Şu anda bazı deneysel çalışmalar yapıyorum ve trol yapmak için çok fazla veriim var. Gnumeric'i kullanıyorum ve çok iyi, ama genellikle daha iyi bir şeyler olması gerektiğini düşünüyorum.
İdeal olarak, minimum öğrenme eğrisine sahip maksimum özellik sayısını istiyorum, ancak veri işleme ve çizme için kullanabileceğim Gnumeric'ten daha iyi bir şey olup olmadığını bilmek istiyorum.
Ne önerirsiniz?
Yanıtlar:
Ben bir Fizik öğrencisiyim ve Ubuntu için en iyi bilimsel çizim yazılımının QtiPlot olduğunu öğrendim. Kökeni çok benzer ve gerçekten iyi çalışıyor.
Numpy ve Matplotlib , verileri işlemek ve görüntülemek için iyi bir kombinasyon oluşturur.
Gnuplot'u öneririm . Şık bir dizi özelliğe sahiptir ve iyi belgelenmiştir. Bu nedenle, belgelere göz atmak için birkaç dakika ayırırsanız, temel fikri elde edersiniz. Neredeyse bütün arazilerim için gnuplot kullanıyorum, ancak tüm özelliklere ihtiyacım olmadığında , LaTeX'ten Ti k Z kullanmaya meyilliyim .
Mevcut olan en iyi veri görselleştirme programlarından biridir. Grafik tasarım ve bilimsel iletişimde klasiklerin yazarı Edward Tufte'nin “Güzel Kanıtlar” ve “Nicel Bilgilerin Görsel Gösterimi” gibi fikirlerini hayata geçiriyor .
Deducer GUI, ggplot2'nin uygulandığı R programlama dilini bilmeden ggplot2'yi kullanmayı mümkün kılar. Excel'i kullanabiliyorsanız Deducer kullanabilirsiniz. İstatistiksel analizleriniz geçerli olacak ve grafikleriniz (ggplot2 sayesinde) etkili ve güzel olacaktır.
#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)
Adaçayı bunun için iyi olabilir. Çok kapsamlı ve esnek bir uygulama oluşturmak için birçok açık kaynaklı matematik aracını birbirine bağlar.
Qtoktav kullandım . Daha önce kullandıysanız, MATLAB'a benzer.
Depolardan kurabilirsiniz: sudo apt-get install qtoctave
gnuplot ve xmgr / grace muhtemelen en eski Unix bilimsel grafik programlardır. Zaman zaman hala gnuplot kullanıyorum (BTW GNU değil ve bazıları ücretsiz olmadığını düşünüyor ), çünkü bunu biliyorum ve uzun yıllardır kullanıyorum, ancak bu yüzyılda pek değişmedi. Bugünün standartlarına göre kullanıcı dostu.
Şimdi en umut verici programların QtiPlot, LabPlot ve Veusz olduğunu düşünüyorum. İlk ikisi Origin'e (Windows'taki en popüler çizim yazılımı) benzer. QtiPlot tam zamanlı bir geliştiriciye sahip ve daha aktif bir şekilde geliştirildi. Veusz, Origin klonlarından farklıdır ve diğer programlardan farklı olarak Python ile yazılmıştır. Henüz dağıtımda değil, ama PPA'sı var .
Veri çizmek için kullandığım bir diğer program fityk. Eğri uydurma konusunda uzmanlaşmıştır ve çoğunlukla komplo oluşturmak için kullanıyorum çünkü iyi biliyorum (yazdım), ama çoğu durumda QtiPlot veya Veusz en iyi seçim olacaktır.
DataScene'i öneririm. Gerçekten harika grafikler ve grafik animasyonlar üretir. Büyüme ve öğreticiler nedeniyle öğrenme eğrisinin düz olduğunu gördüm. DataScene hakkında daha fazla bilgiyi şu adreste bulabilirsiniz:
Veusz , şu ana kadar bulabildiğim en iyi açık kaynaklı çizim aracıdır. Küçük ve büyük kene büyüklüğü gibi, bilimsel parsellerin çok ayrıntılı niteliklerini belirlemenizi sağlar. Ayrıca veri kümelerini değiştirmek için işlemler sağlar. SVG dışa aktarmayı destekler ve diğer programlardan uzaktan kontrol edilebilir. Ayrıca, destek konusundaki deneyimlerim çok iyiydi. Yazar sorumu bir gün içinde cevapladı ve iki hafta içinde bir özellik isteği uyguladı.
R, hem istatistiksel testler hem de grafikler için en iyisidir. Programlama konusunda iyiyseniz, R'ye gidin. Açık kaynak kodlu ve güçlü.
Veya eğer programlama çok fazla zaman alıyorsa , BioVinci'ye bir deneyin. İstatistikleri çalıştırmak ve araziler oluşturmak için verilerinizi sürükleyip bırakmanıza izin verir. Keman komplo ve etkileşimli 3B dağılım grafiği (hovering bilgi ile) gibi sunduğu modern komplo türlerini seviyorum. Ayrıca PCA var - bilimsel araştırmalar için gerçekten yararlı. Bir daha, Ubuntu 16.04, 18.04 ve Debian 9'u destekliyor.
Bu yardımcı olur umarım! İşte PCA 3D arsa bir ekran görüntüsü.