点云图，用excel如何做出这种点状图

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1，用excel如何做出这种点状图
2，您好我最近拿到一张IGS的图导入proe中以后是点云图想请教
3，excel如何做散点图
4，点阵图和矢量图的区别
5，airpak是什么东西
6，如何对一片散乱点云进行坐标变换

1，用excel如何做出这种点状图

先把两组数据（X轴和Y轴）输入Excel的两行（或两列）。选中这些数据，插入，图表，X,Y...散点图。

楼上正解，散点图，即可

用excel如何做出这种点状图

2，您好我最近拿到一张IGS的图导入proe中以后是点云图想请教

那应该是用机器扫描后的数据。。

其实proe可以做逆向工程的，就是插入，重新造型，当然点云处理也是可以的，如果你没用过很难说的明白。在重新造型有一个可以直接把点云生成曲面的指令，自己摸索下。

您好我最近拿到一张IGS的图导入proe中以后是点云图想请教

3，excel如何做散点图

点击“插入”菜单下的“图表”选项，在系统弹出来的“插入图表”对话框中，点击“XY（散点图）”选项。选择散点图的样式，然后点击“插入”按钮即可。工具／原料：手提电脑：联想G50－30操作系统：WIN 8.1wps文档2016版1、打开EXCEL文档，选择需要创建散点图的单元格区域。2、点击“插入”菜单下的“图表”选项。3、在系统弹出来的“插入图表”对话框中，点击“XY（散点图）”选项。4、选择散点图的样式，然后点击“插入”按钮。5、返回EXCEL文档，就可以看到散点图已成功插入了。

散点图是指在回归分析中，数据点在直角坐标系平面上的分布图，散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。你知道如何绘制散点图吗？快来看看吧。

散点图的制作方法

插入-图标-选择散点图，按图示做即可。完成图表后，鼠标选中y轴，右键-坐标轴格式-刻度选项卡-数值x轴交叉于（输入入院那一点的纵坐标值；鼠标选中x轴，右键-坐标轴格式-刻度选项卡-数值y轴交叉于（输入入院那一点的横坐标值；确定即可。

右击图表--> 图表类型--> xy散点图在右边有5种图你现在选的是第一个你应该改选第一列第三个折线散点图就成为你要的了

excel如何做散点图

4，点阵图和矢量图的区别

矢量图:矢量图也叫面向对象绘图，是用数学方式描述的曲线及曲线围成的色块制作的图形，它们是在计算机内部中表示成一系列的数值而不是像素点，这些值决定了图形如何在屏幕上。用户所作的每一个图形，打印的每一个字母都是一个对象，每个对象都决定其外形的路径，一个对象与别的对象相互隔离，因此，可以自由地改变对象的位置、形状、大小和颜色。同时，由于这种保存图形信息的办法与分辨率无关，因此无论放大或缩小多少，都有一样平滑的边缘，一样的视觉细节和清晰度。矢量图形尤其适用于标志设计、图案设计、文字设计、版式设计等，它所生成文件也比位图文件要小一点。基于矢量绘画的软件有CorelDRAW、Illustrator、Freehand等。位图:位图也叫像素图，它由像素或点的网格组成，与矢量图形相比，位图的图像更容易模拟照片的真实效果。其工作方式就像是用画笔在画布上作画一样。如果将这类图形放大到一定的程度，就会发现它是由一个个小方格组成的，这些小方格被称为像素点。一个像素点是图像中最小的图像元素。一幅位图图像包括的像素可以达到百万个，因此，位图的大小和质量取决于图像中像素点的多少，通常说来，每平方英寸的面积上所含像素点越多，颜色之间的混合也越平滑，同时文件也越大。基于位图的软件有Photoshop、Painter等。基于位图处理的软件也不是说它就只能处理位图，相反基于矢量图处理的软件也不是只能处理图。例如:CorelDRAW虽然是基于矢量的程序，但它不仅可以导入(或导出)矢量图形，甚至还可以利用CorelTrace将位图转换为矢量图，也可以将CorelDRAW中创建的图形转换为位图导出。基于矢量图的软件和基于位图的软件最大的区别在于:基于矢量图的软件原创性比较大，主要长处在于原始创作，而基于位图的处理软件，后期处理比较强，主要长处在于图片的处理。

