Wir leben in einer Welt, in der fast alles, was wir haben, Daten generiert. Daten, die dank Tools analysiert und visualisiert werden können, die Diagramme erstellen, die die Beziehung zwischen den Variablen zeigen.
Diese Tools werden bekanntlich als „Plotting-Apps“ bezeichnet. Sie können von grundlegenden mathematischen Aufgaben in der Schule bis hin zu professionellen wissenschaftlichen Projekten verwendet werden. Sie können auch zum Hinzufügen von Statistiken und Daten zu Präsentationen verwendet werden.
Es gibt viele kostenlose und Open-Source-Plotting-Apps für Linux. Aber in diesem Artikel liste ich einige der besten Plotting-Apps auf, die mir begegnet sind.
Beste Open-Source-Plot-Apps
Ich überspringe bewusst Produktivitätsanzüge wie LibreOffice. Sie könnten es Ihnen ermöglichen, Grafiken und Diagramme in die Dokumente und Folien einzufügen, aber sie sind in Bezug auf die Funktionalität sehr einfach.
Bitte beachten Sie auch, dass dies keine Rangliste ist. Der Punkt Nummer eins sollte nicht als besser angesehen werden als der Punkt Nummer fünf.
1. Matplotlib
Matplotlib ist eine Open-Source-Zeichnungsbibliothek, die viele Skizzentypen wie Plots, Histogramme, Balkendiagramme und andere Diagrammtypen unterstützt. Es ist hauptsächlich in Python geschrieben; Wenn Sie also einige Kenntnisse in dieser Programmiersprache haben, kann Matplotlib die beste Option sein, um mit dem Skizzieren Ihrer Daten zu beginnen.
Die Vorteile liegen neben den verschiedenen Formaten wie PNG, PDF usw. für Plots auf Einfachheit, benutzerfreundlicher Benutzeroberfläche und hochwertigen Bildern.
2. GnuPlot
GnuPlot ist ein befehlsgesteuertes Zeichenprogramm, das Befehle in Form von speziellen Wörtern oder Buchstaben zum Ausführen von Aufgaben akzeptiert. Es kann verwendet werden, um Funktionen und Datenpunkte sowohl zwei- als auch dreidimensional in vielen verschiedenen Stilen und vielen verschiedenen Ausgabeformaten zu manipulieren.
Eine Besonderheit ist, dass Gnuplot auch als Skriptsprache verwendet werden kann, um die Erstellung von Plots zu automatisieren.
Sie können sich auf unsere Dokumentation wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, bevor Sie beginnen.
3. Oktave
GNU Oktave ist mehr als nur ein Plotterwerkzeug. Es hilft bei der numerischen Lösung linearer und nichtlinearer Probleme und bei der Durchführung anderer numerischer Experimente mit einer Sprache, die größtenteils mit MATLAB kompatibel ist. Es kann auch als Batch-orientierte Sprache verwendet werden.
Einige seiner Funktionen sind
- Eine große Auswahl an integrierten Funktionen zur Lösung vieler verschiedener Probleme.
- Eine vollständige Programmiersprache, mit der Sie GNU Octave erweitern können.
- Plot-Einrichtungen.
Also, wenn Sie sich für Octave interessieren, haben Sie keine Angst und schauen Sie nach Dokumentation.
4. Gnade
Anmut ist ein Werkzeug, um zweidimensionale Diagramme numerischer Daten zu erstellen. Seine Fähigkeiten ähneln in etwa GUI-basierten Programmen wie Octave plus skriptbasierten Tools wie Gnuplot oder Genplot. Mit anderen Worten, es ist eine Mischung aus einer guten Benutzeroberfläche mit der Leistungsfähigkeit einer Skriptsprache.
Es ist wichtig zu erwähnen, dass Sie mit diesen beiden letzten Merkmalen anspruchsvolle Berechnungen oder automatisierte Aufgaben durchführen können, was bei der Analyse jeglicher Datentypen sehr hilfreich ist.
