一、股价图表绘制方法？
1.首先利用证券软件下载股市数据，数据格式选择excel的形式。
2.得到股价图后，对坐标轴刻度进行调整，再进行一些优化处理，就得到直观的K线图啦。
3.除了在股市中会利用到K线图外，工作业务中也会用到这种图表工具。
4.选择数据区域，插入股价图。
二、如何绘制这样的动态图表？
这个图表叫做动态维诺图（Dynamic Venn Diagram），它是一种数据可视化方法，用于展示多个数据集之间的交集和并集关系。与传统的静态维诺图不同，动态维诺图可以通过动画等方式展示数据随时间变化的情况。
动态维诺图通常使用圆形或椭圆形来表示数据集，圆形的大小和位置表示数据集的大小和交集关系，颜色和填充模式则可以用来区分不同的数据集。通过动态移动、缩放和填充等操作，可以展示多个数据集之间的交集、并集、差集等关系，让观察者可以更直观地了解数据的特征和变化。
动态维诺图可以应用于许多领域，例如市场分析、生态学、社交网络分析等，可以帮助人们更好地理解数据之间的关系和变化，为决策提供参考。但是，动态维诺图的制作需要一定的专业知识和技能，需要针对具体应用场景进行设计和实现。
在制作动态图表时，通常需要使用专业的数据可视化工具，比如Excel、Tableau、Python的Matplotlib库等来创建动态效果。通常需要的步骤如下：
- 准备数据：首先需要准备好要用于制作动态图表的数据，可以是一段时间内的数据变化、不同分类下的数据变化等。数据应该被组织成表格或文件格式，以便于导入到可视化工具中。
- 选择合适的可视化工具：根据具体的数据和需求，选择合适的可视化工具来创建动态效果。例如，如果是一个简单的时间序列数据，可以使用Microsoft Excel自带的图表工具来创建动态效果；如果是大规模数据集，可以使用Tableau等专业的数据可视化工具来创建复杂的动态效果。
- 选择动画效果：根据数据的特点和目标，选择合适的动画效果，例如渐变、平移、缩放、旋转等。在大多数可视化工具中，都有丰富的动画效果可供选择。
- 调整动画设置：根据需求，调整动画的设置，例如动画速度、持续时间、延迟等。
- 导出动态图表：完成制作后，将动态图表导出为动画文件或者视频文件，以便于在演示或网页上使用。
需要注意的是，制作动态图表需要一定的设计能力和技术水平，需要对可视化工具和动画效果有一定的了解，同时需要结合具体数据和需求进行调整和优化，以达到最佳的可视化效果。
用上图这个动态维诺图为例，其实可以非常便捷的完成创作，这里要介绍一款好用的在线可视化工具网站——
镝数图表
它是一款功能强大的免费在线数据可视化工具，输入数据即可一键生成可视化图片、网页交互图表、数据动图、矢量图表以及信息图表。
打开镝数图表网站首页，选择「动态图表」：
图表模板
拥有140+种图表模板，其中包括8种动态图表（动态排名变化图、动态折现条形混合图、动态环形图、动态条形图、动态折线变化图、动态折线排名图、动态圆堆积图、动态维诺图）
点击图表即可进入图表编辑页面：
在编辑界面支持修改编辑数据，更可以通过侧边栏的细节调整来修改图表配色、图例、样式等。
同样的，动画的展示细节，数据变化间隔等都能进行修改和调整。做好图表后，可以选择两种导出方式：
1、获取H5分享链接：分享链接可以保持交互效果；
2、下载到本地：支持jpg、png、gif、svg、MP4、mov等多种格式。
不仅是动态维诺图，还有更多动态图表可以供大家使用和探索，对动态图表制作感兴趣的朋友，不妨去试试看吧！
镝数图表-在线动态图表工具-零代码数据大屏可视化三、CAD图表框怎样绘制？
CAD图表框绘制方法：1、用矩形命令REC，然后按回车，确定第一个点后输入我们的长度按逗号再输入宽度；
2、这样我们的外框就完成了，接下来我们就是内框的画法了，相对于外框来说就比较麻烦一些了；
3、输入快捷命令X。然后选择矩形框按回车键就可以了；
4、把外框全部分解过，按O键，输入偏移距离，然后对应的线条经行偏移就可以了；
5、用快捷命令就是TR。然后删除多余的线条即可；
6、最后外框和内框都画好了；
四、excel图表怎么绘制边界？
您可以按照以下步骤在Excel图表中绘制边界：
1. 选择您想要绘制边界的图表。
2. 在“格式”选项卡中，选择“形状轮廓”。
3. 在“形状轮廓”下拉菜单中，选择“更多轮廓”。
4. 在“格式形状”对话框中，选择“线条颜色”选项卡。
5. 在“线条颜色”选项卡中，选择您想要的颜色和线条样式。
6. 点击“确定”按钮，完成边界的绘制。
注意：您可以根据需要调整边界的粗细和样式。
五、EXCEL中图表怎么绘制？
