과학 데이터 및 그래프를 게시하기 위해 권장되는 소프트웨어 및 워크 플로는 무엇입니까?

몇 가지 데이터 포인트의 간단한 플로팅에서 세부적인 스타일, 수학 조판 및 "전문적인 품질"을 갖춘 출판 레벨 그래픽 생성에 이르기까지 어떤 워크 플로를 제공합니까?

이것은 David의 질문과 약간 관련이 있지만 ( 어떤 속성이 전문적인 품질을 만드는가? ) 초점은 속성이 아니라 소프트웨어 또는 일반적인 워크 플로에 초점을 둡니다. 나는 많은 프로그램, Gnuplot, Origin, Matplotlib, TikZ / PGFplot, Qtiplot에 대한 피상적 인 경험을 가지고 있지만 데이터 분석과 멋진 인물을 동시에 수행하는 것은 오히려 어려운 것처럼 보입니다.

이것을 허용하는 소프트웨어가 있습니까? 아니면 패키지 중 하나를 더 깊이 파고 들어야합니까?

편집 : 현재의 워크 플로우는 서로 다른 작업을 수행하는 작업이 많지만 실제로는 효율적이지 않으며 대학 실험실의 많은 과학자들에게 일반적이라고 생각합니다. 일반적으로 다음과 같이 실험에서 출판까지 체인입니다.

1. 실험 데이터 가져 오기 (보통 ASCII 형식이지만 레이아웃, 예를 들어 헤더, 주석, 열 수 등)가 다릅니다.
2. 20 년 전에 작성된 Origin, Gnuplot 또는 arcane plot 프로그램에서 아무 문제가 없는지 확인하기위한 빠른 데이터 플롯.
3. 보다 상세한 데이터 분석 : 이론적 모델에 맞는 배경 기여도 빼기, 의존성 및 상관 관계 분석. 많은 과학자들이이 작업에 Origin을 사용하고 일부 Matlab 및 Python / Scipy / Numpy 사용이 증가하고 있습니다.
4. 전문적인 인물을 만들려면 저널 가이드 라인, 수학 조판 및 일반 편집에 맞게 조정해야합니다. 현재 나는 이것을 위해 Origin을 사용하지만 몇 가지 단점이 있습니다 (정확히 0.5pt의 선 너비를 얻으려고 시도하면 불가능합니다). 그림을 결합 / 연마하기 위해 주로 Adobe Illustrator를 사용합니다. PDF 문서의 가져 오기 / 내보내기를 잘 처리 할 수 ​​있지만 각 다이어그램에 대해 두 단계를 거치지 않아도됩니다.

마지막에 어떻게 보일지에 대한 예를 추가했습니다 (주로 손으로 변경하면 고통스럽고 모든 요소의 선폭을 설정하는 인터페이스를 제공하는 것이 좋을 것입니다).

파이썬에 대한 경험이 있거나없는 경우 Matplotlib 과 함께 사용할 수있는 Python 과학 소프트웨어 ( SciPy , Pandas ) 등을 사용하는 것이 좋습니다 . 프로그래밍 환경이므로 데이터 흐름, 데이터 조작 및 플로팅을 완벽하게 제어 할 수 있습니다. "전체 애플리케이션" Mayavi2 또는 Veusz를 사용할 수도 있습니다 .

당신이 말하는 것을 바탕으로, 범용 스크립팅 언어는 액세스 할 수있는 일종의 그래프 기능 (내장 또는 가져 오기)을 가지고 있다면 가장 좋은 방법 일 것입니다.

그 맥락에서 MATLAB은 작동하지만 프레젠테이션 품질 플롯을 위해 선 너비, 기호 및 축을 가지고 장난감을 만들어야합니다. 귀하의 기준을 감안할 때, MATLAB의 큰 약점은 자세한 수학적 조판입니다. MATLAB은 일부 TeX 레이블을 사용할 수 있지만 처리 할 수없는 LaTeX 명령이 있으므로 Adobe Illustrator의 PDF에서 일부 LaTeX 레이블을 되돌아 가서 붙여 넣어야하는 것을 기억합니다.

