gnuplot 4.6
81
plot ’file’ index 4:5
For each point in the le, the index value of the data set it appears in is available via the pseudo-column
column(-2). This leads to an alternative way of distinguishing individual data sets within a le as shown
below. This is more awkward than the index command if all you are doing is selecting one data set for
plotting, but is very useful if you want to assign dierent properties to each data set. See pseudocolumns
(p. 86), lc variable (p.35).
Example:
plot ’file’ using 1:(column(-2)==4 ? $2 : NaN)
# very awkward
plot ’file’ using 1:2:(column(-2)) linecolor variable # very useful!
index ’<name>’ selects the data set with name ’<name>’. Names are assigned to data sets in comment
lines. The comment character and leading white space are removed from the comment line. If the resulting
line starts with <name>, the following data set is now named <name> and can be selected.
Example:
plot ’file’ index ’Population’
Please note that every comment that starts with <name> will name the following data set. To avoid
problems it may be useful to choose a naming scheme like ’== Population ==’ or ’[Population]’.
Skip
The skip keyword tells the program to skip lines at the start of a text (i.e. not binary) data le. The lines
that are skipped do not count toward the line count used in processing the every keyword. Note that skip
Nskips lines only at the start of the le, whereas every ::N skips lines at the start of every data block in
the le. See also binary skip (p.75) for a similar option that applies to binary data les.
Smooth
gnuplot includes a few general-purpose routines for interpolation and approximation of data; these are
grouped under the smooth option. More sophisticated data processing may be performed by preprocessing
the data externally or by using t with an appropriate model.
Syntax:
smooth {unique | frequency | cumulative | cnormal | kdensity | unwrap
| csplines | acsplines | mcsplines | bezier | sbezier}
unique, frequency, cumulative and cnormal plot the data after making them monotonic. unwrap
manipulates the data to avoid jumps of more than pi between the y value of successive points. Each of
the other routines uses the data to determine the coecients of a continuous curve between the endpoints
of the data. This curve is then plotted in the same manner as a function, that is, by nding its value at
uniform intervals along the abscissa (see set samples (p. 146)) and connecting these points with straight
line segments (if a line style is chosen).
If autoscale is in eect, the ranges will be computed such that the plotted curve lies within the borders of
the graph.
If autoscale is not in eect, and the smooth option is either acspline or cspline, the sampling of the
generated curve is done across the intersection of the x range covered by the input data and the xed
abscissa range as dened by set xrange.
If too few points are available to allow the selected option to be applied, an error message is produced. The
minimum number is one for unique and frequency, four for acsplines, and three for the others.
The smooth options have no eect on function plots.
Pdf to ppt converter - Library control component:C# Create PDF from PowerPoint Library to convert pptx, ppt to PDF in C#.net, ASP.NET MVC, WinForms, WPF
Online C# Tutorial for Creating PDF from Microsoft PowerPoint Presentation
www.rasteredge.com
Pdf to ppt converter - Library control component:VB.NET Create PDF from PowerPoint Library to convert pptx, ppt to PDF in vb.net, ASP.NET MVC, WinForms, WPF
VB.NET Tutorial for Export PDF file from Microsoft Office PowerPoint
www.rasteredge.com
82
gnuplot 4.6
Acsplines The acsplines option approximates the data witha "natural smoothing spline". After the data
are made monotonic in x (see smooth unique (p.82)), a curve is piecewise constructed from segments of
cubic polynomials whose coecients are found by the weighting the data points; the weights are taken from
the third column in the data le. That default can be modied by the third entry in the using list, e.g.,
plot ’data-file’ using 1:2:(1.0) smooth acsplines
Qualitatively, the absolute magnitude of the weights determines the number of segments used to construct
the curve. If the weights are large, the eect of each datum is large and the curve approaches that produced
by connecting consecutive points with natural cubic splines. If the weights are small, the curve is composed
of fewer segments and thus is smoother; the limiting case is the single segment produced by a weighted linear
least squares t to all the data. The smoothing weight can be expressed in terms of errors as a statistical
weight for a point divided by a "smoothing factor" for the curve so that (standard) errors in the le can be
used as smoothing weights.
