Зараз я займаюся експериментальною роботою, і в мене є дуже багато даних для того, щоб вилазити. Я використовую Gnumeric, і це дуже добре, але часто я відчуваю, що має бути щось краще.
В ідеалі я хотів би отримати максимальну кількість функцій з мінімальною кривою навчання, але насправді я просто хотів би знати, чи є щось краще, ніж Gnumeric, що я можу використовувати для маніпулювання та побудови графіків.
Що б ти порадив?
Відповіді:
Я студент фізики і виявив, що найкращим програмним забезпеченням для побудови програм для Ubuntu є QtiPlot. Він дуже схожий на Origin, і працює дуже добре.
Numpy та Matplotlib складають гарну комбінацію для обробки та відображення даних.
Я б запропонував Гнуплот . Він має чудовий набір функцій і добре задокументований. Тож якщо вам потрібно кілька хвилин, щоб проглянути документацію, ви отримаєте основну думку. Я використовую gnuplot майже для всіх своїх сюжетів, лише коли мені не потрібен повний набір функцій, я схильний використовувати Ti k Z від LaTeX.
Є однією з найкращих доступних програм візуалізації даних. Він реалізує ідеї Едварда Туфте , автора класики графічного дизайну та наукової комунікації, як «Красиві докази» та «Візуальне відображення кількісної інформації».
Графічний інтерфейс Deducer дозволяє використовувати ggplot2, не вимагаючи знання мови програмування R, в якій реалізовано ggplot2. Якщо ви можете використовувати excel, ви можете використовувати Deducer. Ваші статистичні аналізи будуть дійсними, і ваші графіки (завдяки ggplot2) будуть ефективними та гарними.
#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)
Мудрець може бути для цього корисним. Це пов'язує багато інструментів з математики з відкритим кодом, щоб створити дуже розширений і гнучкий додаток.
Я використав qtoctave . Це схоже на MATLAB, якщо ви використовували це раніше.
Ви можете встановити його з сховищ: sudo apt-get install qtoctave
gnuplot та xmgr / grace - це, мабуть, найдавніші наукові програми графіки Unix. Я все ще час від часу використовую gnuplot (BTW це не GNU, а деякі вважають це не безкоштовним ), тому що я знаю це і використовую його вже багато років, але він не сильно змінився в цьому столітті, і це не так зручна для користувачів згідно з сьогоднішніми стандартами.
Я думаю, що найбільш перспективними програмами зараз є QtiPlot, LabPlot та Veusz. Перші два схожі на Origin (найпопулярніше програмне забезпечення для створення сюжетів у Windows). У QtiPlot є розробник, який працює на повний робочий день, і, здається, він розробляється активніше. Веуш відрізняється від клонів Origin і на відміну від інших програм він написаний на Python. Це ще не в дистрибутиві, але в ньому є PPA .
Ще одна програма, яку я використовую для побудови даних, - це fityk. Він спеціалізується на підгонці кривих, і я використовую його для побудови графіків, головним чином, тому що я це добре знаю (я це написав), але, мабуть, у більшості випадків QtiPlot або Veusz будуть найкращим вибором.
Я б запропонував DataScene. Він створює дійсно круті графіки та графічні анімації. Я виявив, що крива навчання є феєричною плоскою через майстра та навчальних посібників. Ви можете знайти більше інформації про DataScene на:
Вєуш - найкращий інструмент для створення графіки з відкритим кодом, який я міг знайти досі. Це дозволяє встановлювати дуже детальні атрибути наукових сюжетів, наприклад, мінорні та основні розміри кліща. Він також забезпечує операції по маніпулюванню наборами даних. Він підтримує експорт SVG і може бути віддалено керований з інших програм. Крім того, мій досвід з підтримкою був дуже хорошим. Автор відповів на моє запитання протягом дня і впровадив запит на функцію протягом двох тижнів.
R найкращий як для статистичних тестів, так і для графіків. Якщо ви добре з програмуванням, перейдіть на R. Це відкритий і потужний.
Або спробуйте BioVinci спробувати, якщо програмування коштує вам занадто багато часу. Це дозволяє перетягувати дані для запуску статистики та створення графіків. Мені подобаються сучасні типи сюжетів, які він пропонує, як скрипковий сюжет та інтерактивний тривимірний сюжет (з наведенням інформації). Плюс є PCA - це дуже корисно для наукових досліджень. Ще один, він підтримує Ubuntu 16.04, 18.04 та Debian 9.
Сподіваюся, це допомагає! Ось скріншот 3D-сюжету PCA.
Я хотів би запропонувати супермонго для наукового використання. Хоча це і є експансивним, але ви можете отримати його у своєму інституті чи дослідницькому центрі. Це дуже зручно і зручно в експлуатації. Ви можете розмістити свої дані з високою роздільною здатністю та розширеними налаштуваннями.