Pull to refresh

Comments 10

Это все, конечно, здорово, и в каких-то ситуациях может быть полезным, но давайте будем честными: gnuplot — динозавр из 80-х со всеми вытекающими.
Тем, кто только начинает изучать научную визуализацию, советую не тратить время зря и сразу осваивать Matplotlib.
stackoverflow.com/questions/911655/gnuplot-vs-matplotlib
Динозавры давно вымерли, а gnuplot живет и развивается — это факт.
Я использую matplotlib для отображения простой встроенной в python-приложения графики (например тут), за отсутствием вменяемых альтернатив. Откровенно говоря, matplotlib мне не нравится, а Plotly — еще хуже. В более серьезных случаях использую root.
Для решения задачи, которая приведена в тексте статьи, кроме matplolib вам понадобятся еще, как минимум, python и scipy — т.е. условному студенту всё это придётся изучить. Кстати, моим студентам всё это преподают, но почему-то я ни разу не видел, чтобы хоть кто-нибудь из них воспользовался этими инструментами при выполнениии лабораторных работ.

В обсуждении, на которое Вы ссылаетесь, преимущества gnuplot описаны. На мой взгляд, попытки подружить gnuplot с python а-ля gnuplot-py или gplot выглядят так себе, но я отношусь к этому нейтрально.

А вы уверены, что обучая студентов gnuplot вы не делаете им хуже? Любая технология имеет право к существованию, и можно в 2к21 заниматься вычислениями на FORTRAN (пользовательскими вычислениями, а не гипер-оптимизированными для кластеров задачами, где FORTRAN хорош), да только толку, если все коммьюнити преимущественно использует python, а сам python обзавелся трижды оптимизированными нативными либами на все случаи жизни.


Это не учитывая чисто субъективного мнения, что синтаксис gnuplot просто нечитаем, и сложно представить, как это "проще" условного python.


Для решения задачи, которая приведена в тексте статьи, кроме matplolib вам понадобятся еще, как минимум, python и scipy — т.е. условному студенту всё это придётся изучить. Кстати, моим студентам всё это преподают, но почему-то я ни разу не видел, чтобы хоть кто-нибудь из них воспользовался этими инструментами при выполнениии лабораторных работ.

Правильно, их там чему-то научили, может картинки строить и базовые оптимизации проводить, а тут χ2 в gnuplot считают.

Может и динозавр, но когда у меня стояла задача ежесуточно в телеграмм отправлять графики созданные из свежеприсланных (также ежесуточно) CSV, лучшей альтернативы чтобы запустить на OrangePI я не нашел. Альтернативы выглядели совсем не фрэндли для недопрограммиста который только начал прикасаться к Python.
Плюсую за matplotlib. Если не лень, можно добавить seaborn или Plotly.
А если не хочется осваивать питон (хотя я считаю, что он невероятно полезен для анализа данных), хочется графический интерфейс и набор всяких аппроксимаций, можно посмотреть в сторону SciDAVis.
О да. В свое время, «умилялся» от моды заполнять в экселе, считать в маткаде, а верстать в ворде. Начал использовать gnuplot в связке с maxima прямо с первого курса. Отчеты верстались в vim с использованием LaTeX, там же генерились презентации через beamer.

Как-то статью на хабр писал с замерами, gnuplot, в очередной раз, пригодился.

Спасибо за статью!

Неплохой вариант использовать tikz + pgfplots в латех. Конечно производительность отвратительная (есть подключаемое кэширование), но документы выходят отменные.

Есть еще неплохая либа для визуализации: VTK.
Спасибо автору, за то что отклоняет комментарии с критикой статьи. + в карму.
Sign up to leave a comment.

Articles