getdata提取曲线数据 getdata使用方法？
getdata使用方法？
操作方法
01
启动GetData图形数字化仪，打开要处理的图像文件；设置背景颜色和曲线颜色（“操作->设置背景/线段颜色”），后续提取数值点的操作应基于颜色信息；
02
设置坐标的位置轴和起始值的范围（“操作->设置标尺刻度”）。操作->“数字区域”，启动“数字区域”方法提取数据点。
03
曲线上提取点的密度由“操作-数字化区域-网格设置”下的DX值控制（值越大，越稀疏）。设置网格后，鼠标变成一个黑色箭头，并用它拖出一个矩形区域，该区域内的曲线将自动提取。
[04
此方法的优点是可以非常简单地提取所有数据点（一次操作）。如果选择不需要的点，可以使用“操作->数据点删除器”删除它们。如果点的顺序不正确，可以使用“操作->重新排序工具”将其更改为正确的顺序；
05
另一种“自动跟踪线段”方法在选择缩放点时需要多次手动选择曲线，微调鼠标位置的方法是按住Ctrl键，然后移动鼠标；
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如果有两个不同颜色的数据行，只需抓住其中一行，就可以指定行的颜色和背景色，这样就不会被另一行打扰；
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Python如何实现对系统的API接口功能实现自动化测试？
根据课题的描述，课题要解决的主要问题是：如何基于复杂场景（多接口耦合）进行接口自动测试。
以上最佳实践也是很多洞，涉水而出。我尝试了很多方法，甚至开发了一个关键字驱动的自动化测试框架。让我们谈谈基于场景的自动化的困难，以及为什么最终选择Python robot框架。
参照关键字驱动测试的思想，将接口请求发送、响应验证和响应内容返回三部分封装为“请求验证”关键字。
同时封装“content extraction”关键字，提取接口响应体的具体数据。这样就可以得到前一个接口返回的具体数据作为下一个接口的输入参数。
就是这样。任何场景都可以通过“request verification”关键字、“content extraction”关键字和“request verification”关键字进行验证
这里我们需要考虑选择哪些方法和工具。首先，基于测试库体系结构框架的思想，用Python实现了关键字方法。robot框架工具的核心思想是关键字驱动，其主要功能是关键字库、资源导入和用例编写。建议将关键字方法作为库导入后，每个关键字在自然语言中映射一次，方便业务测试人员使用。
Robot框架还支持数据驱动。你可以了解它。
如何用GetData Graph读取图片中的数据？
1. 准备图片。把图片准备好阅读。
2. 启动软件并导入图片。单击GetData graph digitizer快速启动图标启动软件。在菜单栏中单击【文件】-【打开图像】，找到要打开的图像，然后单击【打开】，导入图像，如图所示。
3. 建立基准轴。在图中，单击图形的水平轴以设置最大值，依此类推。
4. 设置坐标轴如图所示。
5. 读取数据点。设置完坐标轴后，点击菜单栏底部的快捷图标[点捕捉模式]，开始数据点读取模式。单击第一个柱状图的中点读取数据，然后读取其他点的数据。此外，该方法还可以实现折线图和散点图的图形数据。
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