Example:
sw(x,S)=1/(x*x*S)
plot ’data_file’ using 1:2:(sw($3,100)) smooth acsplines
Bezier The bezier option approximates the data with a Bezier curve of degree n (the number of data
points) that connects the endpoints.
Csplines The csplines option connects consecutive points by natural cubic splines after rendering the
data monotonic (see smooth unique (p.82)).
Mcsplines The mcsplines option connects consecutive points by cubic splines constrained such that the
smoothed function preserves the monotonicity and convexity of the original data points. FN Fritsch &
RE Carlson (1980) "Monotone Piecewise Cubic Interpolation", SIAM Journal on Numerical Analysis 17:
238{246.
Sbezier
Sbezier The sbezier option rst renders the data monotonic (unique) and then applies the bezier
algorithm.
Unique The unique option makes the data monotonic in x; points with the same x-value are replaced by
asingle point having the average y-value. The resulting points are then connected by straight line segments.
Unwrap The unwrap option modies the input data so that any two successive points will not dier by
more than pi; a point whose y value is outside this range will be incremented or decremented by multiples
of 2pi until it falls within pi of the previous point. This operation is useful for making wrapped phase
measurements continuous over time.
Frequency The frequency option makes the data monotonic in x; points with the same x-value are
replaced by a single point having the summed y-values. The resulting points are then connected by straight
line segments. See also
smooth.dem
Cumulative The cumulative option makes the data monotonic in x; points with the same x-value are
replaced by a single point containing the cumulative sum of y-values of all data points with lower x-values
(i.e. to the left of the current data point). This can be used to obtain a cumulative distribution function
from data. See also
smooth.dem
Library control component:Online Convert PowerPoint to PDF file. Best free online export
Online Powerpoint to PDF Converter. Download Free Trial. Convert a PPTX/PPT File to PDF. Just upload your file by clicking on the blue
www.rasteredge.com
Library control component:C# PDF Convert: How to Convert MS PPT to Adobe PDF Document
Our XDoc.Converter for .NET can help you to easily achieve high performance PDF conversion from Microsoft PowerPoint (.ppt and .pptx).
www.rasteredge.com
gnuplot 4.6
83
Cnormal The cnormal option makes the data monotonic in x and normalises the y-values onto the range
[0:1]. Points with the same x-value are replaced by a single point containing the cumulative sum of y-values
of all data points with lower x-values (i.e. to the left of the current data point) divided by the total sum
of all y-values. This can be used to obtain a normalised cumulative distribution function from data (useful
when comparing sets of samples with diering numbers of members). See also
smooth.dem
Kdensity The kdensity option is a way to plot a kernel density estimate (which is a smooth histogram)
for a random collection of points, using Gaussian kernels. A Gaussian is placed at the location of each point
in the rst column and the sum of all these Gaussians is plotted as a function. The value in the second
column is taken as weight of the Gaussian. (To obtain a normalized histogram, this should be 1/number-
of-points). The value of the third column, if supplied, is taken as the bandwidth for the kernels. If only
two columns have been specied, or if the value of the third column is zero or less, gnuplot calculates the
bandwidth which would be optimal if the input data was normally distributed. (This will usually be a very
conservative, i.e. broad bandwidth.)
Special-lenames
There are a few lenames that have a special meaning: ’’, ’-’, ’+’ and ’++’.
