Les 7 meilleurs outils de traçage open source [For Maths and Stats]


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  • Nous vivons dans un monde où presque tout ce que nous avons génère des données. Des données, qui peuvent être analysées et visualisées grâce à des outils qui créent des graphiques montrant la relation entre les variables.

    Ces outils sont connus pour être appelés « applications de traçage ». Ils peuvent être utilisés pour des tâches mathématiques de base à l’école ou pour des projets scientifiques professionnels. Ils peuvent également être utilisés pour ajouter des statistiques et des données aux présentations.

    Il existe de nombreuses applications de traçage gratuites et open source disponibles pour Linux. Mais dans cet article, je répertorie certaines des meilleures applications de traçage que j’ai rencontrées.

    Meilleures applications de traçage open source

    Je saute délibérément les combinaisons de productivité comme LibreOffice. Ils pourraient vous permettre d’ajouter des graphiques et des tracés dans les documents et les diapositives, mais ils sont très basiques en termes de fonctionnalités.

    Veuillez également noter qu’il ne s’agit pas d’une liste de classement. L’article au numéro un ne doit pas être considéré comme meilleur que celui au numéro cinq.

    1. Matplotlib

    Matplotlib est une bibliothèque de dessins open source qui prend en charge de nombreux types d’esquisses tels que des tracés, des histogrammes, des graphiques à barres et d’autres types de diagrammes. Il est principalement écrit en python ; donc si vous avez une certaine connaissance de ce langage de programmation, Matplotlib peut être votre meilleure option pour commencer à esquisser vos données.

    Les avantages sont axés sur la simplicité, une interface utilisateur conviviale et des images de haute qualité, en plus des différents formats tels que PNG, PDF, etc. pour les tracés.

    2. GnuPlot

    GnuPlot est un programme de traçage piloté par des commandes qui accepte des commandes sous la forme de mots ou de lettres spéciaux pour effectuer des tâches. Il peut être utilisé pour manipuler des fonctions et des points de données à la fois en deux et en trois dimensions dans de nombreux styles différents et de nombreux formats de sortie différents.

    Une caractéristique particulière est que Gnuplot peut également être utilisé comme langage de script pour automatiser la génération de tracés.

    Vous pouvez vous référer à notre Documentation si vous voulez en savoir plus avant de commencer.

    3. Octave

    Octave GNU est plus qu’un simple outil de traçage. Il aide à résoudre numériquement des problèmes linéaires et non linéaires et à effectuer d’autres expériences numériques à l’aide d’un langage principalement compatible avec MATLAB. Il peut également être utilisé comme un langage orienté batch.

    Certaines de ses caractéristiques sont

    • Un large éventail de fonctionnalités intégrées pour résoudre de nombreux problèmes différents.
    • Un langage de programmation complet qui vous permet d’étendre GNU Octave.
    • Facilités de tracé.

    Alors, si Octave vous intéresse, n’ayez pas peur et allez voir ses Documentation.

    4. Grâce

    la grâce est un outil pour faire des tracés bidimensionnels de données numériques. Ses capacités sont à peu près similaires à celles des programmes basés sur une interface graphique comme Octave, ainsi que des outils basés sur des scripts comme Gnuplot ou Genplot. En d’autres termes, il s’agit d’un mélange d’une bonne interface utilisateur avec la puissance d’un langage de script.

    Il est important de mentionner que ces deux dernières caractéristiques vous permettent de faire des calculs sophistiqués ou d’effectuer des tâches automatisées, ce qui aide beaucoup lorsque vous analysez tout type de données.

    Un autre aspect important à mentionner est qu’il apporte également des outils tels que l’ajustement de courbe, la capacité d’analyse, la programmabilité, entre autres. Donc, si vous voulez en savoir plus sur ces outils utiles, rendez-vous sur son site officiel et vérifiez ses autres caractéristiques.

    5. LabPlot

    LabPlot est un programme de présentation graphique bidimensionnelle et tridimensionnelle d’ensembles de données et de fonctions. Il est livré avec une interface utilisateur complète, qui vous offre de nombreuses fonctions telles que la transformation de Hilbert, les statistiques, les cartes de couleurs et la mise en forme conditionnelle, ainsi que ses plus récentes caractéristique, Multi-Axes.

    LabPlot vous permet de travailler avec plusieurs tracés qui peuvent chacun avoir plusieurs graphiques. Les graphiques peuvent être produits à partir de données ou de fonctions ; selon ce dont vous avez besoin.

    Pour plus d’informations, n’oubliez pas que le Documentation et son communauté peut être votre meilleur ami.

    6. RACINE

    RACINE est un framework de traitement de données, qui est créé par le célèbre laboratoire du CERN qui est au cœur de la recherche en physique des hautes énergies. Il est utilisé pour écrire chaque année des pétaoctets de données enregistrées par les expériences Large Hadron Collider.

    Ce projet est utilisé chaque jour par des milliers de physiciens qui analysent leurs données ou effectuent des simulations, notamment dans les zones à haute énergie.

    Il est écrit dans le langage de programmation C++ pour un prototypage rapide et efficace et un mécanisme de persistance pour les objets C++. Si vous n’aimez pas le C++, j’ai une bonne nouvelle pour vous. Il peut également être utilisé avec Python.

    Ce projet est une boîte à outils incroyablement complète, elle peut vous aider de la création d’un simple histogramme à la fourniture de graphiques interactifs dans les navigateurs Web. Génial, n’est-ce pas ?

    7. Parcelles

    Cette dernière option est plus dédiée aux étudiants universitaires de base qui commencent à être initiés aux graphiques et aux fonctions mathématiques.

    Ce logiciel open source appelé Parcelles est un outil basique mais puissant si vous avez besoin de visualiser rapidement des données ou des fonctions mathématiques en un minimum de temps. C’est parce qu’il n’a pas beaucoup de fonctions supplémentaires, mais notez que cela ne signifie pas qu’il n’a pas de puissance au moment du traçage.

    Donc, si vous débutez dans ce domaine de la visualisation de données, cette dernière option est sûrement la meilleure pour vous. Aussi, je vous suggère de consulter notre article sur les tracés pour savoir comment le configurer et commencer.

    Conclusion

    À mon avis, ces projets open-source font plus ou moins les mêmes tâches ; bien sûr, certains d’entre eux ont plus ou moins de caractéristiques. La clé est la façon dont il génère le tracé ; car l’un travaille avec C comme langage de programmation, tandis qu’un autre travaille avec Python. Je vous suggère de vous informer sur chacun de ces outils de traçage et de choisir celui qui correspond le mieux à vos tâches et à vos besoins.

    Avez-vous déjà utilisé l’un des outils de cette liste ? Quel est votre outil open source préféré pour tracer ? Veuillez nous en informer dans les commentaires ci-dessous.

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