Jakie oprogramowanie do rysowania naukowego jest dostępne?

54

Obecnie wykonuję prace eksperymentalne i mam wiele danych do włożenia. Używam Gnumeric i jest bardzo dobra, ale często czuję, że musi być coś lepszego.

Idealnie chciałbym mieć maksymalną liczbę funkcji z minimalną krzywą uczenia się, ale tak naprawdę chciałbym tylko wiedzieć, czy istnieje coś lepszego niż Gnumeric, którego mogę użyć do manipulowania i drukowania danych.

Co byś polecił?

Spirala
źródło

Odpowiedzi:

32

Jestem studentem fizyki i odkryłem, że najlepszym naukowym oprogramowaniem do tworzenia wykresów dla Ubuntu jest QtiPlot. Jest bardzo podobny do Origin i działa naprawdę dobrze.

nikokarbon
źródło
3
QtiPlot jest oprogramowaniem typu open source, możesz pobrać źródło stąd: prdownload.berlios.de/qtiplot/qtiplot-0.9.8.3.tar.bz2 Podobnie jak wszystkie programy typu open source, możesz edytować ten kod źródłowy i go skompilować. Jednak autor nie oferuje darmowych, aktualnych, skompilowanych plików binarnych. W tym celu musisz podpisać umowę serwisową. Nie wiem, czy jest to dobra praktyka, ale program jest wart kosztów, a jeśli nie możesz lub nie chcesz na to pozwolić, zawsze możesz samodzielnie skompilować lub użyć plików binarnych, które przychodzą z dowolnym Ubuntu.
nikokarbon
1
jest w pełni floss.fsf w pełni obsługuje sprzedaż darmowego oprogramowania.
Lincity,
jednak qtiplot staje się bardzo wolny na Ubuntu, jeśli rozmiar danych w macierzy jest duży, powiedzmy 1K. Google twierdzi, że jest to błąd zarejestrowany na starterze. Jakieś rozwiązanie tego problemu? (brak danych na starterze)
Pushpak Dagade
Wydaje się, że wsparcie jest zapewnione tylko wtedy, gdy ktoś ma umowę serwisową. Zapytałem autora, czy możliwe jest zdalne kontrolowanie QtiPlot, tak jak jest to możliwe w przypadku Veusza, a on zapytał, czy mam umowę o konserwacji. Bez umowy brak odpowiedzi ... Powiedział mi również, że nie ma oficjalnego forum społeczności. Wskazałem mu również na wiele pytań dotyczących przepływu stosów bez odpowiedzi na temat QtiPlot, a on odpowiedział, że „nie ma on nic wspólnego z tym forum”. Z jednej strony rozumiem model biznesowy. Z drugiej strony pomyślałem, że odpowiedź na „proste pytanie” dotyczące dostępnych funkcji.
Stefan
@Stefan i nikokarbon czy wiesz, czy można otworzyć projekty Origin za pomocą qtiplot? Niestety, qtiplot dostępny w Software-Center nie obsługuje otwierania początkowych projektów. Zastanawiam się teraz, czy powinienem zapłacić 20 euro za licencję dla jednego użytkownika.
iamatrain,
27

Numpy i Matplotlib stanowią dobrą kombinację do przetwarzania i wyświetlania danych.

Niall Murphy
źródło
+1 Użyłem Matplotliba podczas tworzenia raportu naukowego w przemyśle nuklearnym. Bonus: to darmowe oprogramowanie, a Python oferuje nieskończone możliwości. Nie twierdzę, że Matplotlib jest trywialny do opanowania, ale naprawdę warto się go nauczyć. Masz dobrą oficjalną dokumentację, a także możesz uzyskać dobre wsparcie w zakresie przepełnienia stosu.
Maxime R.
21

Sugerowałbym Gnuplot . Ma fajny zestaw funkcji i jest dobrze udokumentowany. Więc jeśli poświęcisz kilka minut na przejrzenie dokumentacji, otrzymasz podstawowy pomysł. Używam gnuplot do prawie wszystkich moich działek, tylko gdy nie potrzebuję pełnego zestawu funkcji, zwykle używam Ti k Z z LaTeX.

qbi
źródło
19

Język R jest również dość popularny i można go łączyć z Sweave do użytku z lateksem .

Niall Murphy
źródło
11

Ggplot2

Jest jednym z najlepszych dostępnych programów do wizualizacji danych. Realizuje idee Edwarda Tufte , autora klasyki w projektowaniu graficznym i komunikacji naukowej, jako „Piękny dowód” i „Wizualne wyświetlanie informacji ilościowych”.

Interfejs graficzny Deducer umożliwia korzystanie z ggplot2 bez konieczności znajomości języka programowania R, w którym implementowany jest ggplot2. Jeśli możesz użyć programu Excel, możesz użyć narzędzia Deducer. Twoje analizy statystyczne będą prawidłowe, a twoje wykresy (dzięki ggplot2) będą skuteczne i ładne.

#dependencies
sudo apt-get install r-core
sudo apt-get install rJava default-jdk
sudo R CMD javareconf
sudo R
#to install deducer
install.packages('JGR')
install.packages('Deducer')
library(JGR)
JGR()
#in JGR
library(Deducer)
David LeBauer
źródło
8

Mędrzec może być do tego dobry. Łączy wiele narzędzi matematycznych typu open source, aby stworzyć bardzo rozbudowaną i elastyczną aplikację.