Python + NumPy는 numpy.loadtxt텍스트 데이터를 가져 오는 데 어려움이 없기 때문에 데이터 가져 오기에 사용할 수 있습니다. 이 시점에서 matplotlib와 Gnuplot ( Gnuplot.py 를 통해 Python 인터페이스가 있음)을 선택할 수 있습니다 . 2008 년 이후로 인터페이스를 적극적으로 개발하지는 않았지만 Gnuplot은 계속 릴리스를 추가하더라도 더 이상 변경됩니까? ). MatthewEmmett의 PyAsy 래퍼도 원하는 작업에 따라 작동 할 수 있습니다. Matplotlib에는 훌륭한 수학적 조판이 있으며 (Barron이 지적한 바와 같이) NumPy, SciPy 또는 기타 Python 패키지를 사용하여 데이터를 처리 할 수 ​​있습니다.

gnuplot과 관련하여 내가 가진 문제는 실제로 플롯하기 위해 만들어 졌다는 것입니다. gnuplot 스크립팅 언어 내에서 데이터를 조작하는 방법은 분명하지 않았습니다. 텍스트로 출력하기 전에 기본적으로 모든 데이터 조작을 미리 수행했지만 달리 수행하는 방법을 알 수 없었기 때문입니다. gnuplot을 사용하여 수식을 평가하고 조작을 할 수는 있지만 Python에는 훨씬 더 자연스러운 구문이 있으며 gnuplot보다 일반적인 유틸리티입니다. 정말 자연스럽고 배우기 쉬운 언어가 아닌 한 다른 언어를 배우고 싶지는 않습니다. (또는 내가 강요받지 않는 한)

Tecplot 360에도 비슷한 문제가 있습니다. Tecplot 360은 특히 3D로 놀라운 플롯을 생성합니다. 비교적 배우기 쉬운 GUI를 사용하여 Tecplot 360으로 할 수있는 일이 있는데, 다른 플로팅 패키지에서 수행하기 어려울 것입니다. 내가 Tecplot을 사용한 마지막 시간은 6 년 또는 7 년 전입니다. 분명히, 그들은 이후 많은 기능을 추가했습니다. 인덱싱, 슬라이싱 또는 영역 설정을 통해 데이터 조작을 수행 할 수 있습니다. 파생 수량은 방정식을 사용하여 계산할 수 있습니다. 데이터의 푸리에 변환 (Fourier Transform)을 수행하고 보간 (또는 크 래깅)을 수행하고 여러 가지 다른 작업을 수행 할 수도 있습니다. 수학적 조판을 수행하는 방법은 명확하지 않습니다. Tecplot의 HTML 출력을 해킹하고 MathJax 또는 MathML을 추가 할 수 있습니까? 내 생각에 Tecplot에 대한 단점은 무료가 아니라는 것입니다. iffy 수학적 조판 및 복잡한 데이터 조작을 스크립팅하려면 Tecplot의 매크로 언어를 학습해야합니다. 가장 큰 장점은 3D 플로팅 기능이 matplotlib 및 MATLAB을 훨씬 앞선다는 점입니다. Tecplot의 매크로 / 스크립팅 언어를 사용하여 플롯 데이터를 배치하고 일부 기능이 제한된 외부 Python 스크립트를 호출 할 수 있습니다. 또한 MATLAB과 마찬가지로 Tecplot 스크립팅을 배우고 싶지 않은 경우 사용할 수있는 GUI가 있습니다. (Tecplot의 GUI는 MATLAB보다 훨씬 전 기능을 갖추고 있습니다.) 가장 큰 장점은 3D 플로팅 기능이 matplotlib 및 MATLAB을 훨씬 앞선다는 점입니다. Tecplot의 매크로 / 스크립팅 언어를 사용하여 플롯 데이터를 배치하고 일부 기능이 제한된 외부 Python 스크립트를 호출 할 수 있습니다. 또한 MATLAB과 마찬가지로 Tecplot 스크립팅을 배우고 싶지 않은 경우 사용할 수있는 GUI가 있습니다. (Tecplot의 GUI는 MATLAB보다 훨씬 전 기능을 갖추고 있습니다.) 가장 큰 장점은 3D 플로팅 기능이 matplotlib 및 MATLAB을 훨씬 앞선다는 점입니다. Tecplot의 매크로 / 스크립팅 언어를 사용하여 플롯 데이터를 배치하고 일부 기능이 제한된 외부 Python 스크립트를 호출 할 수 있습니다. 또한 MATLAB과 마찬가지로 Tecplot 스크립팅을 배우고 싶지 않은 경우 사용할 수있는 GUI가 있습니다. (Tecplot의 GUI는 MATLAB보다 훨씬 전 기능을 갖추고 있습니다.)

