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LabPlot
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LabPlot 可以识别不同的 CAS 变量，持有类似数组的数据，并允许选择它们作为曲线的来源。因此，用户不需要提供电子表格的列作为X和Y数据的来源，而是提供相应的 CAS 变量的名称。 | LabPlot 可以识别不同的 CAS 变量，持有类似数组的数据，并允许选择它们作为曲线的来源。因此，用户不需要提供电子表格的列作为X和Y数据的来源，而是提供相应的 CAS 变量的名称。 | ||
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2022年9月20日 (二) 03:14的最后版本
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LabPlot
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[编辑] 简介
LabPlot：基于 KDE 技术构建的跨平台、开源数据可视化和分析软件。
[编辑] 功能
- 软件前（commonfrontend, kdefrontend）后（backend）端的架构设计
- 提供的数据容器：电子表格（Spreadsheet）和矩阵（Matrix）
- 数据容器支持的导入数据类型：ASCII、Binary、Image、NetCDF、HDF5、FITS
- 内置了一组扩展了GNU科学库（GSL）的数值（numerical）和统计（statistics）函数库
- 依托 Qt 的对象插件扩展机制，QPluginLoader 的运行时类加载插件（class loads a plugin at run-time）
- LabPlot 可以作为不同的开源计算机代数系统（CAS）的前端，如：Maxima、GNU Octave、R、Scilab 和 Sage 或提供类似功能的编程语言，如：Python 和 Julia。
LabPlot 可以识别不同的 CAS 变量，持有类似数组的数据，并允许选择它们作为曲线的来源。因此，用户不需要提供电子表格的列作为X和Y数据的来源，而是提供相应的 CAS 变量的名称。
- 支持广泛的数据分析方法：数据还原（Data reduction）、微分（Differentiation）、整合（Integration）、插值（Interpolation）、平滑化（Smoothing）、非线性曲线拟合（Nonlinear curve fitting）、傅里叶滤波器（Fourier filter）、傅里叶变换（Fourier transform）
[编辑] 指南
[编辑] 项目
git clone [email protected]:education/labplot.git
[编辑] 文档
[编辑] 图集
LabPlot数据可视化和分析
支持的计算机代数系统（CAS）
[编辑] 链接
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