Ngraph 6.09.11 — программа для создания научных двумерных графиков

А вот не согласен

Матплотлиб хорош для двух вещей: юпитера(в общем случае когда вы и обработку питоном проводите) и когда надо генерить 100 графиков в похожем оформлении(гиф-анимация например)

А когда у вас разовая история, в таких прогах кнопки протыкать банально быстрее чем курить маны матплотлиба, при чём и апроксимацию тоже быстрее делать

Да я бы сказал что и для гостовских тоже в большинстве случаев проще взять клон ориджина

А когда у вас разовая история, в таких прогах кнопки протыкать банально быстрее чем курить маны матплотлиба

Для научной публикации по-хорошему одну картинку перед тем как отправить статью в журнал рисуют много-много раз за время ревью (и соавторы её проверяют). Поэтому руками делать не вариант – просто не будет доверия что ты заодно точки не подвинул.

при чём и апроксимацию тоже быстрее делать

Фиты лучше вообще отдельно гонять от построения графиков, особенно если у тебя многомерный фит.

Мне много графиков строить обычно не надо, но меня в своё время достало, что для того, чтобы нарисовать стандартного вида график с ИК-спектром, ТГ или РФА, надо десятки раз прокликивать одно и тоже для каждого графика.

Когда это меня допекло, я просто написал несколько скриптов, сначала на shell, потом на perl, которые читают файлы с данными и генерируют инструкции для gnuplot, после чего его запускают и получают на выходе нужного мне вида графики.

Если надо немного подтюнить, то можно подправить скрипт под конкретную ситуацию, или уже сам график в том же inkscape или LO draw.

А программы типа ориджина, это только для чего-то совсем разового, уникального.

А программы типа ориджина, это только для чего-то совсем разового, уникального.

И в таких программах зачастую можно создать шаблон (template), и не надо будет «десятки раз прокликивать одно и тоже».

И в таких программах зачастую можно создать шаблон (template), и не надо будет «десятки раз прокликивать одно и тоже».

Возможно, хотя не видел, может плохо смотрел.

Но вот конкретный пример. Мне надо построить порошковые рентгенограммы для нескольких образцов, расположив их друг над другом со смещением, чтобы можно было визуально сравнить.

Число образцов от случая к случаю разное, от двух до пары десятков иногда. Каждую кривую надо нормировать, чтобы они нормально смотрелись в одном масштабе, выбрать цвет для каждой кривой.

Я не представляю, какой темплат тут поможет. А так, я написал скрипт, который читает данные из файлов, делает масштабирование, распределяет отмасштабированные графики с вычисленным смещением друг над другом, с распределением цвета из заданного набора.

После чего хоть одну кривую, хоть две, хоть десяток, сам посчитает и нарисует.

Я не против такого рода графических программ. У меня стоит LabPlot2 как раз для разовых действий. Если же надо будет строить какого-то типа графики регулярно, то напишу под него новый скрипт (точнее адаптирую существующий).

Если с нормировкой, то это уже обработка. Тут python + matplotlib напрашиваются.

У меня товарищ по работе как раз python + matplotlib и использует, но у него обработки гораздо больше, всякий фит разными вариантами с выбором лучшего, кучу графиков строить с одного набора данных.

А мне пока хватает perl + gnuplot.

Ого, а симпатичный стиль у графиков. Жалко, что только под линукс – я бы заценил

https://github.com/htrb/ngraph-gtk/releases/tag/v6.09.11

ngraph-gtk-6.09.11-win64.zip

О, спасибо! Всё увидел!