TikZ 및 PGFPlot과 같은 LaTeX 기반 도구는 사용 사례에 적합하지 않은 것으로 보입니다. 여기서 약점은 데이터 조작입니다. TikZ 및 PGFPlot은 훌륭한 LaTeX 도구입니다. 나는 그것들을 더 잘 사용하는 방법을 알고 있었으면 좋겠다. LaTeX이기 때문에 워크 플로가 필요한 데이터를 LaTeX로 잘라 붙여넣고 플로팅하는 것 같습니다. LaTeX 내부에서 프로그램을 실행할 수는 있지만 프레젠테이션이나 문서의 경우 해당 기능이 어떻게 도움이 될지 모르겠습니다. 완제품. 그 워크 플로에 문제가 없을 수도 있습니다. 두 도구 모두 잘 설계되어 고품질 인물을 생산하는 것으로 유명합니다.

마지막으로, Adobe Illustrator는 말한 것처럼 플롯을 만질 수있는 훌륭한 도구입니다. 결함은 스크립트 작성이나 반복성이 부족하지만 약간의 조정을 원한다면 그래픽 편집 프로그램을 능가하는 것은 없습니다.

나는 이것이 훌륭한 질문이라고 생각하며, 지금 내 마음의 최전선에있는 질문입니다. 수학적으로 대부분의 저널을 읽을 때 Matlab은 용인되는 것처럼 보이지만 PNAS, Nature, PLoS ONE 등과 같은 저널에 나타나는 아름다운 플롯과 다이어그램에 대해서는 IMHO를 측정하지 않습니다.

몇 주 동안 연구 그룹에서이 문제를 정확히 논의한 후에도 어떤 패키지가 가장 적합한 지에 대한 실제 결론을 내리지 못했습니다. 우리는 문서, 블로그 또는 기타 웹 소스에서 그래픽 소프트웨어를 비교하는 것이 주어진 목적에 가장 적합한 패키지를 결정하는 데 크게 쓸모가 없음을 발견했습니다.

나는 이 패키지들의 전부 / 많은 전문가 가 아닌 일반 사용자에게 실제로 도움 이되는 것은 일종의 "그래픽 벤치 마크"로 사용될 수있는 아주 잘 정의 된 작은 예제를 갖는 것이라고 생각한다. CFD 벤치 마크 와 같은 의미 ). 내가 아는 한, 현재 이와 같은 것은 존재하지 않습니다.

최소한,보고 싶습니다 :

1. 여러 선 및 점 유형, 범례, 레이블 / 제목의 수학 등을 포함하는 합리적으로 간단한 2D 선 플롯
2. 3D 표면 플롯에 적합합니다.
3. 등면, 절단면 및 기타 멋진 기능을 갖춘보다 정교한 3D 플롯.
4. 멋진 3D 다이어그램.

# 1-3에 대한 데이터와 # 4에 대한 사진 또는 "원본"다이어그램이 제공됩니다. 각 예제에 대해 코드 (입력) 및 이미지 (출력)가 게시됩니다. 이를 통해 독자는 이미지 품질 및 코드 복잡성 측면에서 자신에게 적합한 패키지를보다 쉽게 ​​판단 할 수 있습니다.

내 계획은 앞으로 몇 달 동안 # 1, 2, 4 및 Matlab, pgf / TikZ, python / scipy를 포함한 소수의 패키지에 대해 그룹에서 이와 같은 작업을 수행하는 것입니다. 관심이 있다면 공개적으로 게시 할 수 있습니다.

따라서 이것은 원래 게시 된 질문에 대한 답변이 아니지만 몇 개월 후에 답변 될 수 있습니다.