Ein weiterer wichtiger Aspekt ist, dass es unter anderem auch Werkzeuge wie Kurvenanpassung, Analysefähigkeit, Programmierbarkeit bietet. Wenn Sie also mehr über diese hilfreichen Tools erfahren möchten, gehen Sie zu dessen offizielle Website und überprüfen Sie die anderen Funktionen.
5. LabPlot
LabPlot ist ein Programm zur zwei- und dreidimensionalen grafischen Darstellung von Datensätzen und Funktionen. Es kommt mit einer kompletten Benutzeroberfläche, die Ihnen viele Funktionen wie Hilbert-Transformation, Statistiken, Farbkarten und bedingte Formatierung bietet, und die neuesten Besonderheit, Mehrachsen.
LabPlot ermöglicht Ihnen die Arbeit mit mehreren Diagrammen, die jeweils mehrere Diagramme enthalten können. Die Graphen können aus Daten oder aus Funktionen erstellt werden; je nachdem was du brauchst.
Für weitere Informationen denken Sie daran, dass die Dokumentation und sein Gemeinschaft kann dein bester Freund sein.
6. WURZEL
WURZEL ist ein Rahmen für die Datenverarbeitung, der vom berühmten CERN-Labor erstellt wird, das im Zentrum der Forschung zur Hochenergiephysik steht. Es wird verwendet, um jedes Jahr Petabytes an Daten zu schreiben, die von den Large Hadron Collider-Experimenten aufgezeichnet werden.
Dieses Projekt wird täglich von Tausenden von Physikern genutzt, die ihre Daten analysieren oder Simulationen durchführen, insbesondere in Hochenergiebereichen.
Es ist in der Programmiersprache C++ für schnelles und effizientes Prototyping und einen Persistenzmechanismus für C++-Objekte geschrieben. Wenn Sie C++ nicht mögen, habe ich gute Nachrichten für Sie. Es kann auch mit Python verwendet werden.
Dieses Projekt ist ein unglaublich komplettes Toolkit, das Ihnen von der Erstellung eines einfachen Histogramms bis zur Bereitstellung interaktiver Grafiken in Webbrowsern helfen kann. Genial, nicht wahr?
7. Grundstücke
Diese letzte Option ist eher für grundlegende akademische Studenten gedacht, die mit den Graphen und mathematischen Funktionen vertraut sind.
Diese Open-Source-Software namens Grundstücke ist ein einfaches, aber leistungsstarkes Werkzeug, wenn Sie Daten oder mathematische Funktionen in kürzester Zeit schnell visualisieren müssen. Dies liegt daran, dass es nicht viele zusätzliche Funktionen hat, aber beachten Sie, dass dies nicht bedeutet, dass es zum Zeitpunkt des Plottens keine Leistung hat.
Wenn Sie also mit diesem Bereich der Datenvisualisierung beginnen, ist diese letzte Option sicherlich die beste für Sie. Außerdem empfehle ich Ihnen, unseren Artikel über Plots zu lesen, um zu erfahren, wie Sie sie einrichten und beginnen.
Abschluss
Meiner Meinung nach erfüllen diese Open-Source-Projekte mehr oder weniger die gleichen Aufgaben; natürlich haben einige von ihnen mehr oder weniger eigenschaften. Der Schlüssel ist die Art und Weise, wie das Plotten generiert wird; weil einer mit C als Programmiersprache arbeitet, während ein anderer mit Python arbeitet. Ich schlage Ihnen vor, sich über jedes dieser Plotting-Tools zu informieren und das Beste auszuwählen, das Ihren Aufgaben und Bedürfnissen entspricht.
Haben Sie schon einmal eines der Tools auf dieser Liste verwendet? Was ist Ihr bevorzugtes Open-Source-Tool zum Plotten? Bitte lass es uns in den Kommentaren unten wissen.
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