5，airpak是什么东西

Airpak是面向工程师、建筑师和设计师的专业应用于HVAC领域的软件。它可以准确地模拟通风系统的空气流动、空气品质、传热、污染和舒适度等问题。Airpak的使用能够提高设计手段、减少设计风险、降低成本。 Airpak软件的应用领域包括建筑、汽车、楼房、化学、环境、HVAC、加工、采矿、造纸、石油、制药、电站、打印、半导体、通讯、运输等行业。目前Airpak已在如下方面的设计得到了应用：住宅通风、排烟罩设计、电讯室设计、净化间设计、污染控制、工业空调、工业通风、工业卫生、职业健康和保险、建筑外部绕流、运输通风、矿井通风、烟火管理、教育设施、医疗设施、动植物生存环境、厨房通风、餐厅和酒吧、电站通风、封闭车辆设施、体育场、竞技场、总装厂房等。 Airpak软件的特点建模快速 Airpak是基于“object”的建模方式，这些“object”包括房间、人体、块、风扇、通风孔、墙壁、隔板、热负荷源、阻尼板（块）、排烟罩等模型。另外，Airpak还提供了各式各样的diffuser模型，以及用于计算大气边界层的模型。Airpak同时还提供了与CAD软件的接口，可以通过IGES和DXF格式导入CAD软件的几何。自动的网格划分功能 Airpak具有自动化的非结构化、结构化网格生成能力。支持四面体、六面体以及混合网格，因而可以在模型上生成高质量的网格。Airpak还提供了强大的网格检查功能，可以检查出质量较差（长细比、扭曲率、体积）的网格。另外，网格疏密可以由用户自行控制，如果需要对某个特征实体加密网格，局部加密不会影响到其它对象。非结构化的网格技术——可以逼近各种形状复杂的几何，大大减少网格数目，提高模型精度四面体网格——用来模拟形状极其复杂的形状，从而保证求解精度广泛的模型能力强迫对流、自然对流和混合对流模型热传导模型、流体与固体耦合传热模型、热辐射模型层流、湍流，稳态及瞬态问题强大的解算功能求解器----FLUENT，全球最强大的CFD（计算流体动力学）求解器有限体积方法(Finite Volume Method), 结构化与非结构化网格的求解器并行算法，能够实现UNIX或NT的网络并行强大的可视化后置处理面向对象的、完全集成的后置处理环境可视化速度矢量图、温度（湿度、压力、浓度）等值面云图、粒子轨迹图、切面云图、点示踪图等图片可以通过以下格式输出到文件：Postscripts, PPM, TIFF, GIF, JPEG和RGB格式动画可以存成AVI, MPEG, GIF等格式的多媒体文件强大的报告和可视化工具 Airpak提供了强大的数值报告，可以模拟不同空调系统送风气流组织形式下室内的温度场、湿度场、速度场、空气龄场、污染物浓度场、PMV场、PPD场等，以对房间的气流组织、热舒适性和室内空气品质(IAQ)进行全面综合评价。使您更方便地理解和比较分析结果。您可以看到速度矢量、云图和粒子流线动画等。它可以实时描绘出气流运动情况。设计性能评估后处理还包括产品设计性能的评估，气流、温度、湿度分布、舒适度、压力等参数。

6，如何对一片散乱点云进行坐标变换

合并到一个统一的坐标系下,这就是点云数据的配准,该相关技术在逆向工程、曲面质量检测和虚拟现实等领域均有着广泛的应用1目前,解决不同点云数据集配准问题的直接方法有在被测物体上贴固定球和使用高精度的旋转工作台[1]1固定球会使部分物体不可见,一般应贴在相对较平坦的区域1流动式光学扫描仪Atos是在物体上或固定物体的工具上贴特制的圆形标签,其作用相当于固定球1根据前后2个视角观察的3个或3个以上不共线的公共标签来对数据进行配准,利用旋转工作台可直接对测量数据进行配准,但是物体底部和下部的数据点是无法采集的1在三维点云数据的自动配准中,运用最为广泛的是由Besl等提出的最近点迭代(iterativeclosestpoint,ICP)算法[2]1但是ICP算法要求2个匹配点集中的一个点集是另外一个点集的子集,即2个点集之间存在着包含关系,当这个条件不满足时,将影响ICP的收敛结果,产生错误的匹配1显然,对于2个点云数据之间的部分配准问题,这种包含关系是不存在的1另外,ICP算法对2个点云相对初始位置要求较高,点云之间的的初始位置不能相差太大;否则,ICP的收敛方向是不确定的,因而配准结果也是不可靠的1Chen[3]等运用2个曲面在法矢方向的距离来代替某一点到其最近点的距离,并将其作为匹配的目标评价函数1这一设想最初是由Potmesil[4]于1983年提出的,在文献[3]的工作中它被推广为最优加权的最小二乘方法1但文献[3]的方法需要求解非线性最小二乘问题,速度较慢1Masuda等[5]对点集进行随机采样,用最小中值平方误差作为度量准则,该方法在每一次迭代后都需要进行重新采样1Johnson等[6]使用特征提取策略去除没有启发信息的平面点来提高配准速度,在点云数据法矢变化连续、突变比较少的情况下,其速度没有明显的提高1文献[728]通过引入参考点的方法来实现三维点云数据的配准,这些参考点其实也是一种标签点,需要在测量前贴在被测物体上1本文提出了一种更为通用的空间散乱点云的配准算法,该算法不需要在被测物体上附加任何参考点或标签点,仅利用点云数据自身所具有的几何信息,对待配准散乱点云的相对位置没有要求,可以处在空间任意位置上;而且本文算法能够实现散乱点云的部分配准和整体配准11 算法概述散乱点云的整体配准是一个点云数据与另一个点云数据进行整体的数据融合,而部分配准是将一个点云数据的子集与另一个点云或其子集进行数据融合1本文算法的基本思想是首先估算出散乱点云数据中每一个测点的法矢和曲率,并根据一个点集中每个测点的曲率来寻找其在另一个点集中的曲率相近点,所有的曲率相近点构成一系列点对1计算将每个点对的法矢方向映射为一致的三维空间变换,每个点对间所有可能的三维变换构建一个哈希列表,找出列表中使得最多数量的点对法矢一致的变换,该变换能够将2个点云数据进行粗略配准1将粗略配准后2个点云的位置作为新的初始位置,用统计出的曲率相近点对作为初始的配准点对集合,运用ICP算法对散乱点云的初始配准结果做进一步地优化,从而实现散乱点云的精确配准12 算法原理及步骤211 散乱点云数据微分几何特性估算光学扫描设备采集到的点云数据密度很高,存在大量的冗余数据,严重影响后续算法的效率,因此在对散乱点云的微分几何特性估算前,应先按照一定要求减少测量点的数量1对简化后的点云数据进行空间划分,并在点集中寻找每个测点的k2近邻1设测点pi的k2近邻且包括该点记为Nbhd(pi),为计算该点的法矢和曲率,借鉴文献[9]的方法,采用参数二次曲面来逼近散乱数据点,设二次曲面的参数方程。