나는 일반적으로 gnuplot을 사용 합니다. 배우기가 어려울 수 있지만 매우 깨끗한 음모를 만들어냅니다. 로 작성된 문서에 쉽게 포함 할 수 있도록 캡슐화 된 포스트 스크립트 형식 (.eps) 으로 플롯을 생성하도록 설정할 수도 있습니다.$\LaTeX$

고려해야 할 또 다른 소프트웨어 패키지는 Asymptote 입니다. Asymptote는 실제로 벡터 기반 출력을 생성하는 프로그래밍 언어 (구문과 같은 C ++)입니다. 한 가지 좋은 기능은 텍스트가 수학 방정식을 포함한 LaTeX로 렌더링되므로 그림의 텍스트가 문서와 일치한다는 것입니다.

PyAsy 라는 Asymptote에 Python 래퍼를 작성하여 NumPy 배열을 Asymptote 엔진에 전달하고 몇 가지 기본 플로팅을 수행 할 수 있습니다. 상당히 거칠고 기능이 완전하지는 않지만 도움이 될 수 있습니다.

어쨌든 Asymptote의 출력 품질은 정말 좋습니다.

편집 : 위의 내용 외에도 Fabric 은 원격 작업 시작, 디렉토리 동기화 및 이진 빌드, 실행 데이터 가져 오기 및 / 또는 원격 분석 스크립트 실행에 매우 유용한 것으로 나타났습니다 . 원격 명령을 좀 더 쉽고 스크립트 가능하게 실행하는 상당히 가벼운 Python 라이브러리입니다.

Mathematica의 그래픽 기능에 대한 간단한 리뷰를 작성해 보겠습니다. 그것이 제가 알고있는 것입니다.

그게 뭘 할 수 있지?

몇 가지 예를 보려면 Wolfram 사이트 의 Mathematica 코드 갤러리 를 확인 하십시오. 특별히 시각화에 관한 것은 아니지만 거의 모든 예에는 일부 플로팅이 포함됩니다.

Mathematica.SE 의 플로팅 (기본) 및 그래픽 (고급) 태그를 찾아 볼 수도 있습니다.

완전 자동 방식으로 예제 이미지를 생성 할 수 있습니다 (수동 후 처리 필요 없음).

강점

• 모든 그래픽은 선언적인 방식으로 지정됩니다 (SVG와 같이 시스템에 무언가 를 그리 도록 지시하지 않고 벡터 그래픽 객체 만 나열 ). 그래픽은 시스템의 다른 것과 같은 종류의 Mathematica 표현이며 특별한 방식으로 표시됩니다. 즉, 그래픽을 만든 후 그래픽을 쉽게 변환하고 처리 할 수 ​​있습니다. 이는 플로팅 함수로 만든 그래픽에도 적용됩니다.

• 그래픽을 작성하는 빠르고 간단한 방법은 고급 플로팅 기능 을 사용하고 많은 옵션을 설정하여 출력을 사용자 정의하는 것입니다. 필요한 정확한 플롯에 대한 기능이없는 경우 그래픽 프리미티브 에서 그래픽을 조립할 수도 있습니다 (이 또한 매우 쉽습니다 ).

• 수학 함수 플로팅 기능 이 우수합니다. 내가 아는 한 그것은 클래스를 이끌고 있습니다. Mathematica 샘플은 적응 적으로 (2D 및 3D로) 기능하므로 부드러운 플롯을 빠르고 자동으로 생성 할 수 있습니다. 특이점, 불연속성 등은 플로팅 기능으로 상징적으로 감지됩니다.

• 특정 인쇄 크기에 맞는 그림을 제작할 수 있으며 출판물의 주변 텍스트와 잘 일치하는지 확인하십시오 (예 : 글꼴 크기 및 스타일 일치). 2D에는 두 가지 종류의 좌표가 있습니다. 데이터에 해당하는 플롯 좌표와 프린터 점에 지정된 절대 좌표입니다. 전자는 그래픽 크기를 조정할 때 크기가 조정되고 후자는 그렇지 않습니다. 텍스트는 기본적으로 절대 좌표를 사용합니다. 즉, 동일한 그림을 7cm 또는 14cm 크기로 내보낼 지 여부에 관계없이 8 포인트 유형은 8 포인트가됩니다. 이를 통해 서적의 텍스트와 글꼴 크기를 일치시킬 수 있습니다.

