科学データとグラフの公開に推奨されるソフトウェアとワークフローはどれですか？

いくつかのデータポイントの単純なプロットから、詳細なスタイル、数学的な組版、「プロ品質」を備えた出版物レベルのグラフィックの作成まで、どのソフトウェアが優れたワークフローを提供しますか？

これは、Davidの質問に関連しています（どの属性がフィギュアをプロフェッショナルな品質にしますか？）。しかし、焦点は属性ではなく、そこに到達するためのソフトウェアまたは一般的なワークフローです。Gnuplot、Origin、Matplotlib、TikZ / PGFplot、Qtiplotなどのプログラムで表面的な経験がありますが、データ分析と素敵な数値を同時に行うのはかなり難しいようです。

これを可能にするソフトウェアはありますか、それともパッケージの1つをさらに掘り下げる必要がありますか？

編集：私の現在のワークフローはさまざまなコンポーネントを組み合わせたものであり、多少なりとも連携しますが、全体としてはあまり効率的ではなく、これは大学の研究室の多くの科学者にとって典型的だと思います。通常、実験から出版物までのチェーンは次のとおりです。

1. 実験データを取得します（通常はASCII形式ですが、ヘッダー、コメント、列数などのレイアウトが異なります）
2. Origin、Gnuplot、または20年前に書かれた難解なプロットプログラムで何も問題がなかったかどうかを確認するためのデータのクイックプロット。
3. データのより詳細な分析：バックグラウンドの寄与の減算、依存関係と相関の分析、理論モデルとの適合。多くの科学者がこのタスクにOriginを使用していますが、MatlabやPython / Scipy / Numpyの使用が増えています。
4. 専門的な人物を作成するには、ジャーナルのガイドラインに合わせて調整し、数学的な組版と一般的な編集を行います。現時点ではOriginを使用していますが、いくつかの欠点があります（ちょうど0.5ptの線幅を取得しようとすると、不可能です）。図の結合/研磨には、主にAdobe Illustratorを使用します。これは、PDFドキュメントのim- /エクスポートを適切に処理できるためです。ただし、図ごとに2つのステップを実行する必要はありません。

最後にどのように見えるかの例を追加しました（これはほとんど手作業で変更することによって作成されているため、すべてが苦痛であり、すべての要素の線幅を設定するためのインターフェースを提供するものは素晴らしいでしょう）：

Pythonの経験がある場合（またはない場合）、利用可能なPython科学ソフトウェア（SciPy、Pandas）、...）とMatplotlibを併用することをお勧めします。プログラミング環境であるため、データフロー、データ操作、プロットを完全に制御できます。「フルアプリケーション」Mayavi2または Veuszも使用できます。

あなたが言っていることに基づいて、アクセスできる（組み込みまたはインポートされた）何らかのグラフ機能がある限り、汎用スクリプト言語はおそらく最善の策です。

その意味では、MATLABは機能しますが、プレゼンテーション品質のプロットを作成するには、線幅、シンボル、軸を操作する必要があります。あなたの基準を考えると、MATLABの大きな弱点は詳細な数学的な組版にあると思います。MATLABは一部のTeXラベルを使用できますが、処理できないLaTeXコマンドがいくつかあるため、Adobe IllustratorでPDFから戻ってLaTeXラベルをカットアンドペーストする必要があることを覚えています。

Python + NumPyは、numpy.loadtxtテキストデータのインポートを簡単にするため、データのインポートに使用できます。その時点で、matplotlibとGnuplotのいずれかを選択できます（Gnuplot.pyを介したPythonインターフェースがあります; 2008年以来インターフェースの開発は活発ではありませんが、Gnuplotはリリースを追加し続けているにもかかわらず、それ以上変化しませんか？ ）。MatthewEmmettのPyAsyラッパーも、目的に応じて機能します。Matplotlibには優れた数学的組版があり（Barronが述べているように）、データ操作はNumPy、SciPy、または他のPythonパッケージを使用して実行できます。

私がgnuplotで抱えていた問題は、プロット専用に構築されていることです。gnuplotスクリプト言語内でデータを操作する方法は私には明らかではありませんでした。それ以外の方法を理解できないため、テキストに出力する前に、基本的にすべてのデータ操作を事前に行いました。gnuplotを使用して式を評価し、いくつかの操作を行うことができますが、私にとってPythonはより自然な構文を持ち、gnuplotよりもはるかに汎用性があります。本当に自然で習得しやすい言語でない限り、1つのことだけを行うために別の言語を学ぶ必要はありません。（または、強制されない限り。）