The empty lename ’’ tells gnuplot to re-use the previous input le in the same plot command. So to plot
two columns from the same input le:
plot ’filename’ using 1:2, ’’ using 1:3
The special lenames ’+’ and ’++’ are a mechanism to allow the full range of using speciers and plot styles
with in-line functions. Normally a function plot can only have a single y (or z) value associated with each
sampled point. The pseudo-le ’+’ treats the sampled points as column 1, and allows additional column
values to be specied via a using specication, just as for a true input le. The number of samples returned
is controlled by set samples. Example:
plot ’+’ using ($1):(sin($1)):(sin($1)**2) with filledcurves
Similarly the pseudo-le ’++’ returns 2 columns of data forming a regular grid of [x,y] coordinates with the
number of points along x controlled by set samples and the number of points along y controlled by set
isosamples. In parametric mode the samples are along u and v rather than along x and y. You must set
xrange and yrange (or urange and vrange) before plotting ’++’. Examples:
splot ’++’ using 1:2:(sin($1)*sin($2)) with pm3d
plot ’++’ using 1:2:(sin($1)*sin($2)) with image
The special lename ’-’ species that the data are inline; i.e., they follow the command. Only the data
follow the command; plot options like lters, titles, and line styles remain on the plot command line. This
is similar to << in unix shell script, and $DECK in VMS DCL. The data are entered as though they are
being read from a le, one data point per record. The letter "e" at the start of the rst column terminates
data entry. The using option can be applied to these data | using it to lter them through a function
might make sense, but selecting columns probably doesn’t!
’-’ is intended for situations where it is useful to have data and commands together, e.g., when gnuplot is
run as a sub-process of some front-end application. Some of the demos, for example, might use this feature.
While plot options such as index and every are recognized, their use forces you to enter data that won’t
be used. For example, while
plot ’-’ index 0, ’-’ index 1
2
4
6
10
12
Library control component:How to C#: Convert PDF, Excel, PPT to Word
How to for XImage. All Formats. XDoc.HTML5 Viewer. XDoc.Windows Viewer. XDoc.Converter. View & Process. XImage.Raster. How to C#: Convert PDF, Excel, PPT to Word
www.rasteredge.com
Library control component:VB.NET PowerPoint: Convert PowerPoint to BMP Image with VB PPT
NET PPT document converter allows for PowerPoint conversion to both images and documents, like rendering PowerPoint to BMP, GIF, PNG, TIFF, JPEG, SVG or PDF.
www.rasteredge.com
84
gnuplot 4.6
14
e
2
4
6
10
12
14
e
does indeed work,
plot ’-’, ’-’
2
4
6
e
10
12
14
e
is a lot easier to type.
If you use ’-’ with replot, you may need to enter the data more than once. See replot (p. 95), refresh
(p. 94).
Ablank lename (’’) species that the previous lename should be reused. This can be useful with things
like
plot ’a/very/long/filename’ using 1:2, ’’ using 1:3, ’’ using 1:4
(If you use both ’-’ and ’ ’ on the same plot command, you’ll need to have two sets of inline data, as in the
example above.)
On systems with a popen function, the datale can be piped through a shell command by starting the le
name with a ’<’. For example,
pop(x) = 103*exp(-x/10)
plot "< awk ’{print $1-1965, $2}’ population.dat", pop(x)
would plot the same information as the rst population example but with years since 1965 as the x axis. If
you want to execute this example, you have to delete all comments from the data le above or substitute
the following command for the rst part of the command above (the part up to the comma):
plot "< awk ’$0 !~ /^#/ {print $1-1965, $2}’ population.dat"
While this approach is most  exible, it is possible to achieve simple lteringwiththe using or thru keywords.
On systems with an fdopen() function, data can be read from an arbitrary le descriptor attached to either
ale or pipe. To read from le descriptor n use ’<&n’. This allows you to easily pipe in several data les
in a single call from a POSIX shell:
$ gnuplot -p -e "plot ’<&3’, ’<&4’" 3<data-3 4<data-4
$ ./gnuplot 5< <(myprogram -with -options)
gnuplot> plot ’<&5’
Thru
The thru function is provided for backward compatibility.
Syntax:
Library control component:How to C#: Convert Word, Excel and PPT to PDF
All Formats. XDoc.HTML5 Viewer. XDoc.Windows Viewer. XDoc.Converter. View & Process. XImage.Raster. Adobe PDF. How to C#: Convert Word, Excel and PPT to PDF.
www.rasteredge.com
Library control component:VB.NET PowerPoint: Process & Manipulate PPT (.pptx) Slide(s)
VB.NET PowerPoint processing control add-on can do PPT creating, loading We are dedicated to provide powerful & profession imaging controls, PDF document, image
www.rasteredge.com
gnuplot 4.6
85
plot ’file’ thru f(x)
It is equivalent to:
plot ’file’ using 1:(f($2))
While the latter appears more complex, it is much more  exible. The more natural
plot ’file’ thru f(y)
also works (i.e. you can use y as the dummy variable).
thru is parsed for splot and t but has no eect.
