В настоящее время я занимаюсь экспериментальной работой, и у меня есть много данных, чтобы тралить. Я использую Gnumeric, и это очень хорошо, но часто я чувствую, что должно быть что-то лучше.
В идеале мне бы хотелось, чтобы максимальное количество функций с минимальной кривой обучения, но на самом деле я просто хотел бы знать, есть ли что-то лучше, чем Gnumeric, которое я могу использовать для манипулирования и построения данных.
Что вы порекомендовали бы?
Я студент физики и обнаружил, что лучшим научным программным обеспечением для Ubuntu является QtiPlot. Он очень похож на Origin и работает очень хорошо.
Numpy и Matplotlib делают хорошую комбинацию для обработки и отображения данных.
Я предлагаю Gnuplot . Он обладает отличным набором функций и хорошо документирован. Поэтому, если вы потратите несколько минут, чтобы просмотреть документацию, вы получите основную идею. Я использую gnuplot почти для всех моих графиков, только когда мне не нужен полный набор функций, я предпочитаю использовать Ti k Z из LaTeX.
Является одной из лучших программ визуализации данных. Он реализует идеи Эдварда Туфта , автора классики в графическом дизайне и научной коммуникации как «Красивые доказательства» и «Визуальный дисплей» количественной информации ".
Графический интерфейс Deducer позволяет использовать ggplot2, не требуя знания языка программирования R, в котором реализован ggplot2. Если вы можете использовать excel, вы можете использовать Deducer. Ваш статистический анализ будет действителен, и ваши графики (благодаря ggplot2) будут эффективными и красивыми.
#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)
Мудрец может быть для этого полезен. Он объединяет множество математических инструментов с открытым исходным кодом для создания очень обширного и гибкого приложения.
Я использовал qtoctave . Это похоже на MATLAB, если вы использовали это раньше.
Вы можете установить его из репозиториев: sudo apt-get install qtoctave
gnuplot и xmgr / grace, вероятно, являются самыми старыми научными графическими программами Unix. Я все еще использую gnuplot время от времени (BTW это не GNU и некоторые считают, что это не бесплатно ), потому что я знаю это, и я использую его много лет, но в этом столетии он не сильно изменился, и он не является удобным для пользователей в соответствии с сегодняшними стандартами.
Я думаю, что наиболее перспективными программами сейчас являются QtiPlot, LabPlot и Veusz. Первые два аналогичны Origin (самое популярное программное обеспечение для печати в Windows). У QtiPlot есть полный рабочий день разработчик, и он, кажется, развивается более активно. Veusz отличается от клонов Origin, и в отличие от других программ он написан на Python. Это еще не в дистрибутиве, но PPA .
Другой программой, которую я использую для построения данных, является fityk. Он специализируется на подгонке кривой, и я использую его для построения в основном потому, что я это хорошо знаю (я его написал), но я думаю, что в большинстве случаев QtiPlot или Veusz будет лучшим выбором.
Я использовал SciDavis, Scilab и MatplotLib. Однако в последнее время я использую ParaView, но это не простая в использовании программа. Предыдущие легко.
Я бы предложил DataScene. Он создает действительно классные графики и анимацию диаграмм. Я обнаружил, что кривая обучения - сказочная квартира из-за Мастера и учебников. Более подробную информацию о DataScene вы можете найти по адресу:
MagicPlot также доступен для Linux, для этого требуется Java. Это очень полезно для создания красивых графиков и некоторой обработки. И это бесплатно для студентов.
Veusz - лучший инструмент построения с открытым исходным кодом, который я мог бы найти до сих пор. Это позволяет устанавливать очень подробные атрибуты научных сюжетов, такие как малый и большой размер галочки. Он также предоставляет операции для управления наборами данных. Он поддерживает экспорт SVG и может удаленно контролироваться из других программ. Кроме того, мой опыт поддержки был очень хорошим. Автор ответил на мой вопрос в течение дня и выполнил запрос функции в течение двух недель.
MATLAB может быть лучшим, но это не только заговор, но и не бесплатно (на самом деле это дорого, но если вы студент, вы возможно, получить его из вашей школы).
Я хотел бы предложить супермонго для научного использования. Хотя он экспансивный, но вы можете получить его от своего института или исследовательского центра. Это очень удобный и удобный в эксплуатации. Вы можете создавать свои данные с высоким разрешением и расширенными настройками.