Je réalise actuellement des travaux expérimentaux et je dois passer en revue un grand nombre de données. J'utilise Gnumeric, et c'est très bien, mais j'ai souvent l'impression qu'il doit y avoir quelque chose de mieux.
Idéalement, j'aimerais avoir le maximum de fonctionnalités avec une courbe d'apprentissage minimale, mais en réalité, j'aimerais juste savoir s'il existe quelque chose de mieux que Gnumeric que je peux utiliser pour manipuler et tracer des données.
Que recommanderiez-vous ?
Numpy y Matplotlib constituent une bonne combinaison pour le traitement et l'affichage des données.
Je suggère Gnuplot . Il possède un ensemble de fonctionnalités intéressantes et est bien documenté. Si vous prenez quelques minutes pour parcourir la documentation, vous aurez l'idée de base. J'utilise gnuplot pour presque tous mes tracés, je n'utilise Ti que lorsque je n'ai pas besoin de l'ensemble des fonctionnalités. k Z de LaTeX.
Est l'un des meilleurs programmes de visualisation de données disponibles. Il met en œuvre les idées de Edward Tufte Il est l'auteur de classiques de la conception graphique et de la communication scientifique tels que "Beautiful Evidence" et "The Visual Display of Quantitative Information".
L'interface graphique Deducer permet d'utiliser ggplot2 sans avoir à connaître le langage de programmation R dans lequel ggplot2 est implémenté. Si vous savez utiliser Excel, vous pouvez utiliser Deducer. Vos analyses statistiques seront valides et vos graphiques (grâce à ggplot2) seront efficaces et jolis.
#dependencies
sudo apt-get install r-core
sudo apt-get install rJava default-jdk
sudo R CMD javareconf
sudo R
#to install deducer
install.packages('JGR')
install.packages('Deducer')
library(JGR)
JGR()
#in JGR
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