Using
The most common datale modier is using. It tells the program which columns of data in the input le
are to be plotted.
Syntax:
plot ’file’ using <entry> {:<entry> {:<entry> ...}} {’format’}
If a format is specied, it is used to read ineach datale recordusing the Clibrary ’scanf’ function. Otherwise
the record is interpreted as consisting of columns (elds) of data separated by whitespace (spaces and/or
tabs), but see datale separator (p.108).
Each <entry> may be a simple column number that selects the value from one eld of the input le, a string
that matches a column label in the rst line of a data set, an expression enclosed in parentheses, or a special
function not enclosed in parentheses such as xticlabels(2).
If the entry is an expression in parentheses, then the function column(N) may be used to indicate the value
in column N. That is, column(1) refers to the rst item read, column(2) to the second, and so on. The
special symbols $1, $2, ... are shorthand for column(1), column(2) ... The function valid(N) tests whether
the value in the Nth column is a valid number. If each column of data in the input le contains a label in
the rst row rather than a data value, this label can be used to identify the column on input and/or in the
plot legend. The column() function can be used to select an input column by label rather than by column
number. For example, if the data le contains
Height
Weight
Age
val1
val1
val1
...
...
...
then the following plot commands are all equivalent
plot ’datafile’ using 3:1, ’’ using 3:2
plot ’datafile’ using (column("Age")):(column(1)), \
’’ using (column("Age")):(column(2))
plot ’datafile’ using "Age":"Height", ’’ using "Age":"Weight"
The full string must match. Comparison is case-sensitive. To use the column labels in the plot legend, use
set key autotitle columnhead.
In addition to the actual columns 1...N in the input data le, gnuplot presents data from several "pseudo-
columns" that hold bookkeeping information. E.g. $0 or column(0) returns the sequence number of this
data record within a dataset. Please see pseudocolumns (p.86).
An empty <entry> will default to its order in the list of entries. For example, using ::4 is interpreted as
using 1:2:4.
If the using list has only a single entry, that <entry> will be used for y and the data point number (pseudo-
column $0) is used for x; for example, "plot ’le’ using 1" is identical to "plot ’le’ using 0:1". If the
using list has two entries, these will be used for x and y. See set style (p.147) and t (p.63) for details
about plotting styles that make use of data from additional columns of input.
’scanf’ accepts several numerical specications but gnuplot requires all inputs tobe double-precision  oating-
point variables, so "%lf" is essentially the only permissible specier. A format string given by the user must
Library control component:VB.NET PowerPoint: Use .NET Converter to Convert PPT to Raster
VB.NET PPT to raster images converter very well. Check PPT to PNG image converting sample code in VB powerful & profession imaging controls, PDF document, image
www.rasteredge.com
Library control component:VB.NET PowerPoint: Convert & Render PPT into PDF Document
VB.NET PowerPoint - Render PPT to PDF in VB.NET. What VB.NET demo code can I use for fast PPT (.pptx) to PDF conversion in .NET class application?
www.rasteredge.com
86
gnuplot 4.6
contain at least one such input specier, and no more than seven of them. ’scanf’ expects to see white space
|a blank, tab ("nt"), newline ("nn"), or formfeed ("nf") | between numbers; anything else in the input
stream must be explicitly skipped.
Note that the use of "nt", "nn", or "nf" requires use of double-quotes rather than single-quotes.
