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7 个最好的用于数学和统计的免费开源绘图工具~~

最佳开源绘图应用程序 本文跳过像 LibreOffice 这样的生产力套装。它们可以让您在文档和幻灯片中添加图形和绘图，但它们在功能方面非常基础。 另请注意，这不是排名列表。...GnuPlot GnuPlot是一个命令驱动的绘图程序，它接受特殊单词或字母形式的命令来执行任务。它可用于以多种不同风格和多种不同输出格式操作二维和三维的函数和数据点。...一个特殊的特性是 Gnuplot 还可以用作脚本语言来自动生成绘图。 如果您想在开始之前了解更多信息，可以参考我们的文档。 3. Octave GNU Octave不仅仅是一个绘图工具。...它的功能大致类似于基于 GUI 的程序（如 Octave）以及基于脚本的工具（如 Gnuplot 或 Genplot）。换句话说，它结合了良好的用户界面和脚本语言的强大功能。...值得一提的是，这最后两个特性让您可以进行复杂的计算或执行自动化任务，这在您分析任何类型的数据时都有很大帮助。 另一个重要的方面是它还带来了曲线拟合、分析能力、可编程性等工具。

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博客园排名预测

数据拟合 有了历史数据和正确的映射关系，就可以进行数据拟合了。数据拟合最重要的是找到拟合函数，第一眼看到上面那条曲线我想到的就是二次函数，可以用抛物线的一段来进行拟合。...有的人可能会问了，这个对数是无限趋近于无穷大的，怎么能和上面的曲线拟合在一起呢？反正切也存在类似的问题，先别着急，让我们看下拟合结果就知道了。 嘿，这样居然也行，四条曲线竟然都能拟合上。...上面的脚本输出如下： y1=130609 y2=53025 y3=28561 这里的四舍五入使用了 +0.5 的笨办法，最终结果和 gnuplot 计算的完全一致。...不过总的来说对数最准、倒数整体偏高、二次函数就是来搞笑的——上下横跳没准头。有的人可能奇怪了，这个预测值为什么和拟合曲线差距这么大？...过足了预测瘾后，还是让我们限制一下横轴范围，不然真实数据实在是看不清了： 同时调整的还有图例显示方式和预测曲线的颜色，后者可以让你一眼看出拟合函数与预测曲线关系。

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    【Rust日报】Prettier 挑战赛 - 使用 Rust 重写

    Prettier 挑战赛 - 使用 Rust 重写 这个挑战赛由 Algora 主办，目标是使用 Rust 编写一个符合 Prettier 标准的美化打印机（pretty printer）。...，希望有更深入的练习 其他工具的推荐：有用户推荐了通过 LeetCode 和 AtCoder、exercism 等其他平台学习 Rust， rust-by-example 也是个不错的选择 原帖链接 https...，并列举了一些选项，如 plotters-rs、egui-plot、nannou，以及绑定到 plotly.js 或 gnuplot 的库。...也有网友提出了下面的观点： Rust在数据可视化方面的局限性：一些用户提到Rust在数据可视化方面的局限，如 ndarray 库的维护问题、缺乏高质量的绘图工具等。...数据处理和绘图的分离：一些用户提到他们会将 Rust 程序生成的数据输出到 CSV 文件，然后使用 Python 的 matplotlib/seaborn 等工具进行绘图。

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    查看博客园积分与排名趋势图的工具

    然而在博客园后台，只能看到当天的积分与排名，历史值和趋势却没有办法查询，对于文章发表后对自己积分与排名的影响并不直观，于是就想到自己动手做一个积分与排名趋势图这样一个工具。 具体步骤 1....使用 gnuplot 绘制趋势图 有数据以后，就该通过图表呈现了，这个任务是通过 gnuplot 工具完成的。..."score" axis x1y1, "score.txt" using 1:3 w lp pt 7 title "rank" axis x1y2 18 19 quit 主要是通过启用第二条纵轴并在绘图时指定依赖坐标系实现的...(除了不能直接打开图片，因为 eog 不能正常工作，可以换成 mspaint 工具)，下面是在 Windows 上输出的效果： 貌似着色和字体不太一样，可能是我用的版本比 Linux 上面高一点，其它方面没什么差别...）：多图（multiplot） [5].用gnuplot实现双纵坐标绘图 [6].如何将命令行参数传递给gnuplot？

