7 ferramentas de plotagem de código aberto [para matemática e estatísticas]

Vivemos em um mundo onde quase tudo gera dados. Dados, que podem ser analisados e visualizados graças a ferramentas que criam gráficos mostrando a relação entre variáveis.

Essas ferramentas são os famosos "aplicativos de plotagem". Eles podem ser usados para tarefas básicas de matemática na escola e para projetos científicos profissionais. Eles também podem ser usados para adicionar estatísticas e dados a apresentações.

Há uma abundância de aplicativos de plotagem gratuitos e abertos disponíveis para Linux. Mas neste artigo, estou listando alguns dos melhores aplicativos de plotagem que encontrei.

Melhores aplicativos de plotagem de código aberto

Eu estou deliberadamente pulando aplicativos de produtividade como LibreOffice. Eles poderiam permitir que você adicione gráficos e parcelas nos documentos e slides, mas eles são muito básicos em termos de funcionalidade.

Por favor, observe também que esta não é uma lista de classificação. O item número um não deve ser considerado melhor que o do número cinco.

1. Matplotlib

Matplotlib é uma biblioteca de desenho de código aberto que suporta muitos tipos de esboço, como parcelas, histogramas, gráficos de barras e outros tipos de diagramas. Está principalmente escrito em Python; Então, se você tiver algum conhecimento dessa linguagem de programação, o Matplotlib pode ser sua melhor opção para começar a esboçar seus dados.

As vantagens são focadas na simplicidade, na UI amigável e imagens de alta qualidade, além dos vários formatos, como PNG, PDF etc. para plotagem.

Matplotlib

2. GnuPlot

Gnuplot é um programa de plotagem orientado a comandos que aceita comandos na forma de palavras ou letras especiais para executar tarefas. Pode-se empregado para manipular funções e pontos de dados em duas ou três dimensões em muitos estilos diferentes e muitos formatos de saída diferentes.

Uma característica especial é que o GnuPlot também pode ser usado como uma linguagem de script para automatizar a geração de parcelas.

Você pode se referir à documentação se quiser explorar mais sobre isso antes de começar.

Gnuplot

3. Octave

GNU Octave é mais do que apenas uma ferramenta de plotagem. Ajuda a resolver problemas lineares e não lineares numericamente, e para realizar outros experimentos numéricos usando uma linguagem que é principalmente compatível com o Matlab. Também pode ser usado como uma linguagem orientada para processamemnto em lote.

Algumas de suas características são

• Um grande conjunto de funcionalidades embutidas para resolver muitos problemas diferentes.
• Uma linguagem completa de programação que permite estender o GNU Octava.
• Facilidade na plotagem.

Então, se você estiver interessado no Octava, não tenha medo e vá para verificar sua documentação.

Octave

4. Grace

Grace é uma ferramenta para fazer parcelas bidimensionais de dados numéricos. Suas capacidades são aproximadamente semelhantes aos programas baseados em GUI, como as ferramentas baseadas em script Octave Plus, como Gnuplot ou Genplot. Em outras palavras, é uma mistura de uma boa interface de usuário com o poder de uma linguagem de script.

É importante mencionar que essas duas últimas características permitem que você faça cálculos sofisticados ou execute tarefas automatizadas, o que ajuda muito quando você está analisando qualquer tipo de dados.

Outro aspecto importante para mencionar é que também traz ferramentas como montagem de curva, capacidade de análise, programabilidade, entre outros. Então, se você quiser saber mais sobre essas ferramentas úteis, vá para o seu site oficial e verifique seus outros recursos.

Grace

5. LabPlot

LabPlot é um programa para apresentação gráfica de duas e três dimensões de conjuntos e funções de dados. Ele vem com uma interface de usuário completa, que fornece muitas funções como Hilbert Transform, estatísticas, mapas coloridos e formatação condicional, e o mais recente recurso, multi-eixos.

O LabPlot permite que você trabalhe com vários lotes que cada um pode ter vários gráficos. Os gráficos podem ser produzidos a partir de dados ou de funções, dependendo do que você precisa.

Para mais informações, lembre-se de que a documentação e sua comunidade podem ser suas melhores amigas.

LabPlot

6. Root

Root é uma estrutura para o processamento de dados, que é criado pelo famoso laboratório CERN, que está no centro da pesquisa sobre física de alta energia. É usado para escrever petabytes de dados gravados pelos experimentos do Large Hadron Collider a cada ano.

Este projeto é usado todos os dias por milhares de físicos que analisam seus dados ou realizam simulações, especialmente em áreas de alta energia.

É escrito na linguagem de programação C++ para prototipagem rápida e eficiente e um mecanismo de persistência para objetos C++. Se você não gosta de C ++, tenho boas notícias para você. Pode ser usado com Python também.

Este projeto é incrivelmente um kit de ferramentas completo, ele pode ajudá-lo de criar um histograma simples para fornecer gráficos interativos em navegadores da Web. Incrível, não é?

Root

7. Plots

Esta última opção é mais dedicada a estudantes acadêmicos básicos que começam a ser apresentados aos gráficos e funções matemáticas.

Este software de código aberto chamado Plots é uma ferramenta básica mas poderosa se você precisar visualizar rapidamente qualquer função de dados ou matemática no mínimo de tempo possível. Isso ocorre porque não tem muita função extra, mas notará que isso não significa que não tenha poder no momento da plotagem.

Então, se você está começando nesta área de visualização de dados, certamente esta última opção é a melhor para você, também, eu sugiro que você verifique nosso artigo sobre Plots para saber como configurá-lo e obter iniciado.

Conclusão

Na minha opinião, esses projetos de código aberto fazem mais ou menos as mesmas tarefas; Claro, alguns deles têm mais ou menos características. A chave é a maneira como gera a plotagem; Porque um funciona com C como sua linguagem de programação, enquanto outra trabalha com Python. Eu sugiro que você se informe sobre cada uma dessas ferramentas de plotagem e escolha o melhor que se adapta às suas tarefas e necessidades.

Você já usou uma das ferramentas nesta lista? Qual é a sua ferramenta favorita de código aberto para plotagem? Por favor, deixe-nos saber nos comentários abaixo.

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Última atualização deste artigo: 8 de november de 2021

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