어떤 과학적 플로팅 소프트웨어를 사용할 수 있습니까?


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나는 현재 몇 가지 실험 작업을 수행하고 있지만 많은 데이터를 가지고 있습니다. 나는 Gnumeric을 사용하는데 매우 좋지만 종종 더 좋은 것이 있다고 생각합니다.

이상적으로는 최소한의 학습 곡선으로 최대 수의 기능을 원하지만 실제로 데이터 조작 및 플로팅에 사용할 수있는 Gnumeric보다 나은 것이 있는지 알고 싶습니다.

무엇을 추천하나요?

답변:


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나는 물리학 학생이며 우분투에 가장 적합한 과학적 플로팅 소프트웨어는 QtiPlot이라는 것을 알았습니다. Origin과 매우 유사하며 실제로 잘 작동합니다.


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QtiPlot은 공개 소스이므로 여기에서 소스를 다운로드 할 수 있습니다. prdownload.berlios.de/qtiplot/qtiplot-0.9.8.3.tar.bz2 모든 공개 소스 프로그램과 마찬가지로이 소스 코드를 편집하여 컴파일 할 수 있습니다. 그러나 저자는 무료로 컴파일 된 최신 바이너리를 제공하지 않습니다. 이를 위해 유지 보수 계약을 구독해야합니다. 이것이 좋은 습관인지는 모르겠지만 프로그램은 비용이 들며, 감당할 수 없거나 원하지 않는 경우 항상 혼자서 컴파일하거나 제공된 바이너리를 사용할 수 있습니다 우분투와 함께.
nicocarbone

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그것은 floss입니다 .fsf는 무료 소프트웨어 판매를 완벽하게 지원합니다.
Lincity

그러나 행렬의 데이터 크기가 큰 경우 qtiplot은 우분투에서 매우 느려집니다 (예 : 1K). 구글은 런치 패드에 버그가 등록됐다고 밝혔다. 이 문제에 대한 해결책이 있습니까? (없음 런치 패드에 제공되지)
Pushpak Dagade

유지 보수 계약이있는 경우에만 지원이있는 것 같습니다. 나는 Veusz와 마찬가지로 QtiPlot을 원격으로 제어 할 수 있는지 저자에게 물었고 유지 관리 계약이 있는지 물었다. 계약이 없으면 대답이 없습니다 ... 그는 공식 커뮤니티 포럼이 없다고 말했습니다. 또한 QtiPlot에 대한 많은 답변이없는 stackoverflow 관련 질문을 지적했으며 "포럼과 관련이 없다"고 대답했습니다. 한편으로는 비즈니스 모델을 이해할 수 있습니다. 반면, 사용 가능한 기능에 대한 "간단한 질문"이 답변 될 것이라고 생각했습니다.
Stefan

@Stefan과 nicocarbone qtiplot으로 Origin 프로젝트를 열 수 있는지 알고 있습니까? Software Center에서 사용 가능한 qtiplot은 슬프게도 오리진 프로젝트 열기를 지원하지 않습니다. 단일 사용자 라이센스로 20eur를 지불해야하는지 궁금합니다.
iamatrain

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NumpyMatplotlib 는 데이터 처리 및 표시를위한 좋은 조합입니다.


+1 원자력 산업에서 과학 보고서를 작성하는 동안 Matplotlib를 사용했습니다. 보너스 : 무료 소프트웨어이며 Python은 무한한 가능성을 제공합니다. Matplotlib이 마스터하기에는 쉽지 않다고 말하지만 실제로 배울 가치가 있습니다. 당신은 좋은 공식 문서를 가지고 있으며 stackoverflow에 대한 좋은 지원을 얻을 수 있습니다.
Maxime R.

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나는 Gnuplot 을 제안 할 것이다 . 멋진 기능이 있으며 문서화가 잘되어 있습니다. 따라서 문서를 훑어 보는 데 몇 분이 걸리면 기본 아이디어를 얻을 수 있습니다. LaTeX의 Ti k Z 를 사용하는 경향이있는 전체 기능 세트가 필요하지 않은 경우에만 거의 모든 플롯에 gnuplot을 사용 합니다.



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Ggplot2

최고의 데이터 시각화 프로그램 중 하나입니다. 그래픽 디자인 및 과학 커뮤니케이션 분야의 고전 작가 인 Edward Tufte 의 아이디어를 '아름다운 증거'와 '수량 정보의 시각적 표시'로 구현합니다.

Deducer GUI를 사용하면 ggplot2가 구현 된 R 프로그래밍 언어에 대한 지식이 없어도 ggplot2를 사용할 수 있습니다. Excel을 사용할 수 있으면 Deducer를 사용할 수 있습니다. 통계 분석이 유효하고 그래프 (ggplot2 덕분에)가 효과적이고 예쁘게 나타납니다.

#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)

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세이지 가 좋을 수도 있습니다. 다양한 오픈 소스 수학 도구를 결합하여 매우 광범위하고 유연한 앱을 만듭니다.


Sage는 오픈 소스이고 Python을 스크립팅 언어로 사용하기 때문에 좋습니다. 설정은 Wolfram Mathematica와 유사하며 Linux 버전에서도 사용 가능하지만 비용은 상당히 높습니다.
GaRyu

8

나는 qtoctave를 사용 했다 . 이전에 사용한 적이 있으면 MATLAB과 비슷합니다.

