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  • 阅读: 2023/1/9 15:04:29

    科研期间展示数据成果可太重要啦!使用一些工具/网站将自己的科研成果清楚展示给大家,更能让审稿人眼前一亮噢!

    听了大家的烦恼,今天我就来推荐几个很适合科研人的绘图软件!希望能够给科研党一些帮助~

    常见的可视化绘图工具其实有很多,收费的不收费的,有限制的没有限制的都很多,那几天就主要讲一下这几个我觉得比较好用还不收费的软件吧~

    1

    Veusz

    https://veusz.github.io/

    Veusz 是一个具有图形用户界面的科学绘图和绘图程序,旨在生成可用于发布的 2D 3D 绘图。此外,它还可以作为 Python 中的一个模块用于绘图。

    Veusz是多平台的,可以在 WindowsLinux/Unix macOS 上运行。

    它支持矢量和位图输出,包括 PDFPostscriptSVG EMF

    在教程的帮助下,新手用户可以使用该程序,并且可以灵活地进行高级工作。在 Veusz 中,绘图是通过构建具有一致的基于对象的界面的绘图小部件来创建的,用户可以在其中设置小部件的属性。有许多用于自定义绘图的选项。通过查看功能、2D 示例和 3D 示例可以了解该程序能做什么。

    它允许从文本、CSVHDF5 FITS 文件导入数据。数据集也可以在程序中输入,并且可以通过使用数学表达式等操作现有数据集来创建新数据集。该程序还可以通过添加支持导入新数据格式、不同类型的数据操作或自动化任务的插件来扩展。

    2

    Origin

    https://www.originlab.com/

    Origin是一个科学绘图、数据分析软件,能够支持绘画各种各样的2D/3D图形。Origin中的数据分析功能包括统计,信号处理,曲线拟合以及峰值分析等。

    Origin中的曲线拟合是采用基于Levernberg-Marquardt算法(LMA)的非线性最小二乘法拟合。

    Origin还有强大的数据导入功能,支持多种格式的数据,包括ASCIIExcelNI TDMDIADemNetCDFSPC等等。图形输出格式多样,例如JPEGGIFEPSTIFF等。

    Origin是我科研期间,比较常用的数据处理和画图软件。2d/3d图形制作比较方便,上手难度也不大。但是要注意的是,目前这个网站绘图智能支持windows系统,所以下载前先检查一下是否适用。

    3

    draw.iodraw.net

    https://veusz.github.io/

    Draw.io 支持绘制常见的各种图表,比如流程图、结构图、网络拓扑图、组织图、类图、UML、数据图、线框图、平面图、泳道图、E-R 图、电路图等等。同时支持直接latexasciiMath公式输入,非常便捷。

    可以在线编辑,可以云端储存,还可以获得丰富且专业的图表模板!科研人可以拿来做图解流程、结构图、逻辑图,展示论文结构,图解实验步骤或者展示研究逻辑等。

    4

    Veusz

    https://veusz.github.io/

    Seaborn 是一个基于 matplotlib Python 数据可视化库。它建立在 matplotlib 之上,并与 pandas 数据结构紧密集成。它提供了一个用于绘制有吸引力和信息丰富的统计图形的高级界面。

    要查看代码或报告错误,请访问 GitHub 存储库。一般支持问题在 stackoverflow 上最为常见,它有一个专门的 seaborn 频道。

    Seaborn 可帮助探索和理解你的数据。它的绘图功能对包含整个数据集的数据框和数组进行操作,并在内部执行必要的语义映射和统计聚合以生成信息图。其面向数据集的声明式 API 让你可以专注于绘图的不同元素的含义,而不是关注如何绘制它们的细节。

    5

    GIMP

    https://www.gimp.org/

    GIMP,免费的照片和图像处理和创作工具,功能十分强大。GIMP支持多种图像处理工具、全通道、多级撤销操作恢复旧貌与映像修饰等功能。它也支持数目众多的效果插件(plug-ins),完全可以与Windows平台下著名的图像处理软件Photoshop媲美。

    GIMP的功能相当强大,它可以作为一个简单的绘图程序来使用,也可以作为一个高质量的图像处理软件来使用,它还有图像格式转换等功能。

    GIMP 是用于脚本化图像处理的高质量框架,支持多语言,例如 CC++PerlPythonScheme 等!可以进行源代码更改并分析你的更改数据。平面设计师、摄影师、科学家都挺适合,轻松绘制科学图表,可以大大提高工作效率。

    转自:InVisor学术科研”微信公众号

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