Perangkat lunak merencanakan ilmiah apa yang tersedia?

Saat ini saya sedang melakukan beberapa pekerjaan eksperimental dan saya memiliki banyak data untuk dijaring. Saya menggunakan Gnumerik, dan ini sangat bagus, tetapi seringkali saya merasa harus ada sesuatu yang lebih baik.

Idealnya saya ingin jumlah fitur maksimum dengan kurva belajar minimal, tetapi sebenarnya saya hanya ingin tahu apakah ada sesuatu yang lebih baik daripada Gnumerik yang dapat saya gunakan untuk memanipulasi dan merencanakan data.

Apa yang akan kamu rekomendasikan?

Saya seorang mahasiswa Fisika dan menemukan bahwa perangkat lunak merencanakan ilmiah terbaik untuk Ubuntu adalah QtiPlot. Ini sangat mirip dengan Origin, dan bekerja dengan sangat baik.

Numpy dan Matplotlib membuat kombinasi yang baik untuk memproses dan menampilkan data.

Saya akan menyarankan Gnuplot . Ini memiliki seperangkat fitur yang bagus dan didokumentasikan dengan baik. Jadi, jika Anda mengambil beberapa menit untuk membaca dokumentasi, Anda akan mendapatkan ide dasarnya. Saya menggunakan gnuplot untuk hampir semua plot saya, hanya ketika saya tidak membutuhkan set lengkap fitur saya cenderung menggunakan Ti k Z dari LaTeX.

Bahasa R juga cukup populer dan dapat dikombinasikan dengan Sweave untuk digunakan dengan Lateks.

Ggplot2

Merupakan salah satu program visualisasi data terbaik yang ada. Ini mengimplementasikan ide-ide Edward Tufte , penulis klasik dalam desain grafis dan komunikasi ilmiah sebagai 'Bukti Indah' ​​dan 'Tampilan Visual Informasi Kuantitatif'.

GUI Deducer memungkinkan untuk menggunakan ggplot2 tanpa memerlukan pengetahuan bahasa pemrograman R di mana ggplot2 diimplementasikan. Jika Anda dapat menggunakan excel, Anda dapat menggunakan Deducer. Analisis statistik Anda akan valid dan grafik Anda (terima kasih kepada ggplot2) akan efektif dan cantik.

#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)

Sage mungkin baik untuk itu. Ini mengikat banyak alat matematika open source untuk membuat aplikasi yang sangat luas dan fleksibel.

Saya telah menggunakan qtoctave . Ini mirip dengan MATLAB jika Anda pernah menggunakannya sebelumnya.

Anda dapat menginstalnya dari repositori: sudo apt-get install qtoctave

gnuplot dan xmgr / grace mungkin adalah program grafik ilmiah Unix tertua. Saya masih menggunakan gnuplot dari waktu ke waktu (BTW ini bukan GNU dan beberapa menganggapnya tidak gratis ), karena saya tahu itu dan saya telah menggunakannya selama bertahun-tahun, tetapi tidak banyak berubah di abad ini dan tidak ramah pengguna sesuai dengan standar saat ini.

Saya pikir program yang paling menjanjikan saat ini adalah QtiPlot, LabPlot dan Veusz. Dua yang pertama mirip dengan Origin (perangkat lunak merencanakan yang paling populer di Windows). QtiPlot memiliki pengembang penuh waktu dan tampaknya dikembangkan lebih aktif. Veusz berbeda dari klon Asal dan tidak seperti program lain ditulis dalam Python. Itu belum di distro, tetapi memiliki PPA .

Program lain yang saya gunakan untuk memplot data adalah fityk. Ini adalah khusus dalam pemasangan kurva dan saya menggunakannya untuk merencanakan sebagian besar karena saya tahu betul (saya menulisnya), tapi saya kira dalam sebagian besar kasus QtiPlot atau Veusz akan menjadi pilihan terbaik.

Saya menggunakan SciDavis, Scilab dan MatplotLib. Namun belakangan ini saya menggunakan ParaView, tetapi ini bukan program yang mudah digunakan. Yang sebelumnya mudah.

Saya akan menyarankan DataScene. Ini menghasilkan grafik dan animasi bagan yang sangat keren. Saya menemukan kurva belajar adalah peri datar karena Wizard dan tutorial. Anda dapat menemukan informasi lebih lanjut tentang DataScene di:

http://www.cyber-wit.com

MagicPlot juga tersedia untuk Linux, membutuhkan Java. Ini sangat berguna untuk membuat grafik yang cantik dan beberapa pemrosesan. Dan gratis untuk siswa.

Veusz adalah alat merencanakan sumber terbuka terbaik yang bisa saya temukan sejauh ini. Hal ini memungkinkan untuk mengatur atribut plot ilmiah yang sangat terperinci, seperti ukuran centang minor dan utama. Ini juga menyediakan operasi untuk memanipulasi set data. Ini mendukung ekspor SVG dan dapat dikendalikan dari jarak jauh dari program lain. Lebih lanjut, pengalaman saya dengan dukungan sangat baik. Penulis menjawab pertanyaan saya dalam sehari dan mengimplementasikan permintaan fitur dalam waktu dua minggu.

MATLAB mungkin yang terbaik tetapi tidak hanya untuk merencanakan dan tidak gratis (sebenarnya mahal tetapi jika Anda seorang siswa, Anda mungkin bisa mendapatkannya dari sekolah Anda).

R akan menjadi yang terbaik untuk tes statistik dan grafik. Jika Anda baik-baik saja dengan pemrograman, pilih R. Ini open-source dan kuat.

Atau coba BioVinci jika pemrograman menghabiskan banyak waktu. Ini memungkinkan Anda menarik dan melepaskan data untuk menjalankan statistik dan membuat plot. Saya suka tipe plot modern yang ditawarkannya, seperti plot biola dan plot sebar 3D interaktif (dengan info melayang). Plus ada PCA - sangat membantu untuk penelitian ilmiah. Satu lagi, ia mendukung Ubuntu 16.04, 18.04, dan Debian 9.

Semoga ini membantu! Berikut screenshot dari plot 3D PCA-nya.

Saya ingin menyarankan supermongo untuk penggunaan ilmiah. Meskipun luas tetapi Anda bisa mendapatkannya dari institut atau pusat penelitian Anda. Ini sangat user friendly dan mudah dioperasikan. Anda dapat memplot data Anda dengan resolusi tinggi dan pengaturan lanjutan.