В настоящее время я делаю экспериментальную работу, и у меня есть много данных для траления, хотя. Я использую Gnumeric, и это очень хорошо, но часто я чувствую, что должно быть что-то лучшее.
В идеале я хотел бы получить 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.
Чтобы вы посоветовали?
Ответы:
Я учусь на физике и обнаружил, что лучшим программным обеспечением для построения графиков для Ubuntu является QtiPlot. Он очень похож на Origin и работает очень хорошо.
Numpy и Matplotlib - хорошая комбинация для обработки и отображения данных.
Я бы предложил Gnuplot . Он имеет отличный набор функций и хорошо документирован. Так что если вы потратите несколько минут на просмотр документации, вы поймете основную идею. Я использую gnuplot почти для всех своих графиков, только когда мне не нужен полный набор функций, я склонен использовать Ti k Z от LaTeX.
Является одной из лучших доступных программ визуализации данных. Он воплощает идеи Эдварда Туфте , автора классики в области графического дизайна и научных коммуникаций, таких как «Красивые доказательства» и «Визуальное отображение количественной информации».
GUI Deducer позволяет использовать ggplot2, не требуя знания языка программирования R, на котором реализован ggplot2. Если вы можете использовать Excel, вы можете использовать Deducer. Ваш статистический анализ будет действительным, а 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 хорош для этого. 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 старейшими научными графическими программами Unix. Время от времени я все еще использую gnuplot (кстати, это не GNU, а некоторые считают, что он не бесплатный ), потому что я знаю это и использую его много лет, но в этом столетии он не сильно изменился, и это не так. удобный в соответствии с современными стандартами.
Я думаю, что наиболее перспективными программами сейчас являются QtiPlot, LabPlot и Veusz. Первые два похожи на Origin (самое популярное программное обеспечение для черчения в Windows). У QtiPlot есть штатный разработчик, и, похоже, он разрабатывается более активно. Veusz отличается от клонов Origin и, в отличие от других программ, написан на Python. Это не в дистрибутиве, но она имеет PPA .
Еще одна программа, которую я использую для построения данных, это fityk. Он специализируется на подгонке кривых, и я использую его для построения графиков, в основном потому, что хорошо его знаю (я это написал), но я думаю, что в большинстве случаев QtiPlot или Veusz будут лучшим выбором.
Я бы предложил DataScene. Он производит действительно классные графики и анимации диаграмм. Я обнаружил, что кривая обучения очень плоская из-за Волшебника и учебных пособий. Вы можете найти больше информации о DataScene на:
Veusz - лучший инструмент для построения графиков с открытым исходным кодом, который я когда-либо мог найти. Это позволяет устанавливать очень подробные атрибуты научных сюжетов, такие как размер мелких и крупных тиков. Он также предоставляет операции для манипулирования наборами данных. Он поддерживает экспорт SVG и может удаленно управляться из других программ. Кроме того, мой опыт поддержки был очень хорошим. Автор ответил на мой вопрос в течение дня и реализовал запрос функции в течение двух недель.
R лучше всего подходит как для статистических тестов, так и для графиков. Если вы хорошо разбираетесь в программировании, выбирайте R. Это открытый и мощный инструмент.
Или попробуйте BioVinci, если программирование стоит слишком много времени. Это позволяет вам перетаскивать ваши данные для запуска статистики и создания графиков. Мне нравятся современные типы сюжетов, такие как скрипка и интерактивный 3D-график рассеяния (с парящей информацией). Плюс есть PCA - действительно полезный для научных исследований. Еще один, он поддерживает Ubuntu 16.04, 18.04 и Debian 9.
Надеюсь это поможет! Вот скриншот его 3D-сюжета PCA.