Názory k článku QtiPlot konkurencí pro Origin?

S tým súhlasím. Ale GnuPlot je podľa mňa použitelný len na základnú vizualizáciu dát (niečo ako náhľad). V momente keď človek potrebuje fitovať, prekladať alebo odčítať nejaké závislosti tak sa bez zložitejšieho softu nezaobíde (MsExcel ani Calc sú tiež kalkulačky)

Slozitejsi veci jsem si pocital v maplu, ale graf nakonec vzdy delal gnuplotem. Ma hezci vystup.

Článek mě nepřesvědčil. Co třeba alternativa http://www.r-project.org/ ? Ne, nejsem žádný fanatik R, ve škole jsem ho nenáviděl, ale dal mi hodně.
U QtiPlotu je 4× zníněno jako výhoda čeština – nejsem si jistý, jestli je to fakt výhoda, nebo naopak problém do budoucna.
Sám autor několikrát uznává, že ve svém článku porovnává jabka s hruškama a dokonce zdůrazňuje svůj subjektivní postoj, což demonstruje na dvou nepopsaných obrázcích (jeden snad z QtiPlot a druhý Origin), přičemž jejich interpretace či jakékoliv porovnání je nemožné bez podrobnější znalosti zobrazovaných dat. Čili ukázka pro „ukázku“.

Prostě článek o ničem. Co měl článek dokázat, porovnat, či pomoci? Přijde mi, že autor viděl oba programy z rychlíku a náhodně něco „porovnal“.

Pro me ma ten clanek ten vyznam, ze jsem se dozvedel o QtiPlotu. Asi ho pouzivat nebudu. Vetsinou pouzivam Gnuplot, protoze mivam nekolik serii dat a potrebuju, aby byly vsecky grafy ve stejnem formatu. Pokud to potrebuju zmenit, tak to pak davkove aplikuju na vsecky datove soubory. Priznavam se, ze jsem zatim QtiPlot nevyzkousel, treba to umi taky…

Rko jsem zkousel asi tak pred 7 lety, ale na kresleni grafu to moc nebylo. :-( Je tam neco noveho za poslednich par let, co by se tykalo lepsiho kresneni grafu? Neco v Matlabovskem stylu by se hodilo.

Já naopak myslím, že článek smysl má. Vpodstatě ukáže ostatním lidem, kteří se né až tak často zabývají daty a grafy na to, že existuje nějaký program, který umí data zpracovat a z nich pak vytvořit nějaký závěr, třeba tím grafem. Nemusí být ten program profesionální, ale někomu může vyhovovat a bez článku by na něj třeba prakticky nenarazil. Toť můj názor

Často používám matplotlib (http://matplotlib.sf.net, pythonu), který data nejen pěkně nakreslí, ale hlavní díky skutečnému jazyku s bohatými možnostmi (třeba numpy) je lze i zpracovávat. Má 2 rozhraní, jedno objektové, druhé (pylab), které napodobuje matlab.

Tak tak. Pro ty co jim není Python proti srsti, dobré řešení.

Mně článek zvedl náladu. Nějak jsem si představoval, že QtiPlot není vůbec zadarmo.

To Přímočaré rozmístění nahradím Přímočarým umístěním. Předpokládám, že se umísťují data, a ta přímka jim „dává směr“ :-). Nebo jak to je? Můžete význam té situace popsat? Nejsem statistik.

Ale je v souboru potřeba opravit ještě nějaké drobnosti – sjednotit překlad slova „decay“, který byl dvojí i v německém překladu programu SciDAVis, a jeho autor, který dřív pracoval na QtiPLotu s jeho autorem, než se rozešli, přiznává, že ten překlad neměl konzistentní.

SciDAVis by pro vás měl tu výhodu, že lze vybrat pohodlně ze dvou překladů a ten druhý je udělaný statistikem.

Článek se mi líbí. Upozornil některé lidi, že už nejsou vázáni na Windows kvuli Originu. Samozřejmě můžu všechno hodit za hlavu, protože naše škola má na všechno multilicence, ale proč pořád přeskakovat ze systému na systém? Nebudu si instalovat na laptop nebo domácí PC Windows, abych byl kompatibilni se školním počítačem, radši si najdu alternativu. A QtiPlot je opravdu dostačující alternativa k Originu 6, který máme v labu. Není to sice pro mě novinka, protože v Mandriva Linuxu je soft rozdělen do kategorií, kde bylo snadné ho najít, ale věřím, že lidi, kteří mají zájem využívat multiplatformní otevřené alternativy, projeví zájem.

Tedy: je to ta situace, kdy se, jak to na obrázku vypadá, „prokládají data přímkou“? – neboli umísťuje se přímka.

A ten „Přímočarý návrat“ bych měl nejspíš změnit na „…pokles“. :-)

Na Origin 6.0 rád vzpomínám a přibližně s jeho vznikem jsem přešel na Linux, kde prostě Origin nebyl. Byl pouze Gnuplot, který umí velmi dobře kreslit grafy (říkejme jim třeba vědecké) a umí i trochu počítat (velmi mizerně).
Takže bylo potřeba oddělit výpočty od kreslení grafů. Na výpočty se hodil Matlab, a ten se dokonce učí na některých školách. Byla výhoda, že existoval jeho opensource protějšek, Octave. Na většinu věcí to stačilo. Oba umí kreslit grafy, ale na publikace to není nic moc. Souběžně existoval i R-project, který patří do stejné kategorie, nic revolučního na něm nevidím a přijde mi, že se liší leda syntaxí. Kreslit jakési grafy umí, ale když v nich potřebujete něco doladit, máte smůlu.
Matlab, Octave, R a mohl bych dál zmínit i Mathematicu a Maple jsou fajn na výpočty, ale blbé na grafy. A hlavně, programovat v tom cokoli jiného než výpočet, je prostě humus.
Nicméně, když bylo potřebova programovat rozličné věci a v tom použít nějaký složitější výpočet, vždycky šlo to napsat v Céčku a použít knihovnu GSL (Gnu Scientific Library). Pracné, ale spolehlivé.

