Que software de plotagem científica está disponível?

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No momento, estou fazendo algum trabalho experimental e tenho muitos dados para arrastar. Eu uso o Gnumeric, e é muito bom, mas muitas vezes sinto que deve haver algo melhor.

Idealmente, eu gostaria do número máximo de recursos com uma curva de aprendizado mínima, mas realmente gostaria de saber se há algo melhor que o Gnumeric que eu possa usar para manipular e plotar dados.

O que você recomendaria?

Hélice
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Respostas:

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Sou estudante de física e descobri que o melhor software de plotagem científica para o Ubuntu é o QtiPlot. É muito semelhante ao Origin e funciona muito bem.

nicocarbona
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O QtiPlot é de código aberto, você pode fazer o download do código aqui: prdownload.berlios.de/qtiplot/qtiplot-0.9.8.3.tar.bz2 Como todos os programas de código aberto, você é livre para editar e compilá-lo. No entanto, o autor não oferece binários gratuitos, atualizados e compilados. Para isso, é necessário assinar um contrato de manutenção. Não sei se essa é uma boa prática, mas o programa vale o custo, e se você não pode ou não quer pagar, você sempre pode compilar sozinho ou usar os binários que vêm com qualquer Ubuntu.
Nicocarbone
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é totalmente floss.fsf suporta totalmente a venda de software livre.
Lincity
no entanto, o qtiplot fica muito muito lento no ubuntu se o tamanho dos dados em uma matriz for grande, digamos 1K. O Google diz que é um bug registrado na barra de lançamento. Alguma solução para este problema? (nenhum dado na barra de lançamento)
Pushpak Dagade
Parece haver suporte apenas se alguém tiver um contrato de manutenção. Perguntei ao autor se é possível controlar remotamente o QtiPlot como é possível com Veusz e ele perguntou se eu tenho um contrato de manutenção. Sem contrato, sem resposta ... Ele também me disse que não há um fórum oficial da comunidade. Eu também o apontei para as muitas perguntas não respondidas sobre o stackoverflow sobre o QtiPlot e ele respondeu que "não tem nada a ver com esse fórum". Por um lado, eu posso entender o modelo de negócios. Por outro lado, pensei que uma "pergunta simples" sobre os recursos disponíveis seria respondida.
18715 Stefan
@Stefan e nicocarbone, você sabe se é possível abrir projetos Origin com qtiplot? Infelizmente, o qtiplot disponível no Centro de Software não suporta projetos de origem de abertura. Estou pensando agora se devo pagar o 20eur por uma licença de usuário único.
precisa saber é o seguinte
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Numpy e Matplotlib são uma boa combinação para processar e exibir dados.

Niall Murphy
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+1 Usei o Matplotlib enquanto fazia relatórios científicos na indústria nuclear. Bônus: é um software livre e o Python oferece infinitas possibilidades. Não digo que o Matplotlib seja trivial para dominar, mas realmente vale a pena aprendê-lo. Você tem uma boa documentação oficial e também pode obter um bom suporte no stackoverflow.
Maxime R.
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Eu sugeriria o Gnuplot . Ele tem um conjunto bacana de recursos e é bem documentado. Portanto, se você demorar alguns minutos para percorrer a documentação, terá uma idéia básica. Eu uso o gnuplot para quase todas as minhas plotagens, somente quando não preciso do conjunto completo de recursos que tendem a usar o Ti k Z do LaTeX.

qbi
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A linguagem R também é bastante popular e pode ser combinada com o Sweave para uso com látex.

Niall Murphy
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Ggplot2

É um dos melhores programas de visualização de dados disponíveis. Ele implementa as idéias de Edward Tufte , autor de clássicos em design gráfico e comunicação científica como 'Beautiful Evidence' e 'The Visual Display of Quantitative Information'.

A GUI do Dedutor possibilita o uso do ggplot2 sem exigir conhecimento da linguagem de programação R na qual o ggplot2 é implementado. Se você pode usar o Excel, pode usar o Dedutor. Suas análises estatísticas serão válidas e seus gráficos (graças ao ggplot2) serão eficazes e bonitos.

#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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Sage pode ser bom para isso. Ele une muitas ferramentas matemáticas de código aberto para criar um aplicativo muito extenso e flexível.

