Welche wissenschaftliche Plotsoftware ist verfügbar?

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Ich mache gerade experimentelle Arbeiten und habe trotzdem eine Menge Daten zu schleppen. Ich benutze Gnumeric und es ist sehr gut, aber ich habe oft das Gefühl, dass es etwas Besseres geben muss.

Idealerweise würde ich die maximale Anzahl von Features mit einer minimalen Lernkurve bevorzugen, aber ich würde nur gerne wissen, ob es etwas Besseres als Gnumeric gibt, das ich zum Bearbeiten und Plotten von Daten verwenden kann.

Was würden Sie empfehlen?

Wendel
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Antworten:

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Ich bin Physikstudent und habe festgestellt, dass QtiPlot die beste wissenschaftliche Plotsoftware für Ubuntu ist. Es ist Origin sehr ähnlich und funktioniert sehr gut.

Nicocarbone
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3
QtiPlot ist Open-Source, Sie können den Quellcode hier herunterladen: prdownload.berlios.de/qtiplot/qtiplot-0.9.8.3.tar.bz2 Wie bei allen Open-Source-Programmen können Sie diesen Quellcode bearbeiten und kompilieren. Der Autor bietet jedoch keine kostenlosen, aktuellen und kompilierten Binärdateien an. Dazu müssen Sie einen Wartungsvertrag abschließen. Ich weiß nicht, ob dies eine gute Praxis ist, aber das Programm ist die Kosten wert, und wenn Sie es sich nicht leisten können oder wollen, können Sie es jederzeit selbst kompilieren oder die mitgelieferten Binärdateien verwenden mit jedem Ubuntu.
Nicocarbone
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Es ist voll floss.fsf unterstützt den Verkauf von freier Software.
Lincity
Qtiplot wird jedoch auf Ubuntu sehr langsam, wenn die Größe der Daten in einer Matrix groß ist, z. B. 1 KB. Google sagt, es ist ein Fehler, der auf dem Launchpad registriert ist. Irgendeine Lösung für dieses Problem? (Keine auf dem Launchpad angegeben)
Pushpak Dagade
Es scheint nur Unterstützung zu geben, wenn man einen Wartungsvertrag hat. Ich habe den Autor gefragt, ob es möglich ist, QtiPlot aus der Ferne zu steuern, wie es mit Veusz möglich ist, und er hat zurückgefragt, ob ich einen Wartungsvertrag habe. Ohne Vertrag keine Antwort ... Er sagte mir auch, dass es kein offizielles Community-Forum gibt. Ich habe ihn auch auf die vielen unbeantworteten Stackoverflow-Fragen zu QtiPlot hingewiesen und er antwortete, dass er "nichts mit diesem Forum zu tun hat". Einerseits kann ich das Geschäftsmodell verstehen. Andererseits dachte ich, dass eine "einfache Frage" bezüglich der verfügbaren Funktionen beantwortet werden würde.
Stefan
@Stefan und nicocarbone wissen Sie, ob es möglich ist, Origin-Projekte mit qtiplot zu öffnen? Das im Software-Center verfügbare qtiplot unterstützt leider nicht das Öffnen von Ursprungsprojekten. Ich frage mich jetzt, ob ich die 20 Euro für eine Einzelplatzlizenz bezahlen soll.
iamatrain
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Numpy und Matplotlib sind eine gute Kombination für die Verarbeitung und Anzeige von Daten.

Niall Murphy
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+1 Ich habe Matplotlib verwendet, als ich einen wissenschaftlichen Bericht in der Nuklearindustrie verfasst habe. Bonus: Es ist freie Software und Python bietet Ihnen unendlich viele Möglichkeiten. Ich sage nicht, dass Matplotlib trivial zu beherrschen ist, aber es lohnt sich wirklich, es zu lernen. Sie haben eine gute offizielle Dokumentation und könnten auch beim Stackoverflow gute Unterstützung bekommen.
Maxime R.
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Ich würde Gnuplot vorschlagen . Es hat eine raffinierte Reihe von Funktionen und ist gut dokumentiert. Wenn Sie sich also ein paar Minuten Zeit nehmen, um die Dokumentation durchzublättern, erhalten Sie eine grundlegende Vorstellung. Ich verwende gnuplot für fast alle meine Zeichnungen, nur wenn ich nicht alle Funktionen benötige, verwende ich tendenziell Ti k Z von LaTeX.

qbi
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Die R- Sprache ist auch sehr beliebt und kann mit Sweave für die Verwendung mit Latex kombiniert werden .

Niall Murphy
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Ggplot2

Ist eines der besten verfügbaren Datenvisualisierungsprogramme. Es setzt die Ideen von Edward Tufte , Autor von Klassikern in Grafikdesign und wissenschaftlicher Kommunikation, wie "Beautiful Evidence" und "The Visual Display of Quantitative Information" um.

Die Deducer-Benutzeroberfläche ermöglicht die Verwendung von ggplot2, ohne dass Kenntnisse der Programmiersprache R erforderlich sind, in der ggplot2 implementiert ist. Wenn Sie Excel verwenden können, können Sie Deducer verwenden. Ihre statistischen Analysen sind gültig und Ihre Grafiken (dank ggplot2) werden effektiv und hübsch sein.

#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
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Salbei könnte gut dafür sein. Es verbindet viele Open-Source-Mathematikwerkzeuge, um eine sehr umfangreiche und flexible App zu erstellen.

