晦涩的初始化方法或者正则化技巧，而不是仅仅停留在公式层面。如果它能像一个经验丰富的工程师在带徒弟一样，手把手教你如何在新数据集上快速搭建一个基准模型，那就太棒了。毕竟，理论的殿堂很美，但只有在实际项目中跑通代码，看到Loss曲线下降，那才是真正的“实用”。

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我最近在学习数据可视化和数据叙事方面，手头的一本书籍更像是一本关于格式塔心理学在视觉传达中应用的深度论文集。它探讨了人类视觉系统如何处理色彩、形状和空间布局的深层机制，对“好设计”背后的认知科学原理进行了深刻剖析，读起来非常烧脑，充满了哲学思辨和实验数据。这本书极大地提高了我的审美标准，让我明白了为什么某些图表会令人感到困惑。但是，当我打开Tableau或Plotly准备制作图表时，我却不知道如何将这些高级的认知原理转化为实际的操作步骤。比如，如何科学地选择颜色梯度来反映连续变量的偏态分布，或者如何在交互式仪表板中设计一个既能提供概览又不牺牲细节深度的导航结构。我非常需要一本能将这些抽象的“设计哲学”与具体的软件功能和代码实现联系起来的工具书，《Origin实用教程》如果能在这方面提供细致入微的步骤指导，对我而言价值将无可估量。

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我最近在研究自然语言处理中关于低资源语言的迁移学习问题，手头正好有本关于大规模预训练模型微调策略的专业书籍。这本书的篇幅很厚，内容详实到令人发指，几乎涵盖了所有主流的Prompt Engineering技巧，从CoT（思维链）到Self-Consistency的各种变体都有详尽的源码解析和实验对比。它非常适合已经有一定基础、想深入优化模型性能的专业研究人员。然而，对于我这样的应用型开发者来说，每次想快速验证一个新想法时，翻阅这本书都显得有些笨重，你需要对模型结构有深刻理解才能快速定位到相关的章节。我真正需要的是那种能迅速告诉我“面对XX问题，你应该优先尝试YY方法，代码模板在这里”的指南。因此，我强烈期待《Origin实用教程》能够提供一套清晰的、基于实际业务场景的快速启动方案，比如如何针对特定的垂直领域数据进行高效的样本筛选和数据增强，这些“工程细节”往往是决定项目成败的关键，也是理论书籍里经常一笔带过但极其耗费实践精力的地方。

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说实话，我最近对强化学习的兴趣日益浓厚，刚看完一本侧重于算法收敛性和最优性证明的严肃教材。这本书的数学严谨性令人敬佩，它花了大量的篇幅去推导Bellman方程的各种近似解，并严格论证了策略梯度方法的梯度估计无偏性。读完之后，我感觉我的数学功底提升了不少，对MDP（马尔可夫决策过程）的理解达到了一个新的高度。但是，当我试图将学到的知识应用到我的机器人仿真环境中时，却遇到了无数的“陷阱”：环境的配置、奖励函数的稀疏性处理、探索策略的选择……这些工程上的挑战，书里几乎没有提及。我迫切需要一本能够指导我如何处理这些“脏活累活”的教程。如果《Origin实用教程》能聚焦于如何将理论模型落地，例如，它能不能详细讲解如何在PyTorch或TensorFlow中高效地实现一个PPO算法，并提供一些针对高维连续动作空间的实际调试技巧，那无疑会为我节省大量的摸索时间。

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