Tecplot 360にも同様の問題があります。Tecplot 360は、特に3Dで素晴らしいプロットを生成します。Tecplot 360で比較的簡単に習得できるGUIを使用してできることはありますが、他のプロットパッケージで行うのはおそらく難しいでしょう。前回Tecplotを使用したのは6〜7年前でした。明らかに、彼らはそれ以来多くの機能を追加しました。データ操作は、ゾーンのインデックス作成、スライス、または確立を通じて実行できます。派生数量は、方程式を使用して計算できます。データのフーリエ変換を取得し、補間（またはクリギング）を実行し、他の多くのことを行うこともできます。数学的な組版の方法は明確ではありません。TecplotからのHTML出力をハックしてMathJaxまたはMathMLを追加できると思いますか？私の考えでは、Tecplotの欠点は無料ではないことです（つまり、ツールとして、あなたは仕事から仕事へとあなたを連れて行くことができないかもしれません）、不確かな数学的な植字、そしてその複雑なデータ操作のスクリプトはTecplotのマクロ言語を学ぶ必要があります。主な利点は、3Dプロット機能がmatplotlibとMATLABをロングショットで上回ることです。Tecplotのマクロ/スクリプト言語を使用してデータをバッチ処理し、外部Pythonスクリプトを呼び出すことができます（機能が制限されています）。また、MATLABと同様に、Tecplotスクリプトを学習したくない場合に使用できるGUIがあります。（TecplotのGUIは、MATLABのGUIよりも多くの機能を備えています。）主な利点は、3Dプロット機能がmatplotlibとMATLABをロングショットで上回ることです。Tecplotのマクロ/スクリプト言語を使用してデータをバッチ処理し、外部Pythonスクリプトを呼び出すことができます（機能が制限されています）。また、MATLABと同様に、Tecplotスクリプトを学習したくない場合に使用できるGUIがあります。（TecplotのGUIは、MATLABのGUIよりも多くの機能を備えています。）主な利点は、3Dプロット機能がmatplotlibとMATLABをロングショットで上回ることです。Tecplotのマクロ/スクリプト言語を使用してデータをバッチ処理し、外部Pythonスクリプトを呼び出すことができます（機能が制限されています）。また、MATLABと同様に、Tecplotスクリプトを学習したくない場合に使用できるGUIがあります。（TecplotのGUIは、MATLABのGUIよりも多くの機能を備えています。）

TikZやPGFPlotsなどのLaTeXベースのツールは、ユースケース向けに作成されていないようです。ここでの弱点は、データ操作です。TikZとPGFPlotsはすばらしいLaTeXツールです。私はそれらをより良く使う方法を知っていたらいいのにと思う。それらはLaTeXなので、ワークフローは必要なデータをLaTeXにカットアンドペーストしてプロットすることだと思います。LaTeXの内部でプログラムを実行することは可能ですが、プレゼンテーションやドキュメントの場合、説明しているユースケースでは、おそらく単に完成品。たぶん、あなたはそのワークフローで大丈夫です。両方のツールは、適切に設計されており、高品質の図を生成することで評判があります。

最後に、Adobe Illustratorは、あなたが言ったように、プロットを修正するための素晴らしいツールです。あなたが言ったように、欠陥はスクリプト可能性や再現性の欠如でもありますが、小さな調整をしたい場合、グラフィック編集プログラムに勝るものはありません。

これは素晴らしい質問だと思うし、今は自分の心の最前線にいるものだと思う。ほとんどの数学的なジャーナルを読むとき、Matlabは受け入れられるように見えますが、PNAS、Nature、PLoS ONEなどのジャーナルに表示される美しいプロットや図の一部をIMHOで測定するだけではありません。

私の研究グループで数週間にわたってこの問題を正確に議論した後、どのパッケージが最適であるかについての本当の結論には至っていません。ドキュメント、ブログ、またはその他のWebソースでのグラフィックソフトウェアのほとんどの比較は、特定の目的に最適なパッケージを決定する上でほとんど役に立ちません。

これらのパッケージのすべて/多くの専門家ではない平均的なユーザーにとって本当に役立つのは、一種の「グラフィカルなベンチマーク」として使用できる非常に明確なサンプルの小さなセットを持っていることだと思いますCFDベンチマークとしての意味）。私の知る限り、現在このようなものは存在しません。