在 Excel 中，绘制图表非常简单，只需按照以下步骤进行即可：
1. 打开 Excel 并打开需要创建图表的工作表。
2. 选择要绘图的数据范围。这可以是一个单独的列、多个列组合，或整张工作表的数据。请确保您所选的数据包含有意义的信息。
3. 在 Excel 菜单栏中找到“插入”选项卡，然后选择适当的图表类型。Excel 支持多种类型的图表，如柱形图、折线图、饼图等。
4. 选择图表类型后，在 Excel 工作表上创建了一个新的图表。您可以在 Excel 中对图表进行各种自定义操作，如添加图例、轴标题、数据标签等。
5. 如果需要进一步修改或格式化图表，可以使用 Excel 的其他功能来进行修饰和设计。比如修改图表类型、更改颜色、调整坐标轴刻度等等。
6. 最后，保存图表并将其插入到需要的工作表或者 PowerPoint、Word 等 Office 文档中。
总之，在 Excel 中绘制图表非常简单，只要选择要绘制的数据范围和适当的图表类型，Excel 就会为您创建一个新的图表，您可以随时对其进行各种修饰和格式化操作。
六、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。
七、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。
八、Excel批量绘制图表(雷达图)？
当然，用python等代码肯定是更加方便的，excel可能就是图表会随着数据框选中的数据变化而变化，这方面的操作比较方便。比如散点的线性关系并没有很好，python可能还得先判断是否线性，再给出拟合参数；而excel可以拖动数据框，只框中线性部分的数据，获得线性拟合的直线斜率。
以下为一些tips，代码在最后自取。
批量删除插入的图表tips：打开Excel表格，点击菜单栏开始→编辑→查找和选择→定位条件，或者直接按住快捷键Ctrl+G，弹出定位窗口，点击定位条件→对象→确定，点击一张图片后Ctrl+A，所有图片被选中，delete进行删除。
使用VBA宏代码的步骤如下：
- 打开Excel文件，并按下Alt + F11打开VBA编辑器。
- 在VBA编辑器中，插入一个新的模块（如果尚未存在）。
- 将上述代码复制粘贴到新的模块中。
- 修改代码中的工作表名称（"Sheet1"）和数据范围以适应你的实际情况。如果你的数据块之间有固定的间隔，请确保数据范围正确。
- 关闭VBA编辑器。
- 在Excel中，按下Alt + F8打开宏对话框。
- 选择"CreateLineChartsWithLinearFit"宏，并点击"运行"按钮。
如果你在Excel的中断模式（Break Mode）下，无法执行程序代码。在中断模式下，你需要先退出中断模式，然后才能继续执行代码。请尝试以下步骤来退出中断模式并执行宏代码：
- 在Excel中，按下"Ctrl + Break"组合键来中断程序执行。这将暂停代码的执行并进入中断模式。
- 在VBA编辑器中，点击"停止"按钮（红色的圆形按钮）或按下"Shift + F5"组合键。这将终止代码的执行并退出中断模式。
- 在Excel中，按下"Alt + F8"打开宏对话框。
- 选择要执行的宏，并点击"运行"按钮。
这样，你就可以退出中断模式并执行宏代码。请确保你的代码没有任何错误或死循环，以免导致进入中断模式。如果代码运行良好，应该能够顺利执行宏并完成相应的操作。
要打开 VBA（Visual Basic for Applications）编辑器，可以按照以下步骤操作：打开 Excel 文件。在 Excel 的菜单栏上找到 "开发工具"（Developer）选项卡。如果你的 Excel 菜单栏中没有 "开发工具" 选项卡，需要先启用它。可以通过执行以下操作来启用 "开发工具" 选项卡：
- 在 Excel 的顶部菜单栏中，点击 "文件"（File）选项；
- 选择 "选项"（Options）；
- 在 "Excel 选项"（Excel Options）对话框中，选择 "自定义功能区"（Customize Ribbon）；
- 在右侧的 "主选项卡"（Main Tabs）列表中，勾选 "开发工具"（Developer）选项卡；
- 点击 "确定"（OK）按钮。
一旦 "开发工具" 选项卡可见，点击 "开发工具" 选项卡上的 "Visual Basic" 按钮。这会打开 VBA 编辑器窗口。另外，你也可以使用快捷键来打开 VBA 编辑器。按下 "Alt + F11" 组合键，即可直接打开 VBA 编辑器。请注意，VBA 编辑器是一个用于编写、编辑和管理 VBA 代码的集成开发环境（IDE）。在 VBA 编辑器中，你可以创建、修改和运行宏，以及编辑工作簿中的 VBA 代码模块。