Současnost: KONEČNĚ existuje to, co jsem dávno chtěl. Dobrý programovací jazyk, v něm silná matematická knihovna a dále knihovna pro kreslení grafů. Takže teď už všechny výpočty dělám v Pythonu, kde je mocná knihovna SciPy (obsahuje skoro všechno co GSL) a knihovna MatPlotLib:
http://matplotlib.sourceforge.net/gallery.html
Výstupem jsou docela fajn grafy. Rovněž nejsou problémy s lokalizací (češtinou, UTF-8) a exportem do všeho možného. Dále je konečně možnost naprogramovat animované grafy, což dřív bylo mnohem složitější. Dokonce jde spojit matplotlib + GTK/Qt a dělat cokoli interaktivně.
A zrodil se také další významný pomocník – inkscape. V něm je možné do hotového grafu přikreslit různé věci, a přitom to stále zůstane vektorové.
Přeji příjemnou zábavu.

Znate http://pdl.perl.org/ ?

zajimave moznosti. ja si vzdy zatim vystacil s gracem, respektive xmgracem. Jednoduche, skriptovatelne, doprogramovatelne. navic vystup vzdy dostatecne kvalitni i do publikaci. ale rad se dozvim o cemkoli, co rozsiri me moznosti.

Hlavni vyhoda perlu je v obrovskem mnozstvi uz hotoveho kodu, ktery je dostupny na CPANu a ktery je mozne snadno instalovat (vpodstate tak snadno, jako kdyz instalujete do distribuce dalsi balicek). Na CPANu naleznete moduly pro spolupraci s Matlabem, Maplem, Gnuplotem atd., takze nemusite vsechno znovu implementovat v perlu, ale muzete treba vyuzit jiz napsane programy v Matlabu a vystup generovat pres Gnuplot.

Jo, znám. Ve své době (i dnes) to byla jedna z mála věcí, co uměla využívat OpenGl na kreslení trojrozměrných grafů. Jinak jsou ty grafy dost zoufalé, chcete-li je publikovat. Ale byla to bomba, protože se do Perlu podařilo narvat zacházení s vícerozměrnými poli v podobném stylu, jako má Matlab či R. Byla to hrozná práce už kvůli samotnému Perlu a na každém kroku bylo vidět, že autoři museli složitě řešit případ od případu, jak se to má chovat. V dnešní době to Python+Scipy umí mnohem líp. Stejně tak má Scipy více matematických algoritmů a je to takové mnohem jednotnější. Důvod je mimo jiné ten, že portovat něco z Céčka či Fortranu do Perlu je o dost složitější než do Pythonu.

Jak už bylo zmíněno chtělo by to napsat že existuje klon qtiplot a to je scidavis. Jediná jeho výhoda je že je zadarmo i pro windows.
Jinak qtiplot používám už rok a je to super program. Když porovnán grafy z qtiplot a gnuplot tak vyhrává qtiplot. Netvrdím že v gnuplot nejdou udělat pěkně grafy ale neznám nikoho kdo by to uměl :)
Výhoda gnuplot je určitě vyšší stabilita. Qtiplot bohužel občas při nějakém složitějším fitovani padne, na druhou stranu občas dokáže fitnout křivku kterou gnuplot fitnul až když by se mu dodaly přesné parametry z qtiplotu.
Celkově bych ještě mezi výhody qtiplot oproti originu dál méně funkci. Pokud nepotřebujete nějaké úplně speciální funkce tak je pro vás qtiplot úvahud lepší (a levnější)

Natáhl jsem do toho databázi odladěnou, protože se v ní pracovalo v R:

1. Neumí to řetězce (místo nich to nadělá sloupce nul).
2. Vyrábí to artefakty (mezi čísly „normálními“ najednou vyskočí něco jako 09999999999999 nebo 00000000000001,
aniž by byla v databázi chyba).

Takže asi použitelné maximálně na grafy, kde by se vstupní data přepsala z něčeho jiného (a to je otázka, jestli v takovém případě použít tohle, nebo nad těmi daty napsat program v jazyce s grafickými výstupy).

Obcas potrebujem zanalyzovat a porovnat vacsie mnozstvo nameranych dat. Ked je ich uz vela, hodilo by sa zobrazit ich v nejakych grafoch, z ktorych sa daju vycitat urcite tendencie. OpenOffice alebo Excel to pri pouziti niekolkych tisic riadkov vacsinou vzdaju. Skusal som QtiPlot a par podobnych, bohuzial boli dost padave. Ak sa v datach vyskytla 0 alebo vysledkom operacie bola 0, casto s nou aplikacia pekne podelila a cela padla namiesto zachytenia chyby. (Predpokladal by som, ze sa napr. na ose X objavy nejake upozornenie na chybnu hodnotu a zbytok sa vykresli alebo to aspon prerusi spracovavanie a upozorni na konkretny zdroj chyby.) Ak som pouzil nejake vzorceky, tak to casto padlo tiez. Mate nejaky dobry typ?

Ja na tohle pouzival python a matplotlib. Normalni program co by to zvladal, jsem bohuzel nenasel.

Diky za tip!