Veusz相关博文： （1）Veusz教程（1）——导入数据 （2）Veusz教程（2）——创建数据集 （3）Veusz教程（3）——源码编译 （4）Veusz教程（4）——文本标注

Veusz是依靠优秀的开源免费科学绘图软件，与Origin功能相似，3.0版本开始已经支持绘制三维图，导出格式支持svg，emf等矢量图格式，以及常规的jpg，png格式。先说一下其他几个类似origin的免费软件：

1）QtiPlot：试用版只有20分钟使用时间 2）SciDavis：类似QtiPlot，功能较少

QtiPlot和SciDavis都很像Origin，但是笔者并不觉得这是优点，主要是绘图不够方便，接触了Veusz之后才发现绘图原来可以这么方便！距离一下简单例子： 1）切片控制绘图范围。比如有数据x，y，数据长度为10000，我们只想绘制其中的一部分，例如从100-300，那么在x数据使用切片x[100:300]即可完成，无须对y操作，因为Veusz是使用Python开发的，还使用了numpy库，功能还是很强大的； 2）LaTeX字符可以直接输入。我们的标签值很多时候需要希腊字符、数学公式等，可以直接在 Label输入； 3）方便控制默认图像格式。如字体、坐标轴等，字体已经默认为times new zone，大小也合适；

本博客主要介绍Veusz导入数据的功能。 主要介绍下面三种数据格式的导入： （1）常规数据（空格间隔每列数据） （2）CSV数据（逗号分隔文本文件） （3）二维数据（含x,y两列数据）

通常我们处理实验数据的时候都需要拟合，假如我们有这样一组数据：

x, y_true, y_fit, err x为横坐标，y_true为实验真值，y_fit为拟合值，err为拟合误差，误差种类分为symmetric和asymmetric（包括positive和negative）

（1）没有表头的数据具体例子如下：

注意： 每列数据是空格空开的，如果原来的数据是csv文件，那么可以通过文本编辑器的查找替换功能将逗号’,'替换为空格

（2）带有表头的数据格式如下：

这两种数据格式都可以使用veusz导入

对于含误差值的数据导入例子，下面给出官方例子，这里就不作翻译了。

仍以前面的例子为例：

注意：导入CSV文件无法合并误差数据，误差值会单独成一列数据，为了方便可以按照前面方法处理带有误差的数据，即先在其他文本编辑器将数据处理为空格间隔。

假设我们有由Python生成的二维数据：

这里构建了40x30大小的二维数据，下面我们导入这个csv文件，对话框中选择2D 如果这样直接导入会报错：

问题出现在没有勾选Grid points at edges ，重新设置 从结果可以看出已经是二维的了