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    Blender + Python:用少量有效数据绘制势能面示意图的方法

    这种图正规绘制需要大量的单点计算，并用软件描面画成。但是实际上，我无法计算出如此多的单点来绘制一张图，毕竟在一般的计算有机工作中，单是定位过渡态就够普通鼠标侠喝一壶了，更别说选CV扫描并绘图了。...删除初始产生的对象，最多只留下光源和摄像机 点击 添加 >> 网格 >> 平面 4....你也可以衰减编辑, 但我觉得操作单个点舒服，而且只变Z值的话，xy坐标均匀，后续代码拟合曲面效果会好） 这些点应该严格按照已有的数据绘制出相对高低，峰、谷、鞍面合理处理位置。...plt.show()那里会展示最初捏出的草图形貌，不过在Blender里就能看到它就不需要matplotlib渲染了 代码默认生成200x200的图，使用Rbf来拟合曲面。...刚才的示意图 之前画的几个图： 首先是捏的草图 最后调cmap = plt.get_cmap('gnuplot')着色的示意图

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    DevOps的三板斧

    ，代码会变得很复杂，别忘了我们还有grep，通过它的「A」和「B」选项可以很方便的保存上下文，此外利用它的正则功能，可以模拟判断时间的大小。...第三板斧：Gnuplot 数字总是苍白的，不如图形来得直观，Gnuplot在绘图方面非常简单，就拿文章开头统计访问量的例子来说，以count.log为数据源，代码大致如下： #!.../usr/bin/gnuplot set terminal png size 500,400 set grid set xdata time set timefmt "%H:%M" set format...： Gnuplot绘图 有了Gnuplot，我们甚至可以通过CRON之类的方式打造简易的图形化监控系统。...… DevOps代表着未开软件开发的方向，它倡导小团队，强调单兵作战能力，此时的程序员作为团队中的一员，已经不能再仅仅局限于开发的角色，必须在运维方面武装自己，希望大家都能有自己的三板斧，当然我们可不是古惑仔

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    Scapy 中文文档：二、下载和安装

    每个步骤可以以不同的方式完成，具体取决于你的平台和要使用的 Scapy 版本。 目前，Scapy 有两个不同版本： Scapy v1.x。...用于特殊功能的可选软件 对于某些特殊功能，你必须安装更多软件。 有关如何安装这些包的平台特定说明，请参见下一节。 这里是涉及的主题和一些例子，你可以使用它们来尝试是否能够安装成功。 绘图。...plot()需要 Gnuplot-py，它需要 GnuPlot 和 NumPy。 >>> p=sniff(count=50) >>> p.plot(lambda x:len(x)) 2D 图形。...可选包 绘图（plot） GnuPlot：gp420win32.zip。 解压 zip 文件（例如到c:\gnuplot），并将gnuplot\bin目录添加到PATH。...Gnuplot-py 1.8 需要 NumPy。 Gnuplot-py：gnuplot-py-1.8.zip。

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    Python：matplotlib

    在Linux下比较著名的数据图工具还有gnuplot，这个是免费的，Python有一个包可以调用gnuplot，但是语法比较不习惯，而且画图质量不高。...为了方便快速绘图matplotlib通过pyplot模块提供了一套和MATLAB类似的绘图API，将众多绘图对象所构成的复杂结构隐藏在这套API内部。...当前的图表和子图可以使用plt.gcf()和plt.gca()获得，分别表示"Get Current Figure"和"Get Current Axes"。...如果numRows，numCols和plotNum这三个数都小于10的话，可以把它们缩写为一个整数，例如subplot(323)和subplot(3,2,3)是相同的。...面向对象画图 matplotlib API包含有三层，Artist层处理所有的高层结构，例如处理图表、文字和曲线等的绘制和布局。通常我们只和Artist打交道，而不需要关心底层的绘制细节。

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    Matplotlib从入门到精通05-样式色彩秀芳华