效果如图：
' created by yhh
Sub yhhCreateLineChartsWithLinearFit()
Dim ws As Worksheet
Dim rng As Range
Dim chartRange As Range
Dim cht As ChartObject
Dim lastRow As Long
Dim endRow As Long
Dim startRow1 As Long
' 设置数据所在的工作表
Set ws = ThisWorkbook.Sheets("Sheet1")
' 设置第一个数据块的起始行
startRow1 = 2
' 设置(所有数据)结束行数（如果需要提前结束循环，请修改此行）
endRow = 196
' 循环处理每个数据块
Do While startRow1 <= endRow
' 设置数据块的范围，仅包括第一列和第三列
Set rng = ws.Range("A" & startRow1 & ", C" & startRow1 & ":C" & startRow1 + 4)
' 获取数据块的最后一行
lastRow = startRow1 + 4
' 设置图表数据范围（x和y列）
Set chartRange = ws.Range(ws.Cells(startRow1, 1), ws.Cells(lastRow, 3))
' 在工作表中插入一个新的图表对象
Set cht = ws.ChartObjects.Add(Left:=rng.Left, Top:=rng.Top, Width:=150, Height:=100)
' 设置图表位置
cht.Left = rng.Left + rng.Width + 280
cht.Top = rng.Top - 10
' 绘制折线图
With cht.Chart
' .ChartType = xlLine
' .ChartType = xlXYScatter
.ChartType = xlXYScatterLines
.SeriesCollection.NewSeries
.SeriesCollection(1).XValues = ws.Range(ws.Cells(startRow1, 1), ws.Cells(lastRow, 1))
.SeriesCollection(1).Values = ws.Range(ws.Cells(startRow1, 3), ws.Cells(lastRow, 3))
' 添加线性趋势线
.SeriesCollection(1).Trendlines.Add
' 显示趋势线公式
.SeriesCollection(1).Trendlines(1).DisplayEquation = True
' 设置趋势线样式为红色虚线
With .SeriesCollection(1).Trendlines(1).Format.Line
.ForeColor.RGB = RGB(255, 0, 0) ' 设置红色
.DashStyle = msoLineDash ' 设置虚线样式
End With
' 提取斜率值
Dim slope As Double
slope = WorksheetFunction.slope(ws.Range(ws.Cells(startRow1, 3), ws.Cells(lastRow, 3)), ws.Range(ws.Cells(startRow1, 1), ws.Cells(lastRow, 1)))
' ws.Cells(rng.Row, rng.Column + rng.Columns.Count + 3).Value = "斜率:"
ws.Cells(rng.Row, rng.Column + rng.Columns.Count + 4).Value = slope
End With
' 隐藏图例
cht.Chart.Legend.Delete
' 隐藏标题
cht.Chart.HasTitle = False
' 移动到下一个数据块
startRow1 = startRow1 + 7
Loop
End Sub九、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。
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。
