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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19日 (一) 11:59的版本
您可以在Wikipedia上了解到此条目的英文信息 LabPlot Thanks, Wikipedia. |
LabPlot
目录 |
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。
功能
- 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)
指南
项目
git clone [email protected]:education/labplot.git
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