No momento, estou fazendo algum trabalho experimental e tenho muitos dados para arrastar. Eu uso o Gnumeric, e é muito bom, mas muitas vezes sinto que deve haver algo melhor.
Idealmente, eu gostaria do número máximo de recursos com uma curva de aprendizado mínima, mas realmente gostaria de saber se há algo melhor que o Gnumeric que eu possa usar para manipular e plotar dados.
O que você recomendaria?
Respostas:
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 são uma boa combinação para processar e exibir dados.
Eu sugeriria o Gnuplot . Ele tem um conjunto bacana de recursos e é bem documentado. Portanto, se você demorar alguns minutos para percorrer a documentação, terá uma idéia básica. Eu uso o gnuplot para quase todas as minhas plotagens, somente quando não preciso do conjunto completo de recursos que tendem a usar o 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 of Quantitative Information'.
A GUI do Dedutor possibilita o uso do ggplot2 sem exigir conhecimento da linguagem de programação R na qual o ggplot2 é implementado. Se você pode usar o Excel, pode usar o Dedutor. 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)
Sage pode ser bom para isso. Ele une muitas ferramentas matemáticas de código aberto para criar um aplicativo muito extenso e flexível.
Eu usei qtoctave . É semelhante ao MATLAB se você já usou isso antes.
Você pode instalá-lo a partir dos repositórios: sudo apt-get install qtoctave
O gnuplot e o xmgr / grace são provavelmente os programas científicos mais antigos do Unix. Eu ainda uso o gnuplot de tempos em tempos (BTW não é o GNU e alguns o consideram gratuito ), porque eu o conheço e o uso há muitos anos, mas não mudou muito neste século e não é fácil de usar de acordo com os padrões atuais.
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). O QtiPlot possui um desenvolvedor em tempo integral e parece ser desenvolvido mais ativamente. O Veusz é diferente dos clones do Origin e, diferentemente de outros programas, ele é escrito em Python. Ainda não está na distribuição, mas tem PPA .
Outro programa que eu uso para plotar dados é o fityk. Ele é especializado em ajuste de curvas e eu o uso para plotagem principalmente porque o conheço bem (escrevi), mas acho que na maioria dos casos o QtiPlot ou o Veusz serão a melhor escolha.
Eu sugeriria o DataScene. Produz gráficos e animações muito legais. Eu descobri que a curva de aprendizado é simples por causa do Assistente e dos tutoriais. Você pode encontrar mais informações sobre o DataScene em:
O MagicPlot também está disponível para Linux, requer Java. É muito útil para criar gráficos de boa aparência e algum processamento. E é gratuito para estudantes.
Veusz é a melhor ferramenta de plotagem de código aberto que eu encontrei até agora. Permite definir atributos muito detalhados de parcelas científicas, como tamanho de escala menor e maior. Ele também fornece operações para manipular conjuntos de dados. Ele suporta exportação SVG e pode ser controlado remotamente a partir de outros programas. Além disso, minhas experiências com o suporte foram muito boas. O autor respondeu à minha pergunta em um dia e implementou uma solicitação de recurso em duas semanas.
R seria melhor para testes estatísticos e gráficos. Se você está bem com a programação, escolha R. É de código aberto e poderoso.
Ou experimente o BioVinci se a programação custar muito tempo. Permite arrastar e soltar seus dados para executar estatísticas e criar plotagens. Gosto dos tipos modernos de plotagem que ele oferece, como o violino e o gráfico de dispersão 3D interativo (com informações flutuantes). Além disso, existe o PCA - realmente útil para pesquisas científicas. Mais um, ele suporta o Ubuntu 16.04, 18.04 e Debian 9.
Espero que isto ajude! Aqui está uma captura de tela de seu gráfico PCA 3D.