发表论文的曲线图是什么

发表论文的曲线图是什么

论文格式与论文参考文献格式科学技术报告、学位论文、学术论文以及其它类似文件是主要的科技信息源，是记录科学技术进步的历史性文件.为了统一这些文件的撰写、编辑、印刷、出版、发行，便于处理、储存、检索、利用、交流、传播.现将中华人民共和国国家标准GB 7713-87中有关论文格式、参考文献著录格式摘录如下：论文格式1.论文格式——题目：题目应当简明、具体、确切地反映出本文的特定内容，一般不宜超过20字，如果题目语意未尽，用副题补充说明。2.论文格式——作者：署名的作者只限于那些选定研究课题和制订研究方案、直接参加全部或主要研究工作、做出主要贡献，并了解论文报告的全部内容，能对全部内容负责解答的人。其他参加工作的人员，可列入附注或致谢部分。3.论文格式——摘要：摘要应具有独立性和自含性，有数据结论，是一篇完整的短文。摘要一般200-300字.摘要中不用图、表、化学结构式、非公知公用的符号和术语。4.论文格式——正文：论文中的图、表、附注、参考文献、公式等一律采用阿拉伯数字编码，其标注形式应便于互相区别，如图1，图2-1；表2，表3-2；附注：1)；文献[4]；式(5)，式(3-5)等.具体要求如下；4.1论文格式——图：曲线图的纵.横坐标必须标注量、标准规定符号、单位(无量纲可以省略)，坐标上采用的缩略词或符号必须与正文中一致。4.2论文格式——表：表应有表题，表内附注序号标注于右上角，如“XXX1）”（读者注意：前面“”引号中的实际排版表示方式应该是“1）”在“XXX”的右上角），不用“＊”号作附注序码，表内数据，空白代表未测，“一”代表无此项或未发现，"0"代表实测结果确为零。

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论文曲线图一般需要数据，导出图表，可以是Excel做出来的，有的是其他数据分析软件做出来的。

通过实践，做实验，做调研等得出来的了。趋势图是在excel中制作的，制作好之后复制-粘贴到word中即可。选择插入图表选择图表类型，选择数据区域，这个决定图表的外观，可以自己选择。

发表论文的曲线是什么

选中表格（点击左上角的一个小方框），右键——边框和底纹——自己设置一下，或去打印社去打印。

选中表格（点击左上角的一个小方框），右键——边框和底纹——自己设置一下

问题一：如何利用Excel画论文常用折线图 2003及其以下版本： 选定数据――菜单栏――插入――图表――图表类型：折线图――下一步或默认完成。 2007及其以上版本： 选定数据――菜单栏――插入――图表版块――折线图。 问题二：如何利用Excel2007画论文常用折线图 高尔基说过：“(开头)好像音乐里定调一样，全曲的音调都是它给予的，也是作者花功夫的所在。”议论文的开头要讲究“短、快、靓”。短，即要简捷，最好三两句成段，引入本论。开头短，可避免冗长之赘，而且短句成段，在空间上突出其内容的重要性。快，即入题要快，最好三言两语就点明文章的基本观点或议论的话题。因为评分标准中有“中心明确”的细则。开篇确定中心，有利于阅卷者按等计分，也有利于作者展开论述，不致出现主旨不清、中途转换论题等作文大忌。靓，即要精彩。这也是传统文论中所说的“凤头”。精彩的开头，最突出的效果是吸引阅卷者，给阅卷者留下好的印象。文章开头要精彩，多用比喻、类比、排比等修辞引入论点，还可引述名言，讲述寓言故事导入话题。 中间段写好首句和末句 议论文的结构是否严谨，条理是否清楚，论证是否严密，论据是否典型，关键在中间段的写作。而结构、条理、论证和论据等是议论文评分的重要细则，因此，写作议论文要尽量符合这些标准。 常见的论述模式是：首句为小论点或承上启下的过渡词句；中间围绕小论点，运用恰当的事实、理论论据，或针对现实生活中的某些现象，分析说理；最后结合论述内容写一两句小结的话语。其中首句和末句的写作最重要，它能直接勾勒文章的脉络，显示全文的论述思路。另外，文章的整体论证结构常用正反对比式。许多道理只要从正反两面说了，就基本上可做到论述严密。在考场中熟练地运用这种作文模式，可迅速地展开写作，减少失误，节省时间。同时，它可使阅卷者能便捷地依据评分标准，在中档以上分项计分，避免不利于考生的个人评分因素出现。 问题三：word里如何绘制曲线图？ 打开“插入”-“图片”-“图表”，然后编辑数据就可以得到你要的曲线图 问题四：那种论文中的曲线或折线走势图是用什么画 论文的表达方式：叙述、描写（语言，动作，外貌，心理，神态，环境等或正面，侧面）、议论、抒情、说明等 论文的语言的特点：准确，生动 论文的表现手法：白描、衬托、渲染、对比、伏笔、铺垫等。 问题五：毕业论文折线图形格式 可以不一样，只要和你的论文，开题内容相关就可以了，采纳 问题六：论文需要一张折线图，图的下方写上图1就行了，很急急急。画好的截给我。 按照对你需求的理解，我把数据做在一个表格里面了，希望对你有用。 另：如果你是写论文的话“图下方写上图1”的需求最好在WORD里标出。 问题七：论文写作 word怎样插入折线图 插入--->图表，然后选择图表类型，折线图。编辑数据就可以了 问题八：谁知道论文里面的画图曲线图之类的用什么工具 文里面的画图曲线图之类的用什么工具 这个没硬性 你了解的 问题九：急求 论文要用！！！excel2007 如何把柱状图和折线图画在一个图里 两个Y轴 首先，选择三组数据做成柱状图。 如果是07版的，双击柱状图后，工具栏自动跳转到“图表工具”这一项中，选择“图表工具”中的“布局”，然后找到找到左上角的“图表区”，选择出你要改成折线图的数据，你发现这组数据被选择上了，然后回到“图穿工具”中的“更改图标类型（也是整个对话框的左上角）”，选择折线图，就OK了！！ 问题十：论文里面这种图是怎么画出来的？用啥软件还是？ 5分 用excel里面的图标工具就行。选中数据后，点插入--图标--自定义--双轴折线（曲线），就可。

