索引型刻度线，我被Origin不均匀刻度线搞糊涂了！

导      读

感谢澳大利亚迪肯大学（Deakin University)的刘教授建议：谭编可否给研究生们推出一期Origin坐标轴刻度与标签的详细教程。

对于索引型刻度线的设置，是读者问得较多的一个绘图问题。

这是谭编耗费1周时间构思、整理，并经过反复演示优化，不愧为凝结了辛勤汗水的劳动成果（5000字，30个图）！限于篇幅，以及出于对阅读体验的考虑，现将本教程分为3期《我被Origin不均匀刻度线搞糊涂了！》：

1 刻度索引数据集

在实验中，我们经常会对比不同参数（如pH、t等），另外，还有不同体系合成了不同样品，我们通常用不同的命名方式。那么参数也好，命名也好，都经常出现在图中，相互识别。

例如，我们准备表1的数据。

表1 参数型数据

表1中D和E列就是参数型或备注型数据。当然，D列温度也可以安排为x列，如果我们需要在同一个图中呈现不同的曲线，这就需要补充参数型（备注型）的y数据。

追加两列数据后，我们在前面已经绘制的图（图2）上，可以继续修改。

如何将图2的x轴刻度标签改为D列温度数据呢？

图2  不均匀变化的刻度线

双击x轴刻度标签，在绘图细节窗口Tick Labels选项页，修改Display的Type为Tick-indexed dataset(刻度索引数据集)，然后将Dataset Name选为数据表中D列，即[Book1]Sheet1!D列，点击Aplly查看效果。

图3 刻度索引数据集

这样，我们就可以将原来的开尔文刻度（2.7等）改为pH刻度值了。接下来将x轴标题“1000/T(K-1)”改为“pH”。

图4 修改轴标题

可得到下图的效果（图5a）。按照同样的操作选择数据集为E列(Sample样品名)，可以得到图5b，

图5  效果图

图5b的x轴刻度标签属于文本型，表示样品名称。这里需要说明的是，为啥要绘制柱状图？

因为，在样品之间不存在某种关联趋势时，仅做横向比较，所以绘制柱状图而不是点线图（点线图描述变化趋势），这一点大家意识到了吗？散点图也一样，当各散点之间无关联时，就不要连接线。

通常，文本型刻度标签，由于长度的限制，可能很拥挤，我们需要将其左转30°（注意右转为-30°，即数学中逆时针方向角为负）。具体步骤如图6所示。

图6 文本标签的旋转

另外，经常有人问：这里的柱子都将横轴遮挡了，怎么办？

在横轴上点右键，去除Data on Top of Axes前面的勾选（图7），不让数据显示在轴的前面。

图7 避免柱子遮挡坐标轴

注：上图中柱子之间不均匀，这个与x列数据是否均匀有关，这里只是举例。后续的举例演示，都会因为原数据表中x列数据的不均匀性受到类似的影响。解决办法：将A列（x）改为序号：1,2,3,4,5,6,7,8。

2 刻度索引字符串

前面讲了文本型的刻度标签，是通过刻度索引数据集的方式，从事先准备的数据表中选择数据集，并将数据中的数据安排到x轴的刻度标签上。

这里介绍另一种方式：Tick-indexed string(刻度索引字符串)，即手动输入一串刻度字符串（空格隔开，如果文本中有空格的，请用英文双引号引起来）。

例如字符串："1C charging" "1C discharging" "2C charging" "2C discharging" "3C charging" "3C discharging" "4C charging" "4C discharging"。

图8 刻度索引字符串

经过一番设置，可以得到下图效果，当然只是举例，并不具有科学性。

图9 效果图

看到这里，前面这些绘图技能，一定是在其他地方学不到的。关注我就对了。

谭编相信，你一定会点赞的。欢迎在本文下方留言！

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