WebPlotDigitizer 使用指南
WebPlotDigitizer 使用指南
项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/web/WebPlotDigitizer
项目介绍
WebPlotDigitizer 是一个基于网页的工具，专为从图表图像中提取数值数据而设计。它支持多种图表类型，包括 XY 图、极坐标图、 ternary 图和地图。该工具受到广大用户和研究者的欢迎，并且在众多已发布的学术文章中被引用。作为一个开源项目，WebPlotDigitizer 遵循 GNU AGPL v3 许可证发布，由 Ankit Rohatgi 维护，并托管于 GitHub。
项目快速启动
要迅速开始使用 WebPlotDigitizer，确保你的浏览器是最新的版本，如 Google Chrome, Firefox, Safari 或者至少是 Internet Explorer 11。接下来的步骤非常直接：
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访问网站: 直接导航到 WebPlotDigitizer 的在线界面。
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加载图片: 点击“Load Image”按钮，选择你含有数据的图表图片文件进行上传。
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定义轴: 在自动模式或手动模式下，依据提示设定图表的轴。
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数据获取: 根据图表类型，WebPlotDigitizer 将引导你校准或者自动检测网格以精确地选取数据点。
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保存数据: 完成数据点的选择后，你可以导出这些数据到CSV或其他格式，供进一步分析或处理。
示例命令行（非实际操作，因为这是一个网页应用）:
打开浏览器 -> 访问 https://automeris.io/WebPlotDigitizer -> 加载图表图片 -> 配置轴和数据点 -> 导出数据
应用案例和最佳实践
WebPlotDigitizer广泛应用于科学研究、工程分析和经济报告等领域，其中最佳实践通常涉及以下几点：
- 精确对齐: 利用软件提供的功能，精确对齐轴和比例尺，确保数据提取的准确性。
- 数据校验: 提取后的数据应与原图表视觉对比，确认其正确性。
- 利用批处理: 对于大量相似图表的数据提取，可以优化工作流程，减少重复劳动。
典型生态项目
尽管WebPlotDigitizer本身是一个独立的应用，但其在数据分析和科研领域内与其他工具形成了良好的配合。例如，提取的数据经常被导入到统计软件如R、Python的Pandas库或Excel中，用于进一步的数据分析和可视化。此外，与数据科学生态系统中的Jupyter Notebook结合使用时，可以立即对提取的数据执行高级分析脚本，加强了从原始图表到深入洞察的转换过程。
通过遵循以上指导，您可以高效地利用WebPlotDigitizer来从出版物、报告或网络上的图形中提取宝贵的定量信息。
WebPlotDigitizer Computer vision assisted tool to extract numerical data from plot images. [这里是图片001] 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/web/WebPlotDigitizer