리포지토리에서 설치할 수 있습니다. sudo apt-get install qtoctave


명령이 10 월과 다른가요? 아니면 같은? 옥타브 엔진을 사용합니까?
Kamran Bigdely

링크를 읽었습니다. 옥타브의 프론트 엔드 사용자 인터페이스 일뿐입니다. 감동적인 것 같습니다!
Kamran Bigdely

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gnuplot과 xmgr / grace는 아마도 가장 오래된 유닉스 과학 그래프 프로그램 일 것입니다. 나는 여전히 gnuplot을 사용하고 있습니다 (BTW GNU가 아니며 일부는 무료로 간주하지 않습니다 ). 왜냐하면 그것을 알고 수년 동안 사용해 왔지만 이번 세기에는 많이 바뀌지 않았으며 그렇지 않습니다. 오늘날의 표준에 따라 사용자 친화적.

가장 유망한 프로그램은 현재 QtiPlot, LabPlot 및 Veusz라고 생각합니다. 처음 두 가지는 Origin (Windows에서 가장 많이 사용되는 플로팅 소프트웨어)과 유사합니다. QtiPlot에는 풀 타임 개발자가 있으며 더 적극적으로 개발 된 것으로 보입니다. Veusz는 Origin 클론과 다르며 다른 프로그램과 달리 Python으로 작성되었습니다. 아직 배포판에는 없지만 PPA가 있습니다.

데이터 플로팅에 사용하는 다른 프로그램은 fityk입니다. 그것은 커브 피팅에 특화되어 있으며 잘 알고 있기 때문에 주로 플로팅에 사용하지만 (필자가 쓴) 대부분의 경우 QtiPlot 또는 Veusz가 최선의 선택이라고 생각합니다.


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SciDavis, Scilab 및 MatplotLib를 사용했습니다. 그러나 최근에는 ParaView를 사용하고 있지만 사용하기 쉬운 프로그램은 아닙니다. 이전 것들은 쉽습니다.


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DataScene을 제안합니다. 정말 멋진 그래프와 차트 애니메이션을 생성합니다. 나는 마법사와 튜토리얼 때문에 학습 곡선이 평평하다는 것을 알았습니다. DataScene에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하십시오.

http://www.cyber-wit.com


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MagicPlot 은 Linux에서도 사용할 수 있으며 Java가 필요합니다. 보기 좋은 그래프와 일부 처리를 만드는 데 매우 유용합니다. 그리고 학생들에게는 무료입니다.


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Veusz 는 지금까지 찾을 수있는 최고의 오픈 소스 플로팅 도구입니다. 작은 눈금 및 주요 눈금 크기와 같은 과학적 플롯의 매우 상세한 속성을 설정할 수 있습니다. 또한 데이터 세트를 조작하는 조작도 제공합니다. SVG 내보내기를 지원하며 다른 프로그램에서 원격으로 제어 할 수 있습니다. 또한 지원에 대한 나의 경험은 매우 좋았습니다. 저자는 하루 안에 내 질문에 대답하고 2 주 내에 기능 요청을 구현했습니다.


이 소프트웨어가 권장 할만한 가치가 있다고 생각하는 이유에 대한 세부 정보를 추가하면 30자를 더 잘 사용할 수 있습니다. 풍모? 당신의 경험은? 등
Dɑvïd

답변을 업데이트했습니다
Stefan

Veusz는 매우 훌륭하며 지속적으로 개발하는 몇 안되는 파이썬 중 하나를 사용하는 것 외에는 매우 훌륭합니다. +1
Gabriel

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MATLAB 이 가장 좋을 수도 있지만 음모를 꾸미는 것뿐만 아니라 무료가 아닙니다 (실제로는 비싸지 만 학생이라면 학교에서 얻을 수 있습니다).


Scilab 또는 옥타브는 Matlab을 대체 할 수있는 매우 좋은 대안입니다.
Misery

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R은 통계 테스트와 그래프 모두에 가장 적합합니다. 프로그래밍에 능숙하다면 R로 가십시오. 오픈 소스이며 강력합니다.

또는 프로그래밍 비용이 너무 많이 드는 경우 BioVinci 를 사용해보십시오. 데이터를 끌어다 놓아 통계를 실행하고 플롯을 만들 수 있습니다. 나는 바이올린 플롯 및 대화 형 3D 산점도와 같은 현대 플롯 유형을 좋아합니다 (호버링 정보 포함). 또한 과학 연구에 정말 유용한 PCA가 있습니다. 또한 Ubuntu 16.04, 18.04 및 Debian 9를 지원합니다.

도움이 되었기를 바랍니다! 다음은 PCA 3D 플롯의 스크린 샷입니다.


-1

과학적으로 사용하기 위해 슈퍼 몬 고를 제안하고 싶습니다. 비록 광대하지만 기관이나 연구소에서 얻을 수 있습니다. 이것은 매우 사용하기 쉽고 조작하기 쉽습니다. 고해상도 및 고급 설정으로 데이터를 플로팅 할 수 있습니다.

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