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?
Antworten:
Ich bin Physikstudent und habe festgestellt, dass QtiPlot die beste wissenschaftliche Plotsoftware für Ubuntu ist. Es ist Origin sehr ähnlich und funktioniert sehr gut.
Numpy und Matplotlib sind eine gute Kombination für die Verarbeitung und Anzeige von Daten.
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.
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)
Salbei könnte gut dafür sein. Es verbindet viele Open-Source-Mathematikwerkzeuge, um eine sehr umfangreiche und flexible App zu erstellen.
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
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.
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:
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.
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).
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.
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.