在循环的值存储上创建以下示例图(对照矩阵索引绘制的矢量数据)。 我想修改x轴上的值,在这种情况下,我想将它们除以一百而不改变绘图。 有没有简单的方法来做到这一点?

The following examplary graph is created on a value storage from a loop (vector data plotted against matrix index). I would like to modify the values on the x-axis, in this case I would like to divide them by a hundred without changing the plot. Is there any easy way to do this ?

此外我有类似的图表,我不仅要分割/或乘以值,而且还要添加或减去值而不改变实际的图。我想创建第二个向量并将它们相互绘制,但是 因为我有很多不同的图表,我想知道是否有一个GUI工具来帮助我这个? 或者可能是一些简单的代码行来改变绘制矢量的索引。

Furthermore i have similar graphs where i would like not just to divide/ or multiply the values but also to add or substract values without changing the actual plot.I thought of creating a second vector and to plot them against each other, but as I have a lot of different graphs I was wondering whether there is a GUI tool to help me with this ? Or maybe some easy line of code to change the index against which the vector is plotted.

[![enter image description here](data:image/webp;base64,UklGRrYPAABXRUJQVlA4IKoPAACQbQCdASraAYYBPtForlGoJiSiohQZeQAaCWlu/HzTBfgGL0OcuNUAaoFbZ9+zb+bekegDbRf/3o//TH//+n/3qL1V/8/v+PSP9LP9P/Ve4X/Z/z/qfPcUoKlfwg/4fgL8MdQL1L+sm+T6n+BvsBevX3Hvgv5n0I+zf+U9wDvnPApoBfxj+if9n/J/kV9L39n+0/nZ+qvYH/Wr/+f4D22fXx6RIklhys/iBHnBk4EWhNoQsPtxrt1O5A4FRf40qegeM0oJk94JRs161lWflv/2MIvnW62oad50k0sAxmQHyREjBj1FbuIpC1R10vDG/3YUWXrADlCrtFQU9A8ZpQU9A8ZoKunAUqegeM0oKegeM0oJrnJW/bSGkbNv74nEWVs0oKegeM0oKeM6ePInp4WoXA0ZaLCov8aVPQPGaUFPGASG/VZLbeCNgq1mj6FlbNKCnoHjNKCWpgnLCv/95rzxbgsCov8aVPQPGaSiC9f/BD5wR2QCGpGtZWlwO+KLK2aUFPQPFonu/+Cq6jssY0mFQrwWBUX+NKnoHisRNMU2CskB/5y8JPqJosrZpQU8+HOS/b7nPbwXGjMPGPkiXSd2ZG8bK2VPQPGaSb3ccuVbjaRXV/xo5ZEJIeeGXIUKvyiv+NKnoF9JLP2HyBu9yBwKi/finCcBSp6B4q0Qb0m7ryW4emdpkDxmgq6cBSp6B3AJIEr8nIOM0oKegeLIoXyuQB1LVDsub8sYyC9ftNDYvZfxCKxpU9A8VhWKaDBkWrZnze+U40SZLwlKnoHjNKCa6U8QKUQY2P1XQpp3iEVjSp6B4zQVXP/MRuK4sNsDAyAbXbSoor+nsqegeM0oJgMhUZkQeKx1Hwx3fZSgHn1QTANUFPQPGaUFPQPGWKdRo4pQgmUV//4kwpg6Vs0oKegeM0oKefUS/BGCjRN60DxmlBT0DxmlBNc1ccuD77MNtZF84SFfOtDT9RZmPWYVECWMcnWi8OYsr+RtyUnhdGb43IfAv0KF7/+/+wElK8M9OlBU39Yj4LpyFGbECTc9eU3Ov68SLrQ4NPg9gHeA+SLCiewZt2ciVKbUj7LZcYCEcB4P8Rh3z4aUM7W971UwAYoQhLmRpaln+k3SAkn5NGLVx6qgymRJ/d5q6WD7IMRPHkpqi49ysQVBT0DxmlBT0DxmlBTz3AAA/o7tbkhY8jd7nZdxv/Mmg85cvDkKr7GLjiPdBoCWEB/iq6jOezuvGAZfKr/hJSj2r2APAPSmqlDUmrIwYl3C7yTeaKs46d2dcmYafJkPnrQYRtm+GBzvUfBc5fr8zkjkKDNeUXBo931LFlv4Ki6oUMxXBt5dPBobokoFD7G1K73kKBAnIAAEELffmHDCKGy1q+D00WrQpNqThFG/SZQULYFWXQF4HxLffL85bkkiuCNEGfiyjYj+D29ShcQdhYrDYK/6A8S2z+aauwKF6kAVp6T1HE1qjXZWnZ7zx7wQjIWpFGGkNiNecf32B/6A1+amVsSWY5RDKIVv6snKghiwFoSKYWegJwh9YX+01ponVHGNhFCXb+jKrxl4oq98oIC1kcGBHXdQE4L5f7TWmidUcY2EUJdv6GSU6ThP26crUEuaFAHder8QRPfuAAAF9bBbaGZ0aFHGoUVEPFfGyHXmcRY9n0u7vM5aLBqDXnBApZHXXifu2Z8gw/J6SAA0xluL06iCg8DFelSHNfi5vPEA/gYda8AbI+7R6qERaR03xdyym1dojZUIt07xzyAFQURHZwLtv79wSZRGSpL+lo7R9wS7i6mDQALbs/KODxDxcC6+2JUrHnh0vn84+hE+gLwDGJWzF7VKVrImdPOXDwt5z0H1o+nLnMR6E1lNpQA+pAtMuGf/DIpSBUJ2dgjuH3CW4BvIgWP5+aucJqzgz6NZ9MzF7VKUfzPRB0lNFYmYtY8Se9pIbvhBrDpBB/54NSt7AEbrMHO0+g5CfI0wvcZCAqUjQ06mohfJ+skh0jxsTADAX7iOFgpM9lnZ0hB0tgW89pa5MxbWmTd+Uz6SWXAjWUi6AKG2MWXEZ7Qz2hJ8nU95UB3z2ADsn5mmzPC4KQUEqgh7qdAGZeeKj8/ArHivWjTc+215hfIuWUtyBETNnV7R041Uen7lGbne3TPtPSTOVlZH1QsMUwoLYlgba9fBcGQUTZngACqGwUrING2r7OZ31IXdl2PCaRsoU+5SrYhur1z1opJg+qx6JO956au86M01Fulsxe1SlH80MuYLXyV3jbjm2RPqJwV22UaUWExlN4qY79QTdUgPV3MwPpDHa3fyi+QmUQNCnDsnv10dGCpVmN1qhaZ4USOuFumBHcIZ4BQiLSOm+cioMc+QRX/NRgOG9E8cb20UwSuyckYK8Podfg9iqr7ofH39SUUfD6fEFj6LX1RmQYIEPnpA1srIQ+xJntiVKx54c+uggp8/3jZzWP1mL2i8P2FIjdCFiVq1d/DIAgcNH7nMR6E1lNwpYOchZm9shxUrV4vFreR+P05KyTxdJkCvjUl4CnMTv4Ngi8/6TO9XR+hUJD5lwGmuhPQFBtxcIpJTcKTyNwcC4+A016iRbKFwQNa8/rNFC9cLrGFQpmqbZpbHCe2b0LM0vPopY/JCk4+4j1Gegh+I1mRg3vQaxY8wENUm8wQejUhLHKQ/7098kF1ek2FRfqBR+IEGO8XJDp2Q78eAxQfAeUBGDOn0nyck/KkyQQEnnLXyPLZP8N2gihf7GIW7L+6P3mw8kXKePNyuL5cDGnocTW2Ua6xPe3B7Vz3tUSi5+tIwUBmbDN7vBqjmD+6LjVfpNDHixy39vVYBhI0I36zK1HTW6/hhkxiAwcJ7UOP+DAKFMdcy1cHNY1x+F/SPZJtn8VqVuLKeWA4rpVBaxagUuTMgMB0eBYEdWzy4EaykXQBQ2xixA8Zoer4x5uRSSZPlDyQOgA0c5Zy1RmwYBpAjwHuO8lFls2Aah4BzBuNI4khqOzoguTJwHz94+v2ulmrYhRrI3GxILWNYwX1Zh452JdnkKnSWtu5Yyspzy6ZmyHolsR+J/iA2gW3Wtu6gXh/Cz4pEVIT2LZeYK609/iZxYejDoOXti2q1zgAIajKtbqOjhx++et1//uYSCuWXD91E4lg4cgbq/to74XHoLSaaJ+NBNHP1q7PRCRbvP/DtBFCm1t/o0oRyVONjpt8whBFYcfy41kG5MJ6OQLh8/7G52QV09+i5wBgrXB+Ynx3g5evXYMleiRT74z2YFtFbSXvdWAjHPn9eDVkf6ytCGPWBstqlD0zCshDxcDyKGQ6hOV4zqHRXMCEEQdlFdSpm4rzfw6aldqPGQIO+urqElncimu3UY0EXfPyn4mYWqScai6Aq3tXv4tCgFXMn3as4XJ2R/ibNM8Oh0FZlb+D3LVjInTZCoAJuBhVJt8VvM86KImF8A6TOwscMJGhGoYJSimAEiFSdybgffjSRZNHiETkY95knUH+ScT1azIH8XGJLPYiikefFePzm6lYATrDSgChtjlwoUx3YO3/9COZhvEcukY54DJ2ZOVIeBPdZTcJhlupPlDlqBv2ujDIXGw9S5r2hKlxqt4aAAWY+Y+cPCoJPbK2Nl16qsH6sM22sLLeltVl2pntLe1yRGX9umTum0Dut0WK+0iPwW8zOowtiz/hNduoxfup1hfZT2z+mPa+6JyQ7stSkfJbHAP5QR3SfOavBQAQl7hrybI6e3PjR0LkciQyBYD6DlIf3uLSeqKAB9EH59ljcuyMHTA0gGGns/VRPcqZNyzdvzWUe21LB8Q8yiilWW7sdtwSV4AMe9JuA6+eLFPSAUsy7kGRqx2AoO7Of5riu+EqAVfWTMNDeJ04gC7uwJds0LoOr2O4RpoE2CpaUoAL3i+NihQnjEHqRngHE1zOjxn1VeGYfIrG5pdCXfMweNmddYBeBsJv8PGB/A/fLBCiOSJZ/SmTZaAedrF//68i9X7vsRgB9tcr6Bg/aIoLCXgSK+qV3tIzTP0P/+vIvV+77EX7hTcfA4V90vUnl11REdH6OWvzZMJBY4HRm9AH+Hv93Z6Rx/Cd0RGNcmE8hwbGcJBY4HRm9AH+ESanmZw43qh29vZ1FWWiki97O94ndnylavht42zxrqgJurWEfq3gsmVwK2UIAGHDANf5aRVz3H55atAPtbU1uvzgGT9FMynO9whPiEwZGK5iy6di9dEQvERRLaqs34O1jAPErGGRtuCTgf5hK19EWCC83i3RdaJzlkjY287FDCifTz3vdigCAJUFWfq5PcWWsolfeWwRuodZaYJ5kBRNDfHc00fYPCCEDyVyWq/dHO2YVhGs/e0JgE6AvjV/N2sZ5bg9or9wapWPKKztNHkCL8iXwQ+ikkzEwVXoR1vJgK2evbrVdCC1rZo+lXQAL/rwcASVVSJp/j3ZLiJjGi5mRmxVeGEzqsVYRFfymU6yjh0q2G72ZWp2YDOzTQlujCXqbcLlYqBf9FGsS2OBZQSQjZ+ccTYz3VwVCZ49ZcMg1jvjrgumZPGat4LJqXxcK5eZ2N9mZHXC3tmLpJOsXXas8MhoPl0ojGPuA6S2K2pcx1VWOZ83Ldo4PitqPQWxui8QIBpaHL9Rg2RQ71XCQbYXNkJ98L4Y0L5RSC88f0goNl0XIEFp5dST+Lz/G7o1Pj01gM12EgfA8ql8YCWTqQRWy9hFEW5p8nrqhHJaqGeQ4atOBURa+l6oLGu43XLkCt+QsiicHQ/nQYflMp1lGg5hRGc3KIIVvm3WzbLrXLlfxz51T+nKGlNMTp5yRv6rLV7QDhVk2gcYalcCrOlCGivewCYNt/ie4WQX1pIHfV/R/Ex9Qq8Jr8M9VqnJEIzlFuZXHadFPr1U7dPZvvhW14ZlFu69N7chryII0o9rNLagXkSeLTnBAM10c9Lo+79QxhQzdhIHh5YZSY44A6WuS9E65iY+kjcinPlq1Z/M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