发表论文的曲线图叫什么

scheme 是示意性的图、示意图，表示根据解释、机理、理论等给出的让人容易理解的图示。而figure一般是测得的谱线图、拍下的图片等。

曲线图 即图表的一种，用曲线来表示数据的变化程度。还有柱状图，饼状图等类型。

通俗地说，曲线图就是折线图：

1、适用场景: 折线图适合二维的大数据集，还适合多个二维数据集的比较。一般用来表示趋势的变化，横轴一般为日期字段。

2、优势：容易反应出数据变化的趋势。

数据图表皆来自bdp个人版。

发表论文的曲线图

打开word ，点击菜单栏里的“插入图表”，就可以画各种类型的图表啦，包括趋势线~

论文曲线图一般需要数据，导出图表，可以是Excel做出来的，有的是其他数据分析软件做出来的。

在论文中，曲线图是一种常见的数据可视化工具，可以有效地表达数据趋势和变化趋势。在曲线图中，使用不同类型的虚线可以更清晰地表达不同的数据关系，例如不同数据组之间的比较、趋势预测等。常见的虚线类型包括点虚线、短划线、长划线、点划线等。这些虚线类型各有特点，可以用于表达不同的数据关系。例如，点虚线可以用于表示数据点之间的连续性，短划线可以用于表示数据的离散性，长划线可以用于表示数据的趋势性，点划线可以用于表示数据的周期性。当然，在使用虚线时需要注意一些细节。首先，虚线的颜色和粗细应该与实线相同，以保证图表的整体美观性。其次，虚线的间隔需要合理设置，以避免过于密集或过于稀疏。最后，不同虚线类型之间应该有明显的区别，以避免混淆。总之，使用多种不同类型的虚线可以更加有效地表达数据关系，提高图表的可读性和美观性。

1 可以使用多个不同类型的虚线2 因为不同虚线类型的图形可以用来表示不同的数据或信息，从而更加丰富和准确地展示论文中的数据和结论。同时，使用多个不同类型的虚线还可以使曲线表更加美观和易读。3 当使用多个不同类型的虚线时，需要确保每种虚线的含义清晰明确，避免引起读者混淆或误解。此外，虚线的颜色和粗细等参数也需要合理搭配，以达到最佳的视觉效果。

