Tôi hiện đang làm một số công việc thử nghiệm và tôi có rất nhiều dữ liệu để truy tìm. Tôi sử dụng Gnumeric, và nó rất tốt, nhưng thường thì tôi cảm thấy phải có thứ gì đó tốt hơn.
Lý tưởng nhất là tôi muốn số lượng tính năng tối đa với một đường cong học tập tối thiểu, nhưng thực sự tôi chỉ muốn biết liệu có thứ gì tốt hơn Gnumeric mà tôi có thể sử dụng để thao tác và vẽ đồ thị.
Bạn muốn giới thiệu gì?
Câu trả lời:
Tôi là sinh viên Vật lý và nhận thấy phần mềm vẽ đồ họa khoa học tốt nhất cho Ubuntu là QtiPlot. Nó rất giống với Origin, và hoạt động thực sự tốt.
Numpy và Matplotlib tạo ra một sự kết hợp tốt để xử lý và hiển thị dữ liệu.
Tôi muốn đề nghị Gnuplot . Nó có một bộ các tính năng tiện lợi và là tài liệu tốt. Vì vậy, nếu bạn dành vài phút để đọc lướt qua tài liệu, bạn sẽ có được ý tưởng cơ bản. Tôi sử dụng gnuplot cho gần như tất cả các lô của mình, chỉ khi tôi không cần bộ đầy đủ các tính năng tôi có xu hướng sử dụng Ti k Z từ LaTeX.
Là một trong những chương trình trực quan hóa dữ liệu tốt nhất hiện có. Nó thực hiện các ý tưởng của Edward Tufte , tác giả của tác phẩm kinh điển trong thiết kế đồ họa và truyền thông khoa học là 'Bằng chứng đẹp' và 'Hiển thị trực quan của thông tin định lượng'.
GUI Deducer cho phép sử dụng ggplot2 mà không cần kiến thức về ngôn ngữ lập trình R trong đó ggplot2 được triển khai. Nếu bạn có thể sử dụng excel, bạn có thể sử dụng Deducer. Các phân tích thống kê của bạn sẽ hợp lệ và các biểu đồ của bạn (nhờ ggplot2) sẽ hiệu quả và đẹp mắt.
#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)
Sage có thể tốt cho điều đó. Nó liên kết với nhau rất nhiều công cụ toán học nguồn mở để tạo ra một ứng dụng rất rộng lớn và linh hoạt.
Tôi đã sử dụng qtoctave . Nó tương tự như MATLAB nếu bạn đã sử dụng trước đó.
Bạn có thể cài đặt nó từ kho lưu trữ: sudo apt-get install qtoctave
gnuplot và xmgr / Grace có lẽ là các chương trình đồ họa khoa học lâu đời nhất của Unix. Thỉnh thoảng tôi vẫn sử dụng gnuplot (BTW không phải là GNU và một số người cho rằng nó không miễn phí ), vì tôi biết nó và tôi đã sử dụng nó trong nhiều năm, nhưng nó đã không thay đổi nhiều trong thế kỷ này và nó không thay đổi thân thiện với người dùng theo tiêu chuẩn ngày nay.
Tôi nghĩ rằng các chương trình hứa hẹn nhất hiện nay là QtiPlot, LabPlot và Veusz. Hai cái đầu tiên tương tự Origin (phần mềm âm mưu phổ biến nhất trên Windows). QtiPlot có một nhà phát triển toàn thời gian và nó dường như được phát triển tích cực hơn. Veusz khác với bản sao Origin và không giống như các chương trình khác, nó được viết bằng Python. Nó chưa ở bản phân phối, nhưng nó có PPA .
Một chương trình khác mà tôi sử dụng để vẽ dữ liệu là fityk. Nó chuyên về khớp đường cong và tôi sử dụng nó cho âm mưu chủ yếu vì tôi biết rõ về nó (tôi đã viết nó), nhưng tôi đoán trong hầu hết các trường hợp, QtiPlot hoặc Veusz sẽ là lựa chọn tốt nhất.
Tôi muốn đề xuất DataScene. Nó tạo ra các biểu đồ thực sự mát mẻ và hình ảnh động biểu đồ. Tôi thấy đường cong học tập là cổ tích vì Wizard và hướng dẫn. Bạn có thể tìm thêm thông tin về DataScene tại:
Veusz là công cụ vẽ sơ đồ nguồn mở tốt nhất mà tôi có thể tìm thấy cho đến nay. Nó cho phép thiết lập các thuộc tính rất chi tiết của các lô khoa học, như kích thước đánh dấu nhỏ và chính. Nó cũng cung cấp các hoạt động để thao tác các tập dữ liệu. Nó hỗ trợ xuất SVG và có thể được điều khiển từ xa từ các chương trình khác. Hơn nữa, kinh nghiệm của tôi với sự hỗ trợ đã rất tốt. Tác giả đã trả lời câu hỏi của tôi trong vòng một ngày và thực hiện một yêu cầu tính năng trong vòng hai tuần.
R sẽ là tốt nhất cho cả kiểm tra thống kê và đồ thị. Nếu bạn ổn với lập trình, hãy tìm R. Nó là nguồn mở và mạnh mẽ.
Hoặc dùng thử BioVinci nếu lập trình khiến bạn tốn quá nhiều thời gian. Nó cho phép bạn kéo và thả dữ liệu của mình để chạy số liệu thống kê và tạo các ô. Tôi thích các loại cốt truyện hiện đại mà nó cung cấp, như cốt truyện violin và cốt truyện phân tán 3D tương tác (với thông tin lơ lửng). Thêm vào đó là PCA - thực sự hữu ích cho nghiên cứu khoa học. Một điều nữa, nó hỗ trợ Ubuntu 16.04, 18.04 và Debian 9.
Hi vọng điêu nay co ich! Đây là một ảnh chụp màn hình của cốt truyện 3D PCA của nó.