    总结 本文主要是Matplotlib从入门到精通系列第5篇，本文介绍了Matplotlib的绘图样式和色彩设置，同时介绍了较好的参考文档置于博客前面，读者可以重点查看参考链接。...重点参考连接 Matplotlib从入门到精通05-样式色彩秀芳华 第五回详细介绍matplotlib中样式和颜色的使用，绘图样式和颜色是丰富可视化图表的重要手段，因此熟练掌握本章可以让可视化图表变得更美观...关于绘图样式，常见的有3种方法，分别是 修改预定义样式，自定义样式和rcparams。 关于颜色使用，本章介绍了 常见的5种表示单色颜色的基本方法，以及colormap多色显示的方法。...修改过后再绘图，可以看到绘图样式发生了变化。..., ‘BrBG’, ‘PuOr’, ‘RdGy’, ‘RdBu’, ‘RdYlBu’, ‘RdYlGn’, ‘Spectral’, ‘coolwarm’, ‘bwr’, ‘seismic’]) 循环

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    Python数据可视化 热力图

    一、matplotlib绘制热力图 Matplotlib是Python著名的2D绘图库，该库仿造Matlab提供了一整套相似的绘图函数，用于绘图和绘表，是强大的数据可视化工具和做图库，且绘制出的图形美观...areas mpl.rcParams['font.family'] = 'Kaiti' # 中文显示 fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 9)) # 绘图...，且没设定vmin和vmax的值，热力图的颜色映射范围根据具有鲁棒性的分位数设定，而不是用极值设定 annot(annotate的缩写)：默认取值False；如果为True，在热力图每个方格写入对应的数据...gist_ncar, gist_ncar_r, gist_rainbow, gist_rainbow_r, gist_stern, gist_stern_r, gist_yarg, gist_yarg_r, gnuplot..., gnuplot2, gnuplot2_r, gnuplot_r, gray, gray_r, hot, hot_r, hsv, hsv_r, icefire, icefire_r, inferno,

    6.8K40

    程序员实用工具，推荐一款代码统计神器GitStats

    但对于大型的项目，这些简单的可视化工具远远不足以了解项目完整的开发历史，一些定量的统计数据（如每日提交量，行数等）更能反映项目的开发进程和活跃性。...活跃性：每天中每小时的、每周中每天的、每周中每小时的、每年中每月的、每年的提交量。 作者数：列举所有的作者（提交数，第一次提交日期，最近一次的提交日期），并按月和年来划分。...Git：这个不用解释也知道是必须的。 Gnuplot：Gnuplot一个命令行的交互式绘图工具。 4....提交者维度的活跃度统计：列举所有的作者（提交数，第一次提交日期，最近一次的提交日期），并按月和年来划分。 3. 按照文件数：按日期划分，按扩展名名划分。 4....如果你是团队领导，关心团队的开发效率和工作激情；如果你是开源软件开发者，维护者某个repo；又或者，你关心某个开源软件或者当前开发团队的进度，那么你可以试一试gitstats。

    2.1K30

    后MATLAB时代的七种开源替代，一种堪称完美！

    Octave 是一个类似 MATLAB 和 Scilab 的数学软件包，可以进行各种运算，编程。它还有丰富的 C++ 接口可以让用户编程时调用。其配套的绘图工具采用 gnuplot 。...Octave 的使用也是基于字符终端模式的，当需要绘图时，将会调用 gnuplot 进行数据绘图，并显示出来。 Octave 是用 C++ 编写的，它内容丰富的库也可以供用户在编写软件时调用。...目的在于提高软件模块化能力和复用能力，并实现不同任务间的数据/信号量的有效共享，方便多种机器人平台之间创建复杂和鲁棒的机器人行为，同时它也是一种工具库的约定与集合。 ? 6....和其他的Python开发环境相比，它最大的优点就是模仿MATLAB的“工作空间”的功能，可以很方便地观察和修改数组的值。 Spyder的界面由许多窗格构成，用户可以根据自己的喜好调整它们的位置和大小。...的绘图工具）等等。

    4.6K21

    研发实用工具，推荐一款代码统计神器GitStats

    但对于大型的项目，这些简单的可视化工具远远不足以了解项目完整的开发历史，一些定量的统计数据（如每日提交量，行数等）更能反映项目的开发进程和活跃性。...活跃性：每天中每小时的、每周中每天的、每周中每小时的、每年中每月的、每年的提交量。 作者数：列举所有的作者（提交数，第一次提交日期，最近一次的提交日期），并按月和年来划分。...Git：这个不用解释也知道是必须的。 Gnuplot：Gnuplot一个命令行的交互式绘图工具。 4....提交者维度的活跃度统计：列举所有的作者（提交数，第一次提交日期，最近一次的提交日期），并按月和年来划分。 ? 3. 按照文件数：按日期划分，按扩展名名划分。 ? 4....如果你是团队领导，关心团队的开发效率和工作激情；如果你是开源软件开发者，维护者某个repo；又或者，你关心某个开源软件或者当前开发团队的进度，那么你可以试一试gitstats。 希望这篇文章能帮到你！