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更多信息请访问原文： 评价一个信息检索系统，一般会关注两件事： 1. 搜索到的结果中有多少是相关的？（精确度） 2. 系统是否尽可能多的检索到了相关文本？（召回率） 关于这两个指标，对于那些不熟悉的人，我会解释一下精确率和召回率到底是什么？对于那些熟悉的人，我会解释一下在比较精确度-召回率曲线时常见的一些疑问。 大雁和飞机 假设你有一个图片集，包含了飞机和大雁的图片。 你希望系统检索出全部的飞机的照片，且不要检索出大雁的图片。 给定一组系统从数据集中搜出的图片，我们可以定义以下四个指标： 真阳样本：系统正确地检索出的飞机图片 真阴样本：系统正确地没有检索到的大雁图片 假阳样本：系统错误地检索出的大雁图片，认为这是飞机 假阴样本：系统错误地没有检索到的飞机图片，认为这是大雁 这个例子中，共有三个真阳样本和一个假阳样本 使用我刚才定义的指标，在这些检索出的样本中，共有三个真阳样本和一个假阳样本。那么，有多少假阴样本呢？又有多少真阴样本呢？ 一共有两个假阴样本（系统没有检出的飞机）和四个真阴样本（系统没有检索出的大雁）。 精确度和召回率 接下来，你将会对精确度和召回率有更准确的理解。 精确度是真阳样本在检索到的样本中的占比，也就是： 其中，n 是检索到的全部样本数( tp + fp )。 召回率是真阳样本在系统本该检索出的飞机中的占比，也就是： 在上面的例子中，3个真阳样本，1个假阳样本，4个真阴样本和2个假阴样本，所以，精确度=0.75，召回率=0.6。 75%的是检索出的样本是飞机，60%的飞机被检索出来。 阈值调整 如果检索系统的表现不乐观怎么办？我们可以让检索系统返回更多的样本，也就是说，放宽系统认为是飞机的概率的阈值。当然我们也可以让系统更严格一点，那将返回更低的阈值。到目前为止，系统在我们的样本集中返回了4个样本，这些都符合某个特定的阈值（下图中用蓝色的线表示的）。系统检索出比该阈值更像飞机的样本。 这是一种假设的图片顺序。更像飞机的图片在列表的上方，绿线是阈值。 我们可以往上或往下调整阈值，来获取不同的检索结果。在每一处的阈值，我们都可以得到一组不同的精确度和召回率的值。特别地，如果我们只检索到最高处的样本，则精确度是100%，召回率是20%。如果我们只检索到前二的样本，精确度仍是100%，但召回率变成40%。下面的图表列出了基于上述假设的图片顺序在所有可能取的阈值下计算得到得到精确度和召回率。 Retrieval cutoff        Precision         Top 1 image           100%  Top 2 images          100%  Top 3 images          65%  Top 4 images          75%  Top 5 images          60%  Top 6 images          66%  Top 7 images          57%  Top 8 images          50%  Top 9 images          44%  Top 10 images        50% 精确度-召回率曲线 描述分类器表现的一个好的方式就是观察精确度和召回率是怎样随着阈值的变化而变化的。一个好的分类器善于将实际的飞机图片排列在列表上方，有能力在检索到大雁前尽可能多的检索出飞机，随着召回率的增加，依然保持高的精确度。一个差的分类器召回率的提升往往伴随着精确度的降低。已发表的论文中通常会通过精确度-召回率曲线来展现他们的分类器是如何权衡两者的。下图是精确率 p 和召回率 r 的关系图： 这是我们的飞机分类器的精确度-召回率曲线。它可以在不损失任何精确度的情况下达到40%的召回率。但是如果达到100%的召回率，精确度将会降低到50%。 平均精度 与比较曲线相比，很多时候使用单一的数去描述分类器的表现更方便。通常使用的指标是平均精度。这实际上意味着一些事情。 Average precision平均精度 严格来说，平均精度是贯穿召回率从0到1间全部值对应的精确度的平均值： 也与曲线下面积相等。在实践中，该积分的值近似于在每个可能的阈值处的精确度乘以召回率的变化值之和： 其中，N是检索出的图片集数量， P(k)  是截止到前 k 个图片的对应的精度， delta r(k) 是前 k 个图片与前 k-1 个图片对应的召回率的变化值。 在我们的例子中，也就是(1 * 0.2) + (1 * 0.2) + (0.66 * 0) + (0.75 * 0.2) + (0.6 * 0) + (0.66 * 0.2) + (0.57 * 0) + (0.5 * 0) + (0.44 * 0) + (0.5 * 0.2) = 0.782。 需要注意的是，召回率未变化的点不会对最终结果产生影响（这些点就是这图中垂直部分，垂直下降的点）。这是有意义的，因为我们计算面积时，曲线的得到这些部分并没有使面积增加。 Interpolated average precision插值平均精度 一些作者会选择另一种叫做 插值平均精度的近似算法。通常他们也称之为平均精度。插值平均精度不再使用P(k)表示图像检索截止点k对应的精度，而是使用: 也就是说，插值平均精度不使用截止点k实际对应的精度，而是使用在所有具有较高回忆度的截止点上观察到的最大精度。计算插值平均精度的完整公式如下： 为了有更直观的视觉感受，插值平均精度和近似平均精度如下图；（为了更直观有意思的比较，下面的图不是基于前述的例子）： 近似平均精度与实际观察的曲线很接近。插值平均精度在很多点上都过高估计了，并且在数值上比近似平均精度更高。 更进一步，有很多方法都可以计算插值平均精度。有些研究者在从0到1间取11个固定的点： {0, 0.1, 0.2, …, 0.9, 1.0} 来采样。这叫做11点插值平均精度的计算方法。还有一些是在召回率上每个k步采样一次。 疑惑 一些重要的论文中，使用插值平均精度作为他们的评价标准，也称之为平均精度。比如，PASCAL VOC挑战从2007年起便使用它作为他们的评价标准，我不认为他们理由是充分的。他们说：“使用这种方式插值精确度/召回率曲线的目的是减少曲线中折线的影响。”别忘了，参赛者都使用这个指标与其他人比较，所以在这个比赛中，这并不是个问题。然而，在与其他公开结果进行比较“平均精度”时，我们要非常小心。我们是否使用的是VOC的插值平均精度，而之前的工作使用的非插值平均精度？与之前的工作相比，这将不能正确的反映新方法的改进。 总结 精确度和召回率都是有用的评价分类器的指标。准确率和回忆率随分类器阈值的严格程度而变化。有多种方法可以用一个称为平均精度的值来概括精确度-召回率曲线;确保你使用的是与之前工作相同的度量标准。

论文，稳点下降的曲线，突然一段下降幅度变大学术上叫可以考虑具体问题具体分析的能力范围