• 수학 공식을위한 내장 조판. MATEX 타사 패키지는 우수한 품질 수식 조판을위한 LaTeX의 통합을 제공합니다. (공개 : 저는 저자입니다.)

• 동일한 시스템에서 모든 데이터 처리를 수행 할 수 있습니다. 일반적으로 약간의 작업으로 전체 그림 작성 프로세스를 자동화 할 수 있으며 (일부 고급 측면도 ) Adobe Illustrator와 같은 소프트웨어에서 수동 후 처리를 할 필요가 없습니다. 이것은 마지막 순간에 사소한 문제를 발견하고 그림을 다시 생성해야 할 때 중요합니다.

약점

• 서브 플롯이 여러 개인 도형을 가지고 있고 서브 플롯 의 좌표 시스템간에 정확한 정렬을하는 것은 어려울 수 있습니다.

  SciDraw (제 3 자) 패키지 및 수정이이 도면의 모든면에 걸쳐 상세한 제어를 제공한다. 이 패키지의 단점은 수치를 설정하는 데 더 많은 노력이 필요하다는 것입니다.

• 3D 그래픽은 벡터 형식으로 잘 내 보내지 않습니다. 비트 맵 버전을 내보내는 것이 좋습니다.

• 기관에 아직 라이센스가 없으면 비용이 발생합니다.

이미 TikZ를 알고 있다면 R 과 tikzDevice에 관심이있을 것입니다 . 여기 예가 있습니다 : tikzDevice-R의 TikZ 출력 , 여기 또 다른 예가 있습니다 : R : tikzDevice가있는 TikZ 다이어그램 .

PGF 플롯에 대해 자세히 알아보십시오.

1) 3D 다이어그램을 수행 할 수 있습니다 : python-matplotlib이 수행 할 수 없으며 gnuplot이 추악합니다.

2) 기본 문서와 크기 및 패밀리의 글꼴이 일관됩니다.

3) 특정 colorchemes에 대한 템플릿을 만들 수 있습니다

시장에는 이와 비슷한 것이 없습니다. :)

데이터 시각화 및 데이터 조작과 관련하여 Tecplot이 매우 강력하다는 것을 알았습니다.

제한된 경험에 대한 나의 견해를 제시하려고 노력할 것입니다. 여기에는 2D 데이터 플롯, 산점도 및 그래프 기반 다이어그램 (트리 및 그래프, 플로우 차트)과 같은 몇 가지 유형의 플롯 만 포함됩니다. 그러나 먼저 질문에서 조금 벗어날 수 있습니다.

먼저, 고품질 플롯의 중요성이 간과되는 경우가 많습니다. 플롯은 데이터 를 표시 할 뿐 아니라 효과적으로 사용하면 복잡한 텍스트를 표현할 수있는 복잡한 아이디어를 전달할 수 있습니다. 이것은 좋은 음모의 구성, 장점 및 단점을 논의하기에 적절한 장소가 아니라 관심 이있는 경우 여기를 참조하십시오 .

둘째, 나는 양질의 음모에 시간을 보내는 것보다 반 구운 음모를 사용하여 후회하는 경우가 더 많습니다. 예를 들어, 제대로 정규화되지 않았을 수있는 데이터를 빠르게 살펴보기 위해 반 베이크 플롯을 사용하거나 시각적으로 비교하기 위해 좋지 않은 플롯을 사용하는 경우 불량 플롯이 사용자에게 거짓말 을 할 수 있기 때문입니다. (눈은 종종 매우 용서하거나 오도 할 수 있습니다). 그래서 나는 항상 결과에 익숙하지 않은 사람에게 보여지는 것처럼 플롯을 준비하는 것이 좋습니다. 이를 통해 시간을 절약하고 작업을 개선 할 수 있습니다. 또한 프리젠 테이션 자료가 다음 프리젠 테이션 / 세미나 / 종이에 준비 될 수 있다는 추가 이점이 있습니다.

