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用函数代码计算，需要在项目里设置计算代码。
在绘制过程中对其结构组成包括标题，轴标，数轴，图例，误差棒，和正文引述。统计图种类较多，常用的包括直条图，百分直条图，直方图，线图和点图等。在科技论文中，应根据资料的类型及表达目的选用合适的统计图。如，对不同性质分组资料进行对比时可选用直条图，说明事物各组成部分的构成情况可用圆形图或百分直条图，用于表达连续性资料频数分布可用直方图，为表明一事物随另一事物而变化的情况选用线图，表达两种事物的相关性和趋势可用点图。
统计表格肯定是直接word里插入就行了。。。图片的话一部分是原始图片的裁剪和整合，可以用snagit和visio另一部分是柱状图、线形图等用excel、origin、sigmaplot、Graphpad prism都可以做。。没有固定和统一的方法，只要图片的真实、清晰、简明就可以了！
论文中插入统计图的方法：1、打开需要编辑的文档。2、点击图表。3、选择相应的图表类型。4、接下来会弹出对应图表的excel文档，再编辑相关的参数。5、以柱状图为例，点击上方设计，可以编辑文字、颜色等。
用函数代码计算，需要在项目里设置计算代码。
根据表格中的数据绘制统计图（1）.在工作区绘制一个表格，输入相应数据（2）.在工具条中，点击图标，在工作区内拖放鼠标，绘制统计图：（3）.选中统计图，点击鼠标右键，选择属性，弹出下图对话框：（3）.通过类型选项设置选择直方图、折线图、累直图、饼图（4）.点击数据属性选项中“选择单元格”图标，然后选中（1）中所做表格中行或者列中的一组数据，在值的选项处显示点击确定，添加数据成功！或者直接点击下图中的添加，在值处直接添加数值，注意，两个数值之间用空格隔开。
学术论文里面的图通常使用以下软件绘画：
1、Visio
Visio属于Microsoft Office系列软件。对于熟悉Office的用户，很容易使用。 Visio有多种绘图模版、工具，制作的图表范围十分广泛，可以绘制流程图、地图、企业标志等。Visio支持将档案保存为svg、dwg等通用矢量图格式，因此受到广泛欢迎。
2、Origin
Origin常被认为是数据处理软件，其实用它做模型图也是一个不错的选择。
3、Matplotlib
Matplotlib是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。它的文档相当完备，并且Gallery页面 中有上百幅缩略图，打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图，只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下，基本上都能搞定。
在绘制过程中对其结构组成包括标题，轴标，数轴，图例，误差棒，和正文引述。统计图种类较多，常用的包括直条图，百分直条图，直方图，线图和点图等。在科技论文中，应根据资料的类型及表达目的选用合适的统计图。如，对不同性质分组资料进行对比时可选用直条图，说明事物各组成部分的构成情况可用圆形图或百分直条图，用于表达连续性资料频数分布可用直方图，为表明一事物随另一事物而变化的情况选用线图，表达两种事物的相关性和趋势可用点图。
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论文中插入统计图的方法：1、打开需要编辑的文档。2、点击图表。3、选择相应的图表类型。4、接下来会弹出对应图表的excel文档，再编辑相关的参数。5、以柱状图为例，点击上方设计，可以编辑文字、颜色等。
学术论文里面的图通常使用以下软件绘画：
1、Visio
Visio属于Microsoft Office系列软件。对于熟悉Office的用户，很容易使用。 Visio有多种绘图模版、工具，制作的图表范围十分广泛，可以绘制流程图、地图、企业标志等。Visio支持将档案保存为svg、dwg等通用矢量图格式，因此受到广泛欢迎。
2、Origin
Origin常被认为是数据处理软件，其实用它做模型图也是一个不错的选择。
3、Matplotlib
Matplotlib是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。它的文档相当完备，并且Gallery页面 中有上百幅缩略图，打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图，只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下，基本上都能搞定。
学术论文里面的图通常使用以下软件绘画：
1、Visio
Visio属于Microsoft Office系列软件。对于熟悉Office的用户，很容易使用。 Visio有多种绘图模版、工具，制作的图表范围十分广泛，可以绘制流程图、地图、企业标志等。Visio支持将档案保存为svg、dwg等通用矢量图格式，因此受到广泛欢迎。
2、Origin
Origin常被认为是数据处理软件，其实用它做模型图也是一个不错的选择。
3、Matplotlib
Matplotlib是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。它的文档相当完备，并且Gallery页面 中有上百幅缩略图，打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图，只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下，基本上都能搞定。
在绘制过程中对其结构组成包括标题，轴标，数轴，图例，误差棒，和正文引述。统计图种类较多，常用的包括直条图，百分直条图，直方图，线图和点图等。在科技论文中，应根据资料的类型及表达目的选用合适的统计图。如，对不同性质分组资料进行对比时可选用直条图，说明事物各组成部分的构成情况可用圆形图或百分直条图，用于表达连续性资料频数分布可用直方图，为表明一事物随另一事物而变化的情况选用线图，表达两种事物的相关性和趋势可用点图。