Sou estudante de Física e descobri que o melhor software de plotagem científica para o Ubuntu é o QtiPlot. É muito semelhante ao Origin e funciona muito bem.
Atualmente estou fazendo um trabalho experimental e tenho muitos dados para pesquisar. Eu uso o Gnumeric, e é muito bom, mas muitas vezes sinto que tem que haver algo melhor.
Idealmente, eu gostaria do número máximo de recursos com uma curva de aprendizado mínima, mas realmente gostaria apenas de saber se há algo melhor do que o Gnumeric que eu possa usar para manipular e plotar dados.
O que você recomendaria?
Sou estudante de Física e descobri que o melhor software de plotagem científica para o Ubuntu é o QtiPlot. É muito semelhante ao Origin e funciona muito bem.
Numpy e Matplotlib fazem uma boa combinação para processar e exibir dados.
Eu gostaria de sugerir o Gnuplot . Tem um conjunto bacana de recursos e é bem documentado. Então, se você levar alguns minutos para examinar a documentação, terá a ideia básica. Eu uso o gnuplot para quase todos os meus gráficos, somente quando não preciso do conjunto completo de recursos que costumo usar Ti k Z do LaTeX.
É um dos melhores programas de visualização de dados disponíveis. Ele implementa as idéias de Edward Tufte, autor de clássicos em design gráfico e comunicação científica como "Beautiful Evidence" e "The Visual Display". de informação quantitativa '.
A GUI do Deducer torna possível usar o ggplot2 sem requerer conhecimento da linguagem de programação R na qual o ggplot2 é implementado. Se você pode usar o Excel, você pode usar o Deducer. Suas análises estatísticas serão válidas e seus gráficos (graças ao ggplot2) serão eficazes e bonitos.
#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)
gnuplot e xmgr / grace são provavelmente os mais antigos programas gráficos científicos Unix. Eu ainda uso o gnuplot de tempos em tempos (BTW não é GNU e alguns consideram que não é livre ), porque eu sei e tenho usado por muitos anos, mas não mudou muito neste século e não é de fácil utilização de acordo com os padrões de hoje.
Eu acho que os programas mais promissores agora são QtiPlot, LabPlot e Veusz. Os dois primeiros são semelhantes ao Origin (o software de plotagem mais popular no Windows). QtiPlot tem um desenvolvedor em tempo integral e parece ser desenvolvido de forma mais ativa. O Veusz é diferente dos clones Origin e, ao contrário de outros programas, é escrito em Python. Ainda não está na distro, mas tem PPA .
Outro programa que eu uso para plotar dados é o fityk. É especializado em ajuste de curvas e eu o uso para plotagem principalmente porque eu o conheço bem (eu escrevi), mas eu acho que na maioria dos casos o QtiPlot ou Veusz será a melhor escolha.
Eu usei SciDavis, Scilab e MatplotLib. No entanto ultimamente estou usando ParaView, mas este não é um programa fácil de usar. Os anteriores são fáceis.
MagicPlot também está disponível para Linux, requer Java. É muito útil para criar gráficos de boa aparência e algum processamento. E é grátis para estudantes.
O Veusz é a melhor ferramenta de plotagem de código aberto que pude encontrar até agora. Permite definir atributos muito detalhados de gráficos científicos, como tamanho menor e maior do tick. Ele também fornece operações para manipular conjuntos de dados. Suporta exportação SVG e pode ser controlado remotamente a partir de outros programas. Além disso, minhas experiências com o apoio foram muito boas. O autor respondeu à minha pergunta em um dia e implementou uma solicitação de recurso em duas semanas.
MATLAB pode ser o melhor, mas não é apenas para plotagem e não é gratuito (na verdade, é caro, mas se você é estudante, você provavelmente pode obtê-lo da sua escola).
R seria o melhor para testes estatísticos e gráficos. Se você está bem com programação, vá para R. É open-source e poderoso.
Ou experimente BioVinci se a programação lhe custar muito tempo. Ele permite que você arraste e solte seus dados para executar estatísticas e criar gráficos. Eu gosto dos tipos de enredo modernos que oferece, como o enredo do violino e o gráfico de dispersão 3D interativo (com informações flutuantes). Além disso, há PCA - realmente útil para pesquisa científica. Mais uma vez, ele suporta o Ubuntu 16.04, 18.04 e o Debian 9.
Espero que isso ajude! Aqui está uma captura de tela do gráfico 3D do PCA.
Eu gostaria de sugerir o supermongo para uso científico. Embora seja expansivo, mas você pode obtê-lo do seu instituto ou centro de pesquisa. Isto é muito amigável e fácil de operar. Você pode plotar seus dados com configurações avançadas e de alta resolução.