Using
examples This creates a plot of the sum of the 2ndand 3rddata against the rst: The format string
species comma- rather than space-separated columns. The same result could be achieved by specifying set
datale separator ",".
plot ’file’ using 1:($2+$3) ’%lf,%lf,%lf’
In this example the data are read from the le "MyData" using a more complicated format:
plot ’MyData’ using "%*lf%lf%*20[^\n]%lf"
The meaning of this format is:
%*lf
ignore a number
%lf
read a double-precision number (x by default)
%*20[^\n]
ignore 20 non-newline characters
%lf
read a double-precision number (y by default)
One trick is to use the ternary ?: operator to lter data:
plot ’file’ using 1:($3>10 ? $2 : 1/0)
which plots the datum in column two against that in column one provided the datum in columnthree exceeds
ten. 1/0 is undened; gnuplot quietly ignores undened points, so unsuitable points are suppressed. Or
you can use the pre-dened variable NaN to achieve the same result.
In fact, you can use a constant expression for the column number, provided it doesn’t start with an opening
parenthesis; constructs like using 0+(complicated expression) can be used. The crucial point is that
the expression is evaluated once if it doesn’t start with a left parenthesis, or once for each data point read
if it does.
If timeseries data are being used, the time can span multiple columns. The starting column should be
specied. Note that the spaces within the time must be included when calculating starting columns for
other data. E.g., if the rst element on a line is a time with an embedded space, the y value should be
specied as column three.
It should be noted that plot ’le’, plot ’le’ using 1:2, and plot ’le’ using ($1):($2) can be subtly
dierent: 1) if le has some lines with one columnand some with two, the rst will invent x values when they
are missing, the second will quietly ignore the lines with one column, and the third will store an undened
value for lines with one point (so that in a plot with lines, no line joins points across the bad point); 2) if
aline contains text at the rst column, the rst will abort the plot on an error, but the second and third
should quietly skip the garbage.
In fact, it is often possible to plot a le with lots of lines of garbage at the top simply by specifying
plot ’file’ using 1:2
However, if you want to leave text in your data les, it is safer to put the comment character (#) in the rst
column of the text lines.
Pseudocolumns Expressions in the using clause of a plot statement can refer to additional bookkeeping
values in addition to the actual data values contained in the input le. These are contained in "pseudo-
columns".
column(0)
The sequential order of each point within a data set.
The counter starts at 0 and is reset by two sequential blank
records. The shorthand form $0 is available.
column(-1) This counter starts at 0 and is reset by a single blank line.
This corresponds to the data line in array or grid data.
column(-2) The index number of the current data set within a file that
contains multiple data sets. See ‘index‘.
gnuplot 4.6
87
Xticlabels Axis tick labels can be generated via a string function, usually taking a data column as an
argument. The simplest form uses the data column itself as a string. That is, xticlabels(N) is shorthand for
xticlabels(stringcolumn(N)). This example uses the contents of column 3 as x-axis tick labels.
plot ’datafile’ using <xcol>:<ycol>:xticlabels(3) with <plotstyle>
Axis tick labels may be generated for any of the plot axes: x x2 y y2 z. The ticlabels(<labelcol>) speciers
must come after all of the data coordinate speciers in the using portion of the command. For each data
point which has a valid set of X,Y[,Z] coordinates, the string value given to xticlabels() is added to the list
of xtic labels at the same X coordinate as the point it belongs to. xticlabels() may be shortened to xtic()
and so on.
Example:
splot "data" using 2:4:6:xtic(1):ytic(3):ztic(6)
In this example the x and y axis tic labels are taken from dierent columns than the x and y coordinate
values. The z axis tics, however, are generated from the z coordinate of the corresponding point.
Example:
plot "data" using 1:2:xtic( $3 > 10. ? "A" : "B" )
This example shows the use of a string-valued function to generate x-axis tick labels. Each point in the data
le generates a tick mark on x labeled either "A" or "B" depending on the value in column 3.
X2ticlabels See plot using xticlabels (p.87).
Yticlabels See plot using xticlabels (p.87).
Y2ticlabels See plot using xticlabels (p.87).
Zticlabels See plot using xticlabels (p.87).
Volatile
The volatile keyword in a plot command indicates that the data previously read from the input stream or
le may not be available for re-reading. This tells the program to use refresh rather than replot commands
whenever possible. See refresh (p. 94).
Errorbars
Error bars are supported for 2D data le plots by reading one to four additional columns (or using entries);
these additional values are used in dierent ways by the various errorbar styles.
