一. 如何抓取文献数据

1.1 软件WebPlotDigitizer

下载地址：https://automeris.io/WebPlotDigitizer/

是不是看见这个界面已经爱上她了呢！安装方法就略过了，windows下傻瓜式安装呢。

操作方法：

第一步：导入图片：File---->Load Image

第二步：选取坐标系上的四个点，确定坐标系取值范围

当然，如何确定这个软件也会贴心的告诉你呢！

确定四个点的起始位置，如果是指数形式，可以自行选择。

第三步：选取数据点

第四步：导出数据并保存为csv文件

这样你就可以把一些文献上的数据提取出来，然后就可以跟自己的计算结果或者实验结果进行对比分析了，是不是感觉自己科研水平提高了呢，当然我是没有了！

二. Python处理csv文件并作图

方法一：采用numpy的loadtxt函数：

由于代码比较简单，我就不解释了，看到网上很多大佬写的，感觉很深奥，我果断放弃了，我感觉代码简介，可以解决问题，效率高就可以了，不能让我们解决个问题，看的东西也太多了吧（纯属吐槽一下！）

先导入一些要用的包：

import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt
import pandas as pd
import csv

接下来是主要代码：

data_csv1 = np.loadtxt("data2.csv",dtype=str,delimiter=',').astype(float)
data_x0 = data_csv1[:10,0]
data_y0 = data_csv1[:10,1]
plt.plot(data_x0,data_y0,'ro--')
plt.show()

我相信这个代码so easy我就不讲了！

方法二：采用python：

with open('data2.csv','r') as csvfile:reader = csv.reader(csvfile)rows = [row for row in reader]
data_csv = np.array(rows).astype(float)
data_x = data_csv[:10,0]
data_y = data_csv[:10,1]
plt.plot(data_x,data_y,'ro--')
plt.show()

也比较简单了，就是open，list-->array, str-->float等一些需要注意的知识点了。

方法三：采用pandas中的read_csv函数

csv_data1 = pd.read_csv('data2.csv',header=None)
data1 = csv_data1.to_numpy()data_x3 = data1[:10,0]
data_y3 = data1[:10,1]
data_x4 = data1[10:17,0]
data_y4 = data1[10:17,1]
data_x5 = data1[17:,0]
data_y5 = data1[17:,1]
plt.plot(data_x3,data_y3,'bo--')
plt.plot(data_x4,data_y4,'ro--')
plt.plot(data_x5,data_y5,'go--')
plt.show()

是不是也是超级简单呢，哎呀能解决问题就可以嘛！

最后是提取的数据结果图像：