Actualmente estoy haciendo un trabajo experimental y tengo muchos datos para rastrear. Uso Gnumeric, y es muy bueno, pero a menudo siento que tiene que haber algo mejor.
Idealmente, me gustaría la cantidad máxima de características con una curva de aprendizaje mínima, pero realmente me gustaría saber si hay algo mejor que Gnumeric que pueda usar para manipular y trazar datos.
¿Qué recomendarías?
Respuestas:
Soy estudiante de Física y descubrí que el mejor software de trazado científico para Ubuntu es QtiPlot. Es muy similar a Origin y funciona muy bien.
Numpy y Matplotlib son una buena combinación para procesar y mostrar datos.
Sugeriría Gnuplot . Tiene un conjunto ingenioso de características y está bien documentado. Entonces, si se toma unos minutos para leer la documentación, obtendrá la idea básica. Uso gnuplot para casi todas mis tramas, solo cuando no necesito el conjunto completo de características tiendo a usar Ti k Z de LaTeX.
Es uno de los mejores programas de visualización de datos disponibles. Implementa las ideas de Edward Tufte , autor de clásicos en diseño gráfico y comunicación científica como 'Beautiful Evidence' y 'The Visual Display of Quantitative Information'.
La GUI de Deducer hace posible usar ggplot2 sin requerir conocimiento del lenguaje de programación R en el que se implementa ggplot2. Si puede usar Excel, puede usar Deducer. Sus análisis estadísticos serán válidos y sus gráficos (gracias a ggplot2) serán efectivos y 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)
Sabio podría ser bueno para eso. Une muchas herramientas matemáticas de código abierto para crear una aplicación muy extensa y flexible.
He usado qtoctave . Es similar a MATLAB si lo has usado antes.
Puede instalarlo desde los repositorios: sudo apt-get install qtoctave
gnuplot y xmgr / grace son probablemente los programas de gráficos científicos Unix más antiguos. Todavía uso gnuplot de vez en cuando (por cierto, no es GNU y algunos lo consideran no gratuito ), porque lo sé y lo he estado usando durante muchos años, pero no ha cambiado mucho en este siglo y no lo es. fácil de usar de acuerdo con los estándares actuales.
Creo que los programas más prometedores ahora son QtiPlot, LabPlot y Veusz. Los dos primeros son similares a Origin (el software de trazado más popular en Windows). QtiPlot tiene un desarrollador a tiempo completo y parece desarrollarse más activamente. Veusz es diferente a los clones de Origin y, a diferencia de otros programas, está escrito en Python. Todavía no está en la distribución, pero tiene PPA .
Otro programa que uso para trazar datos es fityk. Está especializado en el ajuste de curvas y lo uso para trazar principalmente porque lo conozco bien (lo escribí), pero supongo que en la mayoría de los casos QtiPlot o Veusz serán la mejor opción.
Sugeriría DataScene. Produce gráficos y animaciones de gráficos realmente geniales. Encontré que la curva de aprendizaje es completamente plana debido al asistente y los tutoriales. Puede encontrar más información sobre DataScene en:
Veusz es la mejor herramienta de trazado de código abierto que pude encontrar hasta ahora. Permite establecer atributos muy detallados de parcelas científicas, como el tamaño de garrapata menor y mayor. También proporciona operaciones para manipular conjuntos de datos. Es compatible con la exportación SVG y se puede controlar de forma remota desde otros programas. Además, mis experiencias con el soporte han sido muy buenas. El autor respondió mi pregunta en un día e implementó una solicitud de función en dos semanas.
R sería mejor tanto para pruebas estadísticas como para gráficos. Si está bien con la programación, vaya a R. Es de código abierto y potente.
O pruebe BioVinci si la programación le cuesta demasiado tiempo. Le permite arrastrar y soltar sus datos para ejecutar estadísticas y crear trazados. Me gustan los tipos de trama modernos que ofrece, como la trama de violín y la trama interactiva de dispersión 3D (con información flotante). Además, hay PCA, realmente útil para la investigación científica. Uno más, es compatible con Ubuntu 16.04, 18.04 y Debian 9.
¡Espero que esto ayude! Aquí hay una captura de pantalla de su trama PCA 3D.