In the default situation, gnuplot expects to see three, four, or six numbers on each line of the data le |
either
(x, y, ydelta),
(x, y, ylow, yhigh),
(x, y, xdelta),
(x, y, xlow, xhigh),
(x, y, xdelta, ydelta), or
(x, y, xlow, xhigh, ylow, yhigh).
The x coordinate must be specied. The order of the numbers must be exactly as given above, though the
using qualier can manipulate the order and provide values for missing columns. For example,
plot ’file’ with errorbars
plot ’file’ using 1:2:(sqrt($1)) with xerrorbars
plot ’file’ using 1:2:($1-$3):($1+$3):4:5 with xyerrorbars
88
gnuplot 4.6
The last example is for a le containing an unsupported combination of relative x and absolute y errors.
The using entry generates absolute x min and max from the relative error.
The y error bar is a vertical line plotted from (x, ylow) to (x, yhigh). If ydelta is specied instead of ylow
and yhigh, ylow = y - ydelta and yhigh = y + ydelta are derived. If there are only two numbers on the
record, yhigh and ylow are both set to y. The x error bar is a horizontal line computed in the same fashion.
To get lines plotted between the data points, plot the data le twice, once with errorbars and once with
lines (but remember to use the notitle option on one to avoid two entries in the key). Alternately, use the
errorlines command (see errorlines (p.88)).
The error bars have crossbars at each end unless set bars is used (see set bars (p.101) for details).
If autoscaling is on, the ranges will be adjusted to include the error bars.
See also
errorbar demos.
See plot using (p. 85), plot with (p.91), and set style (p.147) for more information.
Errorlines
Lines with error bars are supported for 2D data le plots by reading one to four additional columns (or
using entries); these additional values are used in dierent ways by the various errorlines styles.
In the default situation, gnuplot expects to see three, four, or six numbers on each line of the data le |
either
(x, y, ydelta),
(x, y, ylow, yhigh),
(x, y, xdelta),
(x, y, xlow, xhigh),
(x, y, xdelta, ydelta), or
(x, y, xlow, xhigh, ylow, yhigh).
The x coordinate must be specied. The order of the numbers must be exactly as given above, though the
using qualier can manipulate the order and provide values for missing columns. For example,
plot ’file’ with errorlines
plot ’file’ using 1:2:(sqrt($1)) with xerrorlines
plot ’file’ using 1:2:($1-$3):($1+$3):4:5 with xyerrorlines
The last example is for a le containing an unsupported combination of relative x and absolute y errors.
The using entry generates absolute x min and max from the relative error.
The y error bar is a vertical line plotted from (x, ylow) to (x, yhigh). If ydelta is specied instead of ylow
and yhigh, ylow = y - ydelta and yhigh = y + ydelta are derived. If there are only two numbers on the
record, yhigh and ylow are both set to y. The x error bar is a horizontal line computed in the same fashion.
The error bars have crossbars at each end unless set bars is used (see set bars (p.101) for details).
If autoscaling is on, the ranges will be adjusted to include the error bars.
See plot using (p. 85), plot with (p.91), and set style (p.147) for more information.
Functions
Built-in or user-dened functions can be displayed by the plot and splot commands in additionto, or instead
of, data read from a le. The requested function is evaluated by sampling at regular intervals spanning the
independent axis range[s]. See set samples (p. 146) and set isosamples (p. 119). Example:
approx(ang) = ang - ang**3 / (3*2)
plot sin(x) title "sin(x)", approx(x) title "approximation"
To set a default plot style for functions, see set style function (p. 151). For information on built-in
functions, see expressions functions (p.26). For information on dening your own functions, see user-
dened (p. 30).
gnuplot 4.6
89
Parametric
When in parametric mode (set parametric) mathematical expressions must be given in pairs for plot and
in triplets for splot.
Examples:
plot sin(t),t**2
splot cos(u)*cos(v),cos(u)*sin(v),sin(u)
Data les are plotted as before, except any preceding parametric function must be fully specied before a
data le is given as a plot. In other words, the x parametric function (sin(t) above) and the y parametric
function (t**2 above) must not be interrupted with any modiers or data functions; doing so will generate
asyntax error stating that the parametric function is not fully specied.