    3.5K20

    matlab中如何求插值点,MATLAB插值「建议收藏」

    ，但内存的占用较立方插值法要少，但其插值数据和导数都是连续的。...本例创建了元胞数组strmod来存储4种用到的插值方法{‘nearest’,’linear’,’spline’,’pchip’}，然后通过循环来调用插值函数interp1，最终插值的结果用图形来对比。...图4-4 一维插值方法结果比较 4.5.2 二维数据插值 二维插值也是常用的插值运算方法，主要应用于图形图像处理和三维曲线拟合等领域。...在拟合过程中，对于此数据组的每个相邻样点对(Breakpoints)，用三次多项式去拟合样点之间的曲线。为保证拟合的唯一性，对该三次多项式在样点处的一阶、二阶导数加以约束。...这样除被研究区间端点外，所有内样点处可保证样条有连续的一阶、二阶导数。 MATLAB中提供了spline函数来进行样条插值。spline函数的调用语法如下。

    3.3K20

    Python3.0科学计算学习之绘图（一

    基本绘图： (1)  plot是标准的绘图库，调用函数plot(x,y)就可以创建一个带有绘图的图形窗口（其中y是x的函数）。...(2) python3.0曲线拟合（polyfit,polyval） 利用numpy自带的polyfit 和 polyval 函数进行回归分析，polyfit 表示多项式曲线拟合、polyval 表示多项式曲线求值...Z1=np.polyfit(x,y,3)    #拟合，自由度为3，3为多项式最高次幂，结果为多项式的各个系数；最高系数为3，得到4个系数从最高到最低排列；最高次幂取几要视情况而定。...绘图格式化 （1） 常见的绘图格式参数：  linestyle用于设置线条样式，其中描述solid 表字符串’-’(实线)，dashed表‘--’（虚线），dashed dotted表‘- ，’dotted..."""simple running average"""     return(np.roll(x,1)+x+np.roll(x,-1)) #np.roll(x,2)是循环移位函数，表示向右循环移位2位

    1.5K10

    运维技能武器库

    网络流量监控图形工具)、Monit 性能监控工具: dstat(多类型资源统计)、atop(htop/top)、nmon(类Unix系统性能监控)、slabtop(内核slab缓存信息)、sar(性能监控和瓶颈检查...)、sysdig(系统进程高级视图)、tcpdump(网络抓包)、iftop(类似top的网络连接工具)、iperf(网络性能工具)、smem)(高级内存报表工具)、collectl(性能监控工具) 免费...APM工具: mmtrix(见过的最全面的分析工具)、alibench 进程监控: mmonit、Supervisor 日志系统: Logstash、Scribe 绘图工具: RRDtool、Gnuplot.../mk-parallel-restore MySQL物理备份工具: Xtrabackup、LVM Snapshot MongoDB压测:iibench&sysbench 今日话题: 面试中经常会被问到的问题你是如何回答的...这两个问题足以难倒很多人,因为他们工作的时候就没有考虑过这些问题,也没有做过总结. 那么今天我们一起来讨论下,可以在文末留言

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    MATLAB使用教程（1）从零开始，MATLAB 2023a中文版下载安装

    通过 for 循环，我们可以将重复的任务自动化处理，并节省编写代码的时间。例如，在处理多个数据文件时，我们可以通过 for 循环批量自动处理这些文件。...下面给出一个实例：假设我们需要生成 100 个均匀分布在 [0,1] 范围内的随机数，可以通过以下代码实现：MatlabCopy Coder = rand(1, 100); % 生成 100 个均匀分布随机数...画图在 Matlab 中，绘图是一种非常重要的功能。通过画图，我们可以更直观地了解数据的分布和变化规律，从而更好地进行数据分析和处理。...数据拟合和回归分析在 Matlab 中，数据拟合和回归分析是非常重要的应用领域。通过这些分析，我们可以更好地了解数据之间的关系，从而进行预测和优化。...总结以上就是 Matlab 软件的一些常用功能使用技巧，包括 for 循环、生成随机数、画图、文件读写操作以及数据拟合和回归分析。

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