DLH
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Sage é legal porque é de código aberto e usa Python como uma linguagem de script. A configuração é semelhante ao Wolfram Mathematica, que também está disponível na versão linux, mas o custo é bastante alto.
GaRyu
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Eu usei qtoctave . É semelhante ao MATLAB se você já usou isso antes.

Você pode instalá-lo a partir dos repositórios: sudo apt-get install qtoctave

jumpnett
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Seu comando é diferente de oitava? ou o mesmo? Quero dizer, ele usa o motor de oitava?
Kamran Bigdely
Eu li o link, é apenas uma interface de usuário front-end para o Octave. parece impressionante!
Kamran Bigdely
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O gnuplot e o xmgr / grace são provavelmente os programas científicos mais antigos do Unix. Eu ainda uso o gnuplot de tempos em tempos (BTW não é o GNU e alguns o consideram gratuito ), porque eu o conheço e o uso há muitos anos, mas não mudou muito neste século e não é fácil de usar de acordo com os padrões atuais.

Eu acho que os programas mais promissores agora são QtiPlot, LabPlot e Veusz. Os dois primeiros são semelhantes ao Origin (o software de plotagem mais popular no Windows). O QtiPlot possui um desenvolvedor em tempo integral e parece ser desenvolvido mais ativamente. O Veusz é diferente dos clones do Origin e, diferentemente de outros programas, ele é escrito em Python. Ainda não está na distribuição, mas tem PPA .

Outro programa que eu uso para plotar dados é o fityk. Ele é especializado em ajuste de curvas e eu o uso para plotagem principalmente porque o conheço bem (escrevi), mas acho que na maioria dos casos o QtiPlot ou o Veusz serão a melhor escolha.

Marcin
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3

Eu usei SciDavis, Scilab e MatplotLib. No entanto, ultimamente estou usando o ParaView, mas este não é um programa fácil de usar. Os anteriores são fáceis.

Miséria
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Eu sugeriria o DataScene. Produz gráficos e animações muito legais. Eu descobri que a curva de aprendizado é simples por causa do Assistente e dos tutoriais. Você pode encontrar mais informações sobre o DataScene em:

http://www.cyber-wit.com

Jeff
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2

O MagicPlot também está disponível para Linux, requer Java. É muito útil para criar gráficos de boa aparência e algum processamento. E é gratuito para estudantes.

Alexander
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2

Veusz é a melhor ferramenta de plotagem de código aberto que eu encontrei até agora. Permite definir atributos muito detalhados de parcelas científicas, como tamanho de escala menor e maior. Ele também fornece operações para manipular conjuntos de dados. Ele suporta exportação SVG e pode ser controlado remotamente a partir de outros programas. Além disso, minhas experiências com o suporte foram muito boas. O autor respondeu à minha pergunta em um dia e implementou uma solicitação de recurso em duas semanas.

Stefan
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Seus 30 caracteres seriam mais bem gastos adicionando alguns detalhes sobre por que você acredita que vale a pena recomendar este software! Recursos? sua experiência? etc
Dɑvïd
Eu atualizei a resposta
Stefan
Veusz é muito bom e, além de simplesmente usar Python, um dos poucos em constante desenvolvimento. 1
Gabriel
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O MATLAB pode ser o melhor, mas não é apenas para plotagem e não é gratuito (na verdade, é caro, no entanto, se você for aluno, provavelmente poderá obtê-lo na sua escola).

Kamran Bigdely
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Scilab ou oitava são alternativas muito boas gratuitas para Matlab
Misery
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R seria melhor para testes estatísticos e gráficos. Se você está bem com a programação, escolha R. É de código aberto e poderoso.

Ou experimente o BioVinci se a programação custar muito tempo. Permite arrastar e soltar seus dados para executar estatísticas e criar plotagens. Gosto dos tipos modernos de plotagem que ele oferece, como o violino e o gráfico de dispersão 3D interativo (com informações flutuantes). Além disso, existe o PCA - realmente útil para pesquisas científicas. Mais um, ele suporta o Ubuntu 16.04, 18.04 e Debian 9.

Espero que isto ajude! Aqui está uma captura de tela de seu gráfico PCA 3D.

Nadia Park
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-1

Eu gostaria de sugerir o supermongo para uso científico. Embora seja amplo, você pode obtê-lo em seu instituto ou centro de pesquisa. Isso é muito amigável e fácil de operar. Você pode plotar seus dados com alta resolução e configurações avançadas.

Bhupendra
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