지금 질문에 대답 ,

내 경험상 데이터 처리를 실제 플로팅 도구 및 이미지 조작 도구와 분리하는 것이 좋습니다. 데이터 처리를 위해 파이썬은 매우 유연하기 때문에 파이썬을 사용하며 파이썬을 통해 쉽게 처리 할 수없는 파일 형식을 찾지 못했습니다. 또한 numpy 및 scipy 라이브러리는 숫자 데이터를위한 강력한 조작 도구가 될 수 있습니다.

파이썬에서는 모든 서식 세부 정보를 제어 할 수있는 플로팅 도구를 보지 못했습니다. 라텍스로 용지를 포맷하는 동안 이미지를 통합하려고 할 때 큰 차이를 만드는 것이 세부 사항이라는 것을 알았습니다. 예를 들어, 공백과 주변 및 주변 비율의 제어는 matplotlib (두려울 수는 없지만 내 시간 가치가 없음)의 두통이 될 수 있습니다. 저널과 회의에서 흔히 볼 수있는 것처럼 공간이 제한되어 있으면 매우 중요합니다. 서류.

내 경험상, GNUPLOT 이 2D 플롯과 산점도를 포맷하고 생성하기위한 최고의 도구 라는 것을 알았습니다 . 플롯의 모든 세부 사항을 제어 할 수 있습니다. 또한 흑백 또는 컬러로 고품질 플롯 (벡터 이미지)을 생성 할 수 있습니다. 높은 수준의 제어는 GNUPLOT을 배우기가 더 어렵게 만들고 때로는 간단한 작업에 약간의 작업이 필요할 수 있지만 예제에서 시작하면 작업을 단순화 할 수 있습니다. 나는 일반적 으로이 두 사이트에서 영감을 얻습니다 .FAQ 사이트 또는 공식 데모는 여기를 참조하십시오 .

때때로 GNUPLOT에 의해 생성 된 음모가 상당히 클 수 있으며 (MB 범위) 저널이 파일을 거부 할 수 있습니다 (이것은 매우 다채로운 산점도로 나에게 발생했습니다). 이미지를 변환, 편집 및 압축 할 수있는 명령 줄 도구 인 Imagemagick를 사용하고 추천 합니다 (파일 크기를 크게 줄이면서 고품질 JPEG를 생성 및 편집하는 데 사용했습니다). 자동 데이터 압축을 사용하는 다른 도구를 사용해 보았습니다. 이미지 아티팩트와 압축 사이의 섬세한 균형으로 인해 특히 문제가되었습니다.

나는 또한 다이어그램을 상당히 공유했다 (종종 프리젠 테이션을 위해). 종이가 아닌 한 번에 다이어그램을 사용하면 Keynote 응용 프로그램 (OSX)과 pdf로 저장하는 것이 충분하다는 것을 알았습니다. 그러나 이미지를 여러 번 사용하는 경우 프리젠 테이션 품질이 더 중요하며 TikZ 는 내가 선호하는 도구입니다. 나는 TikZ를 사용하기가 다소 어렵다는 것을 알지만 예제에서 시작 하면 훨씬 쉽습니다.

마지막으로, 나는 bash 또는 python과 함께 사용하는 다른 도구를 통합하기 위해 명령 줄에서 대부분의 작업을 수행합니다.

QtiPlot에 대한 빠른 투표입니다.

완벽하지는 않지만 파이썬 스크립팅과 함께 GUI 용이성의 가장 좋은 조합을 제공하므로 실제로 수행하는 작업은 "Qtiplot / Python / (Illustrator 또는 Inkscape)"입니다. Qtiplot은 확장 가능하므로 파이썬 명령을 실행하여 데이터를 열고 처리 한 다음 테이블에 덤프 할 수있는 자체 스크립트 / 매크로를 만들 수 있습니다. 그런 다음 수동 또는 자동으로 플로팅 할 수 있습니다. 인터넷 사용 가능한 조판 기 또는 로컬 조판기를 사용하여 LaTeX 조판에서 작동하도록 구성 할 수도 있으므로 플롯 제목 / 축 / 마크 업에 수학 공식을 넣을 수 있습니다.

