OriginPro与Python联用（Chapter 1）

Python在数据处理方面相较于Origin和Excel等工具具有比较显著的优势，特别是当流程重复或者数据量比较大的时候，但是Origin所见即所得的绘图方式往往更加容易上手一些，所以将二者结合起来使用可以同时使用他们的长处。这里我们主要介绍在外部使用python。

OriginLab 提供三个软件包，用于从外部 Python（非内置 Python 解释器）与 Origin 交互。它们可以在 Python 软件包索引中找到。这三个包分别是：originpro、OriginExt、OrglabExt。originpro是一个专为 Windows 设计的高级 API 包，它通过 COM 接口调用 Origin Automation Server（底层基于 OriginExt），支持用户在外部 Python 环境中对 Origin 2021 及以上版本进行自动化控制，涵盖数据读写、修改及图表创建与导出等功能；该包与 Origin 内置的 originpro 包采用完全一致的 API 设计，极大地便利了外部 Python 与嵌入式 Python 之间的代码迁移与复用。其他两个都是与origin交互的低级api，本系列文章中不涉及这两个低级api，只涉及originpro 模块与 Origin联用。

前提条件

在外部使用originpro的前提条件有两个，第一是在Windows电脑上（必须是Windows）安装有Origin；第二是在python环境中安装有originpro模块，该模块可以通过pip安装。uv一个用 Rust 编写的极速 Python 包和项目管理工具，也是本系列文章中主要使用的python工具。我们在uv项目中使用marimo来完成与Origin的交互。

originpro 可以参考：

https://pypi.org/project/originpro/https://pypi.org/project/originpro/

https://docs.originlab.com/originpro/index.htmlhttps://docs.originlab.com/originpro/index.html

使用简例

import originpro as op import pandas as pd import numpy as np # 1. 启动或连接 Origin op.set_show(True) # 显示 Origin 界面（调试用） # 2. 创建工作簿 wb = op.new_book() ws = wb[0] # 3. 构造数据（你可以换成自己的计算结果） x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) df = pd.DataFrame({'X': x, 'Y': y}) # 4. 写入 Origin ws.from_df(df) # 5. 设置列类型（X/Y） ws.cols_axis('XY') # 6. 画图 gp = op.new_graph() gp[0].add_plot(ws, coly=1) gp.rescale()

可以将数据处理为df表格，然后写入Origin 的sheet表格里面，cols_axis('XY')可以设置XY轴，如果具体有很多列，例如6列，为xy轮换这样可以写为cols_axis('XYXYXY')。op.set_show(True) 可以打开Origin界面，插入数据后可以在Origin中看到数据，然后进行进一步的操作。使用完后直接关闭软件是无法关闭的，需要使用op.exit()进行退出。