Python API调用

准备

软件：安装 OriginPro（ 2021b 或更高版本）及 Python 环境。
库：命令行执行 pip install originpro pandas。
制作模板：在 Origin 中先手动画好一张图，调整好坐标轴、字体、大小等，右键图表空白处 -> Save Template As，保存为 .otpu 格式文件。

第 1 步：初始化并连接 Origin

在 Python 脚本开头导入库，并设置 Origin 界面是否可见。

import originpro as op
import pandas as pd

# True=显示Origin界面(方便调试)，False=后台静默运行(速度更快)
op.set_show(True)

第 2 步：新建工作簿并导入数据

使用 Pandas 读取本地数据，并在 Origin 中创建 WorkSheet 填入数据。

# 读取本地数据
df = pd.read_csv("your_data.csv")

# 新建 Origin 工作簿 (lname为工作簿长名称)
wks = op.new_book('w', lname="My_Data_Book")[0]

# 将 Pandas DataFrame 直接写入工作簿
wks.from_df(df)

第 3 步：调用模板生成图表并添加曲线

指定刚才保存的 .otpu 模板路径，创建图表，并将工作簿中的指定列画到图上。

# 模板的绝对路径
tpl_path = r"D:/path/to/your/template.otpu"

# 基于模板新建图表 (Graph)
graph = op.new_graph(template=tpl_path, lname="My_Plot")

# 添加数据曲线 (wks=工作簿, coly=Y列索引, colx=X列索引, type=图表类型 'line' 或 'scatter')
p_line = graph[0].add_plot(wks, coly=1, colx=0, type='line')

# 强制重新缩放坐标轴以适应数据
graph[0].rescale()

第 4 步：精细控制颜色与图例（进阶）

Origin 的原生 Python API 可以直接控制颜色，而复杂的图例修改可通过底层 LabTalk 脚本指令完成。

# 1. 强制指定十六进制颜色
p_line.color = '#FF0000' # 红色

# 2. 修改图例
# 先强制销毁并重置图例 (防止模板自带图例干扰)
graph[0].lt_exec('legend -r;') 
# 写入新图例文字 (注意多行使用 r"\r\n" 拼接)
graph[0].lt_exec(r'legend.text$="\l(1) Sample A\r\n\l(2) Sample B";')
# 设置图例为纵向单列排列
graph[0].lt_exec('legend.numcols=1;')

第 5 步：循环批处理与保存工程

将上述 2-4 步放入一个 for 循环中遍历文件夹，最后保存为 .opju 工程文件并退出。

# 保存完整的 Origin 工程文件
op.save(r"D:/path/to/save/My_Auto_Project.opju")

# 安全退出 Origin 进程 (如果是独立 Python 环境运行必须加这句)
if op.oext:
    op.exit()

整体逻辑架构模板：

import originpro as op
import pandas as pd
from pathlib import Path

op.set_show(True)

# 1. 寻找数据
data_files = Path("D:/MyData").rglob("*.csv")

# 2. 准备图表
graph = op.new_graph(template=r"D:/Templates/my_temp.otpu", lname="Batch_Plot")

# 3. 循环画图
for idx, file in enumerate(data_files):
    df = pd.read_csv(file)
    wks = op.new_book('w', lname=f"Data_{idx}")[0]
    wks.from_df(df)
    
    # 将每个数据依次添加到同一张图上
    p = graph[0].add_plot(wks, coly=1, colx=0, type='line')

graph[0].rescale()
op.save(r"D:/MyData/Result.opju")
if op.oext: op.exit()