Other modiers, such as with and title, may be specied only after the parametric function has been
completed:
plot sin(t),t**2 title ’Parametric example’ with linespoints
See also
Parametric Mode Demos.
Ranges
The optional axis ranges at the start of a plot command specify the region of the graphthat will be displayed.
These override any ranges established by a previous set range statement.
Syntax:
[{<dummy-var>=}{{<min>}:{<max>}}]
[{{<min>}:{<max>}}]
The rst form applies to the independent variable (xrange or trange, if in parametric mode). The second
form applies to the dependent variable yrange (and xrange, too, if in parametric mode). <dummy-var> is
anew name for the independent variable. (The defaults may be changed with set dummy.) The optional
<min> and <max> terms can be constant expressions or *.
In non-parametric mode, the order in which ranges must be given is xrange and yrange.
In parametric mode, the order for the plot command is trange, xrange, and yrange. The following plot
command shows setting the trange to [-pi:pi], the xrange to [-1.3:1.3] and the yrange to [-1:1] for the
duration of the graph:
plot [-pi:pi] [-1.3:1.3] [-1:1] sin(t),t**2
Note that the x2range and y2range cannot be specied here | set x2range and set y2range must be
used.
Ranges are interpreted in the order listed above for the appropriate mode. Once all those needed are
specied, no further ones must be listed, but unneeded ones cannot be skipped | use an empty range [] as
aplaceholder.
*can be used to allow autoscaling of either of min and max. See also set autoscale (p. 99).
Ranges specied on the plot or splot command line aect only that graph; use the set xrange, set yrange,
etc., commands to change the default ranges for future graphs.
With time data, you must provide the range (in the same manner as the time appears in the datale) within
quotes. gnuplot uses the timefmt string to read the value | see set timefmt (p. 156).
Examples:
This uses the current ranges:
plot cos(x)
This sets the x range only:
90
gnuplot 4.6
plot [-10:30] sin(pi*x)/(pi*x)
This is the same, but uses t as the dummy-variable:
plot [t = -10 :30] sin(pi*t)/(pi*t)
This sets both the x and y ranges:
plot [-pi:pi] [-3:3] tan(x), 1/x
This sets only the y range, and turns o autoscaling on both axes:
plot [ ] [-2:sin(5)*-8] sin(x)**besj0(x)
This sets xmax and ymin only:
plot [:200] [-pi:] exp(sin(x))
This sets the x range for a timeseries:
set timefmt "%d/%m/%y %H:%M"
plot ["1/6/93 12:00":"5/6/93 12:00"] ’timedata.dat’
Iteration
If many similar les or functions are to be plotted together, it may be convenient to do so by iterating over
ashared plot command.
Syntax:
plot for [<variable> = <start> : <end> {:<increment>}]
plot for [<variable> in "string of words"]
The scope of an iterationends at the next comma or the end of the command, whichever comes rst. Iteration
can not be nested.
This will plot one curve, sin(3x), because iteration ends at the comma
plot for [i=1:3] j=i, sin(j*x)
This will plot three curves because there is no comma after the denition of j
plot for [i=1:3] j=i sin(j*x)
Example:
plot for [dataset in "apples bananas"] dataset."dat" title dataset
In this example iteration is used both to generate a le name and a corresponding title.
Example:
file(n) = sprintf("dataset_%d.dat",n)
splot for [i=1:10] file(i) title sprintf("dataset %d",i)
This example denes a string-valued function that generates le names, and plots ten such les together.
The iteration variable (’i’ in this example) is treated as an integer, and may be used more than once.
Example:
set key left
plot for [n=1:4] x**n sprintf("%d",n)
This example plots a family of functions.
Example:
list = "apple banana cabbage daikon eggplant"
item(n) = word(list,n)
plot for [i=1:words(list)] item[i].".dat" title item(i)
list = "new stuff"
replot
Documents you may be interested
Documents you may be interested