DLH
źródło
Sage jest fajny, ponieważ jest open source i używa Pythona jako języka skryptowego. Konfiguracja jest podobna do Wolfram Mathematica, która jest również dostępna w wersji linux, ale koszt jest dość wysoki.
GaRyu
8

Użyłem qtoctave . Jest podobny do MATLAB, jeśli używałeś go wcześniej.

Możesz zainstalować go z repozytoriów: sudo apt-get install qtoctave

jumpnett
źródło
Czy jego polecenie różni się od oktawy? czy to samo? Mam na myśli, czy używa silnika oktawy?
Kamran Bigdely
Przeczytałem link, to tylko interfejs użytkownika dla Octave. wydaje się imponujące!
Kamran Bigdely,
5

gnuplot i xmgr / grace są prawdopodobnie najstarszymi naukowymi programami graficznymi dla Uniksa. Nadal używam gnuplot od czasu do czasu (BTW, to nie jest GNU i niektórzy uważają, że nie jest darmowy ), ponieważ znam go i używam go od wielu lat, ale niewiele się zmieniło w tym stuleciu i nie jest przyjazny dla użytkownika zgodnie z dzisiejszymi standardami.

Myślę, że najbardziej obiecującymi programami są teraz QtiPlot, LabPlot i Veusz. Pierwsze dwa są podobne do Origin (najpopularniejszego oprogramowania do drukowania w systemie Windows). QtiPlot ma pełnoetatowego programistę i wydaje się, że jest rozwijany bardziej aktywnie. Veusz różni się od klonów Origin i, w przeciwieństwie do innych programów, jest napisany w Pythonie. Nie ma go jeszcze w dystrybucji, ale ma PPA .

Innym programem, którego używam do drukowania danych, jest fityk. Specjalizuje się w dopasowywaniu krzywych i używam go do kreślenia głównie dlatego, że dobrze go znam (napisałem), ale wydaje mi się, że w większości przypadków najlepszym wyborem będzie QtiPlot lub Veusz.

Marcin
źródło
3

Użyłem SciDavis, Scilab i MatplotLib. Jednak ostatnio używam ParaView, ale nie jest to łatwy w użyciu program. Poprzednie są łatwe.

Nędza
źródło
2

Sugerowałbym DataScene. Tworzy naprawdę fajne wykresy i animacje wykresów. Odkryłem, że krzywa uczenia się jest dość płaska z powodu Kreatora i samouczków. Więcej informacji na temat DataScene można znaleźć na stronie:

http://www.cyber-wit.com

Jeff
źródło
2

MagicPlot jest również dostępny dla Linuksa, wymaga Java. Jest to bardzo przydatne do tworzenia dobrze wyglądających wykresów i obróbki. I jest bezpłatny dla studentów.

Alexander
źródło
2

Veusz to najlepsze narzędzie do plotowania typu open source, jakie do tej pory mogłem znaleźć. Pozwala na ustawienie bardzo szczegółowych atrybutów wykresów naukowych, takich jak wielkość drobnych i dużych podziałek. Zapewnia również operacje do manipulowania zestawami danych. Obsługuje eksport SVG i może być kontrolowany zdalnie z innych programów. Ponadto moje doświadczenia ze wsparciem były bardzo dobre. Autor odpowiedział na moje pytanie w ciągu jednego dnia i zrealizował prośbę o dodanie funkcji w ciągu dwóch tygodni.

Stefan
źródło
Lepiej wydać 30 znaków, dodając kilka szczegółów na temat tego, dlaczego uważasz to oprogramowanie za godne polecenia! Cechy? Twoje doświadczenie? itd.
Dɑvïd,
Zaktualizowałem odpowiedź
Stefan,
Veusz jest bardzo dobry i, oprócz zwykłego używania Pythona, jest jednym z niewielu w ciągłym rozwoju. +1
Gabriel
1

MATLAB może być najlepszy, ale służy nie tylko do kreślenia i nie jest darmowy (w rzeczywistości jest drogi, ale jeśli jesteś studentem, prawdopodobnie możesz go zdobyć ze szkoły).

Kamran Bigdely
źródło
Scilab lub oktawa są bezpłatnymi, bardzo dobrymi alternatywami dla Matlaba
Misery,
0

R byłby najlepszy zarówno dla testów statystycznych, jak i wykresów. Jeśli nie masz nic przeciwko programowaniu, wybierz R. Jest to oprogramowanie open source i potężne.

Lub wypróbuj BioVinci, jeśli programowanie kosztuje zbyt wiele czasu. Umożliwia przeciąganie i upuszczanie danych w celu uruchamiania statystyk i tworzenia wykresów. Lubię nowoczesne typy działek, które oferuje, takie jak skrzypce i interaktywny wykres rozproszenia 3D (z informacją o najechaniu kursorem). Plus jest PCA - bardzo pomocny w badaniach naukowych. Co więcej, obsługuje Ubuntu 16.04, 18.04 i Debian 9.

Mam nadzieję że to pomoże! Oto zrzut ekranu z fabuły PCA 3D.

Nadia Park
źródło
-1

Chciałbym zasugerować supermongo do użytku naukowego. Chociaż jest ekspansywny, ale możesz go uzyskać w swoim instytucie lub centrum badawczym. Jest to bardzo przyjazny dla użytkownika i łatwy w obsłudze. Możesz drukować dane w wysokiej rozdzielczości i zaawansowanych ustawieniach.

Bhupendra
źródło