Origin软件被许多科研工作者用于数据分析与科研绘图。也许打开10个科研人员的电脑,其中有9台均安装了Origin,至于软件是否是正版,我们就不多说了。
在开源届有一款软件,它同样提供了交互式的科研数据分析与绘图功能,并且也十分易用,同时还有活跃的社区在维护并拓展着。那就是LabPlot,一款基于KDE函式库的跨平台科研数据分析绘图软件。
LabPlot的特性
LabPlot具有非常丰富的数据分析与绘图功能,还有很多不错的特性值得我们去尝试。下面小编将为你盘点LabPlot中不容错过的特性。
通用特性
LabPlot基于项目来对数据进行管理,通过树状结构来组织对象,通过项目中的文件夹与子文件夹的方式来实现更好的对象管理。
在数据容器方面,LabPlot使用Spreedsheet表单和Matrix矩阵的方式来表示数据,以进行数据分析和可视化。
为了能够更好地组织可视化对象,比如绘图、标签、图像等,LabPlot通过Worksheet来放置这些对象,并支持不同的布局和缩放。标签也支持LaTeX。
数据分析
- LabPlot提供了线性、非线性回归分析,并支持许多预定义或者用户自定义的拟合模型。
- 数值微分(最高六阶)和数值积分(rectangular, trapezoid, Simpson方法)
- 数据平滑
- 多类型插值
- 傅里叶变换,支持多种窗函数: Hann, Hamming, Blackman
- 傅里叶滤波,包括: 低通、高通、带通、带阻滤波器等
- 卷积运算
计算特性
LabPlot支持许多开源的计算机代数系统(CAS),比如Maxima、Octave、Sage、Scilab、Python等。如果这些CAS系统被安装到了计算机上,你可以直接在LabPlot上使用它们。
CAS中使用的数组类的变量,比如Maxima的lists,Python的lists或元组等可以被用作LabPlot绘图的数据源。
更多特性
此外LabPlot还有丰富的数据导入导出功能,支持ASCII,HDF5、netCDF、FITS、JSON等多种常用数据格式。
同时LabPlot还提供了支持以让用户能够读入Origin的项目文件。
更多特性请移步至LabPlot官网查看。
安装
Ubuntu/Debian
<code>~$ sudo apt install labplot/<code>
openSUSE
<code>~$ zypper install labplot/<code>
Fedora
<code>~$ dnf install labplot/<code>
ArchLinux
<code>~$ sudo pacman -S labplot/<code>
Windows
LabPlot官网提供了LabPlot新版本的二进制安装程序,你可以前往下载并安装。
- https://labplot.kde.org/download/
应用展示
下面我们将展示LabPlot绘制的漂亮的数据图谱:
信号处理
数值计算
Python会话
经验分享
在Windows上使用LabPlot时,如果需要使用Latex,你需要安装一种LaTeX支持,比如MiKTeX。另外,你还需要安装GhostScript。
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