DLH
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Sage ist nett, weil es Open Source ist und Python als Skriptsprache verwendet. Das Setup ähnelt Wolfram Mathematica, das auch in einer Linux-Version verfügbar ist, aber die Kosten sind ziemlich hoch.
GaRyu
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Ich habe Qtoctave verwendet . Es ist ähnlich wie MATLAB, wenn Sie das zuvor verwendet haben.

Sie können es aus den Repositorys installieren: sudo apt-get install qtoctave

jumpnett
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Unterscheidet sich sein Befehl von Octve? oder das selbe? Ich meine, benutzt es Octaves Motor?
Kamran Bigdely
Ich habe den Link gelesen, es ist nur eine Front-End-Benutzeroberfläche für die Octave. es scheint beeindruckend!
Kamran Bigdely
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gnuplot und xmgr / grace sind wahrscheinlich die ältesten wissenschaftlichen Unix-Grafikprogramme. Ich benutze immer noch von Zeit zu Zeit Gnuplot (übrigens ist es nicht GNU und einige halten es für nicht kostenlos ), weil ich es kenne und es seit vielen Jahren benutze, aber es hat sich in diesem Jahrhundert nicht viel geändert und es ist auch nicht so benutzerfreundlich nach heutigen standards.

Ich denke, dass die vielversprechendsten Programme jetzt QtiPlot, LabPlot und Veusz sind. Die ersten beiden ähneln Origin (der beliebtesten Plot-Software unter Windows). QtiPlot hat einen Vollzeitentwickler und scheint aktiver entwickelt zu werden. Veusz unterscheidet sich von Origin-Klonen und ist im Gegensatz zu anderen Programmen in Python geschrieben. Es ist noch nicht in der Distribution, aber es hat PPA .

Ein anderes Programm, mit dem ich Daten plotte, ist fityk. Es ist auf Kurvenanpassung spezialisiert und ich verwende es hauptsächlich zum Plotten, weil ich es gut kenne (ich habe es geschrieben), aber in den meisten Fällen sind QtiPlot oder Veusz die beste Wahl.

marcin
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3

Ich habe SciDavis, Scilab und MatplotLib verwendet. In letzter Zeit verwende ich ParaView, aber dies ist kein einfach zu verwendendes Programm. Die vorherigen sind einfach.

Elend
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2

Ich würde DataScene vorschlagen. Es erzeugt wirklich coole Grafiken und Diagrammanimationen. Ich fand, dass die Lernkurve wegen des Assistenten und der Tutorials ziemlich flach ist. Weitere Informationen zu DataScene finden Sie unter:

http://www.cyber-wit.com

Jeff
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MagicPlot ist auch für Linux verfügbar, es benötigt Java. Es ist sehr nützlich, um gut aussehende Grafiken zu erstellen und etwas zu verarbeiten. Und es ist kostenlos für Studenten.

Alexander
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2

Veusz ist das beste Open-Source-Plot-Tool, das ich bisher finden konnte. Hiermit können sehr detaillierte Attribute für wissenschaftliche Diagramme festgelegt werden, z. B. die Größe von kleinen und großen Teilstrichen. Es bietet auch Operationen zum Bearbeiten von Datensätzen. Es unterstützt den SVG-Export und kann von anderen Programmen aus ferngesteuert werden. Außerdem waren meine Erfahrungen mit der Unterstützung sehr gut. Der Autor beantwortete meine Frage innerhalb eines Tages und implementierte eine Feature-Anfrage innerhalb von zwei Wochen.

Stefan
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Ihre 30 Zeichen wären besser ausgegeben worden, wenn Sie einige Details dazu hinzugefügt hätten, warum Sie diese Software für empfehlenswert halten! Eigenschaften? Deine Erfahrung? etc.
Dɑvïd
Ich habe die Antwort aktualisiert
Stefan
Veusz ist sehr gut und abgesehen von der Verwendung von Python eine der wenigen, die sich ständig weiterentwickeln. +1
Gabriel
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MATLAB ist vielleicht das Beste, aber es ist nicht nur zum Plotten gedacht und nicht kostenlos (eigentlich ist es teuer, aber wenn Sie Student sind, können Sie es wahrscheinlich von Ihrer Schule bekommen).

Kamran Bigdely
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Scilab oder Octave sind kostenlose, sehr gute Alternativen zu Matlab
Misery
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R ist sowohl für statistische Tests als auch für Grafiken am besten geeignet. Wenn Sie gut programmieren können, entscheiden Sie sich für R. Es ist Open Source und leistungsstark.

Oder probieren Sie BioVinci aus , wenn Ihnen die Programmierung zu viel Zeit kostet. Sie können Ihre Daten per Drag & Drop verschieben, um Statistiken auszuführen und Diagramme zu erstellen. Ich mag die modernen Plottypen, die es anbietet, wie Geigenplot und interaktives 3D-Streudiagramm (mit schwebenden Informationen). Außerdem gibt es PCA - sehr hilfreich für die wissenschaftliche Forschung. Ein weiteres, es unterstützt Ubuntu 16.04, 18.04 und Debian 9.

Hoffe das hilft! Hier ist ein Screenshot des PCA-3D-Plots.

Nadia Park
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Ich möchte den Supermongo für wissenschaftliche Zwecke vorschlagen. Es ist zwar expansiv, aber Sie können es von Ihrem Institut oder Forschungszentrum erhalten. Dies ist sehr benutzerfreundlich und einfach zu bedienen. Sie können Ihre Daten mit hoher Auflösung und erweiterten Einstellungen zeichnen.

Bhupendra
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