📖 AI 总结

本文介绍了在Python中实现LabPlot风格科学数据分析工作流的完整方案。文章构建了可复用的组件库，涵盖数据导入、描述性统计、信号平滑与微分、傅里叶分析与滤波、峰值检测、曲线积分、数据降维及非线性模型拟合等核心功能，并附带详细的统计诊断输出。通过一个真实的光谱分析案例，演示了去除周期性干扰、识别重叠峰、拟合多高斯模型、残差检查及主题化可视化的完整流程，同时支持导出图表和保存为LabPlot兼容的.lml项目文件。文章还扩展了批处理能力，可对多个温度依赖光谱进行批量分析并拟合次级趋势。该工作流兼顾了LabPlot的直观项目结构与Python生态的灵活性和自动化优势，为科研人员提供了高效、可复现的数据分析解决方案。