グラフ作成

ここでは"originpro"パッケージを使ってグラフを作成する方法をご紹介します。
単純に散布図を作成する方法、軸をLogスケールに変更する方法、さらに他の列の情報を使ってフォーマットを編集する方法の3つについて、サンプルプログラムを使ってまとめました。
※Origin2021bで実行しています。

Pythonコードの実行方法は下記リンクを参照してください。

Pythonコードの実行方法

散布図を作成

散布図を作成するサンプルは以下になります。試したい場合にはこちらをコピーしてpy形式のファイルに貼り付けてください。
Pythonコンソールを使用する場合は、下記コードを1行ずつ入力・実行してください。

import os
import originpro as op

#ファイルをインポート
wks = op.new_sheet()
wks.from_file(os.path.join(op.path('e'), 'Samples', 'Graphing', 'Group.dat'))

#散布図（scatter)を指定してグラフを作成
graph = op.new_graph(template='scatter')
gl=graph[0]

#すでに作成されているグラフ上にプロットを追加
plot = gl.add_plot(f'{wks.lt_range()}!(?,1:end)')
#プロットに合わせて再スケール
gl.rescale()

gl.group()
#カラーリストやパレットを設定します。今回はカラーリストから"Candy"を設定
plot.colormap = 'Candy'
plot.shapelist = [3, 2, 1]

補足

　　　　"graph = op.new_graph(template='scatter')"

では"template="のあとにOriginのグラフテンプレート名を指定することで特定の形式のグラフを作成できます。例えば、"line"とすると折れ線グラフが作成できます。

X軸をLogスケールに変更する

X軸をLogスケールにする場合には、下記サンプルにあるように"graph[0].xscale = 2"のように軸形式を指定します。

import os
import originpro as op

#ファイルをインポートして折れ線グラフを作成
wks = op.new_sheet()
wks.from_file(os.path.join(op.path('e'), 'Samples', 'Curve Fitting', 'Dose Response - Inhibitor.dat'))
graph = op.new_graph(template='line')

#logスケールに変更
graph[0].xscale = 'log10'   

graph[0].label('legend').remove()

#アンチエイリアシングをオンに設定
graph.set_int('aa', 1)

#グラフにプロットを追加
plot = graph[0].add_plot(wks, coly=1, colx=0, type='line')
plot.color = '#dc143c'

#再スケールしたあとにy軸の範囲を編集
graph[0].rescale()
graph[0].set_ylim(begin=0, end=100, step=10)

補足

　　　　"graph[0].xscale = 'log10'"

では軸のスケール方法を指定しています。他のスケールを指定したい場合、'log10'のところを線形の場合には'linear'、確率の場合には'probability'というように記述します。詳しくは下記ページをご覧ください。

xscale（開発元ページ）

他の列の情報を使ってフォーマットを編集

作図後、プロットのシンボルの大きさや形といったフォーマットをほかの列データを使ってコントロールすることができます。
実際には、下記のサンプルのようにします。

import originpro as op
		
wks = op.new_sheet();
#プロットに使用するデータを作成
wks.cols=6
x=[1,2,3,4,5]
for i in range(6):
    wks.from_list(i,x)

graph = op.new_graph(template='scatter')
layer = graph[0]
plot = layer.add_plot(wks, coly=1, colx=0)
layer.rescale()

#プロットの色をYデータの列から＋1列右側にあるデータを使ってコントロール
plot.color = op.color_col(1, 'n')

#プロットの種類をYデータの列から＋2列右側にあるデータを使ってコントロール
plot.symbol_kind = op.modi_col(2)

#プロットのサイズをコントロール
plot.symbol_size = op.modi_col(3)

#縮尺倍率を設定
plot.symbol_sizefactor=10

#プロット内部の表示をコントロール
plot.symbol_interior = op.modi_col(4)