그런 다음 플롯을 원하는 형식으로 내보낼 수 있지만 가장 잘 작동하는 형식은 의심 할 여지없이 SVG입니다. 원하는 경우 SVG 파일을 잉크 스케이프에서 수정할 수 있으며 LaTeX 조판 기능도 있습니다.

MatPlotLib는 훌륭하지만 가장 큰 단점은 모든 스크립팅 플로팅 솔루션과 마찬가지로 모든 것을 절대적으로 직접 코딩해야한다는 것입니다. QtiPlot은 데이터 처리를 스크립트 / 자동화하고 훌륭한 Python 기능으로 모두 플로팅 할 수 있으며 거친 컷 플롯을 GUI로 전달하여 수동으로 조정하고 모든 종류의 GUI 커팅 / 붙여 넣기 / 조작을 수행 할 수 있기 때문에 훌륭합니다. 데이터 분석을 위해 사례별로 훨씬 빠릅니다. 또한 스크립팅으로 치수를 정확하게 설정하고 matplotlib로는 수행 할 수없는 GUI로 치수를 조작 할 수도 있습니다.

QtiPlot 플로팅 솔루션에 대한 느낌에 달려 있다고 생각합니다. 나는 그것이 매우 유능하다는 것을 알았지 만 그것은 모두 가파른 학습 곡선입니다.

아무도 Nico Schlömer의 우수한 도구 matlab2tikz 및 matplotlib2tikz를 언급하지 않은 것에 놀랐습니다 . 문서 준비에 LaTeX를 사용하고 데이터 처리에 Matlab 또는 Python을 사용하는 경우 고품질의 벡터 플롯을 쉽게 얻을 수 있습니다.

1. 축, 레이블, 범례 등 Matlab 또는 Python에서 플롯을 준비하십시오. TeX 형식에 대해 걱정하지 마십시오.
2. 전화 matlab2tikz('figure.tex')(또는 matplotlib2tikz)
3. figure.tex취향에 맞게 편집 (라벨 텍스트를 적절한 수학, 색상 변경, 선 너비, 범례 배치, 축 스타일 등으로 대체 ), pgfplots 매뉴얼 (또는 TeX 스택 교환의 pgfplots 에 대한 많은 질문 )을 참조하십시오 .
4. 당신의 그림에서 대신 includegraphics넣어, \input{figure.tex}(그리고 포함하는 것을 잊지 마세요 \usepackage{pgfplots}전문에).
5. 제출 들어, PDF로 그림을 구워 간단하게 대체 할 외부화 라이브러리 (매뉴얼의 7 장 참조)를 사용 \input{figure.tex}하여 \includegraphics{figure.pdf}.

스크립팅을 찾고 있지 않다면 MagicPlot을 살펴보십시오. Origin과 같이 기능이 풍부하지는 않지만 (예 : 2D 플롯 만 생성 할 수 있음) 선 너비 및 기타 속성에 문제가 발생하지 않았습니다. 다시 그리기가 충분히 빠르지 만 플롯은 앤티 앨리어스가 좋습니다. 유용한 피팅.

Tecplot 360은 대용량 데이터를 처리하고 출판 품질 플롯을 생성하는 데 적합합니다. 데이터를 처리하기위한 강력한 애드온 및 스크립팅 인터페이스가 있습니다. 사후 처리에 필요한 모든 작업을 수행하는 것으로 보입니다.

일반적인 실수는 Excel을 사용하는 것입니다. 아니요. 레이아웃, X 범위, 컬러 맵을 기억하지 않습니다. 애니메이션되지 않습니다. 추악하고 부피가 큰 스프레드 시트를 사용하여 데이터 작업을 수행합니다.

물론 사후 처리 및 텍스트 편집을 모두 수행하는 도구를 찾을 수 없으며 발행물에 적합한 텍스트 편집기를 선택하는 것도 또 다른 중요한 질문입니다. 인용 관리자가 못생긴 MS Word를 사용하지 마십시오. 사용중인 운영 체제에 사용 가능한 LyX 또는 기타 라텍스 도구를 사용합니다.

아, 그리고 PDF를 게시해야 할 때 LaTeX, Word 또는 읽을 수있는 수학 형식의 링크를 포함하십시오. PDF에서는 그렇지 않습니다.