粒度分析的结果，可按表6-3所示的格式整理，然后作出直方图、频率曲线图、累积曲线图和概率累积曲线图（图6-5，图6-6）。图的横坐标表示颗粒大小，纵坐标表示百分数或累积百分数。直方图是广泛使用的一种粒度分布的图解形式，以并排高低不同的矩形表示各粒级百分比。
粒度分析作图 粒度分析的结果可按表3-3的格式整理，然后绘制直方图、频率曲线图、累积曲线图和概率累积曲线图（图3-5，图3-6）。图的横坐标表示颗粒大小，纵坐标表示百分数或累积百分数。
粒度作图？一般设备不都是直接输出粒度分布表和粒度分布曲线吗。自己做下面操作你参考：origin：选中你要的样品，点“文件”---“输出数据”---“格式选项”---“选用制表符作为分隔符”。“输出到数据文件”---txt格式。打开你输出的txt文件，删除没有用的信息文件。
用origin作图。粒度分布图是一个正态分布曲线，横坐标是粒径，纵坐标是粒子百分比对粒径的一阶导数。这个图有两条曲线，阴影部分组成的框架曲线与黑色的平滑曲线。
大量的粒度数据通过计算获得各种分析参数后，往往也通过作图来进行定量分析，最常用的是弗里德曼（1961，1967）通过对现代海洋与河流、湖滩沉积所做的粒度分析，用粒度参数离散图（采用10种粒度参数，作出19种图）来区分河流与海（湖）滩沉积。
通过粒度与粒计算的概念，我们能够以更高效、更全面的方式处理与分析数据。粒度定义了数据的抽象级别，而粒计算则提供了一种基于粒度的计算方法。理解这两个概念，对于数据科学与分析领域有着深远的影响。它们帮助我们在数据分析时，不仅关注个体行为，还能深入探索群体特征，从而做出更加精准的决策与预测。
粒计算是一个新兴的研究领域，目前尚未形成统一的定义和研究范围，不同学者对其理解各异。主要分为两个方向：一是不确定性处理，二是多粒度计算。从计算对象的视角出发，粒计算模型展现出多样性，其基本构成单元是基本粒子，它们既是个体元素的集合，也代表着整体的描述。
粒计算，这一独特的世界观和方法论，深入到我们日常生活的方方面面。它将复杂的信息抽象化，成为人类理解和处理信息的一种重要工具。通过将复杂问题分解成更小、更易于管理的部分，粒计算帮助我们更有效地分析和解决各种难题。
粒计算的核心围绕两个关键问题展开，即粒化和基于粒化的计算。粒化是其基础，它涉及到问题空间的划分，可以直观地看作是根据特定的粒化准则（例如等价关系）将问题空间划分成多个层次的过程。这个过程是通过划分得到一个粒层，它揭示了问题空间的层次结构，无论是层次间的联系还是层次内部的组织形态。
粒子概念理解：粒子作为信息处理或计算的基本单元，可以是一个集合的子集，班级集体的学生，系统模块，一本书的章节或单词。它们可以通过进一步分解构成更细粒度的粒子。粒子化过程分为造粒和组织，造粒包括自底向上和自顶向下的分解，组织则明确粒子间的相互关系。
