别手动输入！把Excel表格直接拖进Origin，3秒搞定（注意数据分列对齐）。

散点图、折线图任选，右键点击“Plot”就能生成基础图表，手残党福音。

选中数据→点击“Analysis”→选拟合模型（线性/指数/多项式），自动生成公式和误差值，实验报告直接抄结果！  

用Anaconda一键安装Python+Jupyter Notebook（比PyCharm更简单）。

Pandas库3行代码读Excel：  

    ```python  

    import pandas as pd  

    data = pd.read_excel("实验数据.xlsx")  

    print(data.head())  # 预览前5行数据  

    ```  

Matplotlib+Scipy库10行代码搞定：  

    ```python  

    import matplotlib.pyplot as plt  

    from scipy.optimize import curve_fit  

    # 定义拟合函数（例如线性函数y=ax+b）  

    def linear(x, a, b):  

        return a * x + b  

    # 拟合并绘图  

    params, _ = curve_fit(linear, data["x"], data["y"])  

    plt.scatter(data["x"], data["y"], label="实验数据")  

    plt.plot(data["x"], linear(data["x"], *params), "r--", label="拟合曲线")  

    plt.xlabel("电压(V)", fontsize=12)  # 记得写单位！  

    plt.legend()  

    plt.show()  

    ```