Excel经常被用来做报表统计,为了数据更直观,很多小伙伴都会加入图表,Excel中的图表类别很多,大部分容易上手,今天小编要教大家的是用Excel绘制曲线图,无论原石数据多少,小编都建议用公式实现数据输入。

绘制正弦曲线:

利于二维表格能够很好的表达数据之间的关系。我们的目标是首先建立正弦曲线的原始数据,在此我们不可能输入每一个值对应的正弦值,而是只取一些离散的数据点来作为原始数据生成曲线。

具体做法:在A1单元格中输入“弧度”,在B1单元格中输入“SIN值”,从A2列起依次输入数字“1,2,3,4,。。.,360”,在B2列中公式“=sin(A2*pi()/180)”回车,然后将鼠标放在单元格的右下角,当鼠标变为小黑十字样时,双击填充B1列至B360列。

选中除第一行以外的所有数据列,依次点击“插入”-“散点图”-“带平滑线的散点图”,则生成我们所需要的正弦曲线。

绘制正切曲线:

在A1单元格中输入“弧度”,在B1单元格中输入“Tan值”,从A2列起依次输入数字“1,2,3,4,。。.,360”,在B2列中公式“=tan(A2*pi()/180)”回车,然后将鼠标放在单元格的右下角,当鼠标变为小黑十字样时,双击填充B1列至B360列。

选中除第一行以外的所有数据列,依次点击“插入”-“折线图”-“带数据标记的百分比堆积折线图”,则生成我们所需要的正切曲线。

总结一下:首先输入一系列的原始数据,这个原始数据点要足够多,以致于能大致反应曲线的整个形状,然后从Excel选择合适的命令进行绘制工作。

roc曲线怎么绘制_Excel怎么绘制曲线图?Excel绘制曲线图教程相关推荐

  1. 如何手动绘制对数坐标轴_用Excel绘制标准曲线(画半对数坐标)

    算术坐标系统:就是普通的笛卡儿坐标,横纵的刻度都是是等距的.(举例来说:如果每1cm的长度都代表2,则刻度按照顺序0,2,4,6,8,10,12,14--) 对数坐标:坐标轴是按照相等的指数变化来增加 ...

  2. ROC曲线绘制(详细)以及模型选择

    在我们在讲解ROC曲线之前 首先要明确混淆矩阵的概念 如下图: 真正率 TPR:预测为正例且实际为正例的样本占所有正例样本(真实结果为正样本)的比例. 假正率 FPR:预测为正例但实际为负例的样本占所 ...

  3. 基于逻辑回归的癌症分类预测-良/恶性乳腺癌肿瘤预测及ROC曲线绘制

    逻辑回归 逻辑回归(Logistic Regression)是机器学习中的一种分类模型,逻辑回归是一种分类算法,虽然名字中带有回归.由于算法的简单和高效,在实际中应用非常广泛.逻辑回归是解决二分类问题 ...

  4. auc计算公式_图解机器学习的准确率、精准率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线

    机器学习模型需要有量化的评估指标来评估哪些模型的效果更好. 本文将用通俗易懂的方式讲解分类问题的混淆矩阵和各种评估指标的计算公式.将要给大家介绍的评估指标有:准确率.精准率.召回率.F1.ROC曲线. ...

  5. 机器学习模型性能评估(二):P-R曲线和ROC曲线

    上文简要介绍了机器学习模型性能评估的四种方法以及应用场景,并详细介绍了错误率与精度的性能评估方法.本文承接上文,继续介绍模型性能评估方法:P-R曲线和ROC曲线.                   ...

  6. python绘制pr曲线图_利用Python中的numpy包实现PR曲线和ROC曲线的计算!

    闲来无事,边理解PR曲线和ROC曲线,边写了一下计算两个指标的代码.在python环境下,sklearn里有现成的函数计算ROC曲线坐标点,这里为了深入理解这两个指标,写代码的时候只用到numpy包. ...

  7. 多分类问题的ROC曲线绘制

    多分类问题的ROC曲线绘制 目录 多分类问题的ROC曲线绘制 #roc曲线 (1)ROC曲线图中的四个点

  8. roc曲线spss怎么做_利用SPSS绘制诊断研究ROC曲线

    ROC曲线是诊断性研究必不可少的工具.可以画ROC曲线的工具很多.而我们最常用的SPSS却不是最佳的画ROC曲线的工具,最近有粉丝问我们怎么使用SPSS 画ROC曲线,小编在这里就上一个"栗 ...

  9. 基于python绘制ROC曲线

    基于python绘制ROC曲线,直接附代码: from sklearn.metrics import roc_curve, auc from sklearn.model_selection impor ...

  10. 深入理解ROC曲线的定义以及绘制ROC曲线过程,其与模型性能的关系,以及AUC

    深入理解ROC曲线的定义以及绘制ROC曲线过程,其与模型性能的关系,以及AUC 很多学习器是为测试样本产生一个实值或者是概率预测,然后将这个预测值和一个分类阈值(threshold)进行比较.若大于阈 ...

最新文章

  1. Window VNC远程控制LINUX:VNC详细配置介绍
  2. jquery生成一个li_JQuery实现ul中添加LI和删除指定的Li元素功能完整示例
  3. Call to undefined function mysqli_connect()
  4. c语言单链表_C语言笔试题—单链表逆序
  5. Vue CLI 3 脚手架搭建
  6. 【CodeForces - 1051A】Vasya And Password (构造,水题)
  7. linux服务器怎么防,Linux服务器防攻击的各种方案
  8. C/C++:uint64_t 转为char*
  9. 究竟如何保证session一致性?
  10. 路由重发分之RIP-OSPF
  11. java在线支付---02_分析易宝支付的工作流程
  12. 动态链接库、名字修饰约定、调用约定
  13. 数据结构与算法:十大排序算法之归并排序
  14. 数字电路反相器符号_数字电路器件——门电路——与门电路、或门电路、非门电路及实例...
  15. MarkDown(七)——LaTeX数学公式符号标记
  16. 机器学习 流式特征_Web服务与实时机器学习端点的流式传输
  17. 直播app源码开发,聊天服务器的搭建教程
  18. win95软盘版安装方法
  19. 转载:王垠·程序员的心理疾病
  20. Android 窗口结构(一) 窗口层级构造

热门文章

  1. Android 复杂的列表视图新写法 MultiType (v3.1.0 修订版)
  2. 关于Python对于图像处理详解
  3. 网站SEO提升关键词排名的六个步骤
  4. 计算机网络面试题汇总
  5. tan和cot的梗_cot和tan的关系
  6. java如何通过域名查ip_Java实现通过IP获取域名,通过域名获取IP
  7. PHP基础教程(一)PHP快速入门
  8. 深度感知解决方案 | 深度摄像头的三种主流技术优劣对比
  9. 层次分析法算法及matlab和lingo求解一致性
  10. 本体技术视点 | 为什么 BIP - 340 选择引入 Schnorr 签名算法?