少なくとも、私は見たいと思います：

1. いくつかの線と点の種類、凡例、ラベル/タイトルの計算などを含む、合理的な簡単な2Dラインプロット
2. 3D表面プロットの場合も同様です。
3. 等値面、切断面、およびその他の素晴らしい機能を備えた、より洗練された3Dプロット。
4. 豪華な3Dダイアグラム。

＃1-3にはデータが提供され、＃4には写真または「オリジナル」の図が提供されます。各例では、コード（入力）と画像（出力）が投稿されます。これにより、読者は、画質とコードの複雑さの両方の観点から、どのパッケージが自分に適しているかをより簡単に判断できます。

私の計画は、＃1、2、4、およびMatlab、pgf / TikZ、python / scipyを含む少数のパッケージについて、今後数か月にわたって私のグループでこのようなことをすることです。興味があれば、これを公開することができます。

したがって、これは元々投稿された質問への回答ではありませんが（それについては謝罪します）、数か月後に回答になる可能性があります。

私は通常gnuplotを使用します。学ぶのは難しいかもしれませんが、非常にきれいなプロットを生成します。また、カプセル化されたポストスクリプト形式（.eps）でプロットを生成するように設定できます。これにより、書かれたドキュメントに簡単に埋め込むことができます。$\LaTeX$

考慮すべきもう1つのソフトウェアパッケージはAsymptoteです。漸近線は、実際には、ベクトルベースの出力を生成するプログラミング言語（C ++のような構文を使用）です。優れた機能の1つは、テキストがLaTeX（数式を含む）でレンダリングされるため、図のテキストがドキュメントと一致することです。

NumPy配列をAsymptoteエンジンに渡し、基本的なプロットを実行できるように、PyAsyというPythonラッパーをAsymptoteに記述しました。それはかなり荒く、機能が完全ではありませんが、役に立つかもしれません。

とにかく、Asymptoteの出力品質は本当に素晴らしいです。

編集：上記に加えて、Fabricはリモートジョブの起動、ディレクトリの同期とバイナリの構築、実行データの取得、リモート解析スクリプトの起動に非常に役立つことがわかりました。リモートコマンドの実行を少し簡単にする（そしてスクリプト化できる）かなり軽量なPythonライブラリです。

Mathematicaのグラフィック機能の簡単なレビューを書いてみましょう。それは私がよく知っていることです。

何ができますか？

いくつかの例を見るには、WolframサイトのMathematicaコードギャラリーをご覧ください。具体的には視覚化についてではありませんが、ほとんどすべての例にはプロットが含まれています。

Mathematica.SEのプロット（基本）および グラフィック（より高度）タグを参照することもできます。

完全に自動化された方法でサンプル画像を作成することができます（手動の後処理は不要です）。

強み

• すべてのグラフィックスは宣言的な方法で指定されます（SVGのように、システムに何かを描画するように指示せず、ベクトルグラフィックスオブジェクトをリストするだけです）。グラフィックスは、システム内の他のものと同じ種類のMathematica式であり、特別な方法で表示されるだけです。これは、グラフィックを作成した後、グラフィックを簡単に変換および処理できることを意味します。これは、関数をプロットすることによって作成されたグラフィックにも適用されます。

• グラフィックスをすばやく簡単に作成するには、高レベルのプロット関数を使用し、多くのオプションを設定して出力をカスタマイズします。必要な正確なプロット用の関数がない場合は、グラフィックスプリミティブからグラフィックスを組み立てることができます（これも非常に簡単です）。

• 数学関数のプロット機能は優れています。私が知る限り、それはクラスをリードしています。Mathematicaは適応的に機能をサンプリングするため（2Dと3Dの両方）、スムーズなプロットを迅速かつ自動的に生成できます。特異点、不連続点などは、プロット関数によって象徴的に検出されます。

• 特定の印刷サイズの図を作成し、それらが出版物の周囲のテキストにうまく収まることを確認できます（たとえば、フォントサイズとスタイルが一致する）。2Dには、2種類の座標があります。データに対応するプロット座標と、プリンターのポイントで指定された絶対座標です。前者はグラフィックのサイズを変更するときにスケーリングしますが、後者はスケーリングしません。テキストはデフォルトで絶対座標を使用します。つまり、同じ図が7 cmまたは14 cmのサイズでエクスポートされるかどうかに関係なく、8ポイントタイプは8ポイントになります。これにより、文書内のテキストとフォントサイズを一致させることができます。

• 数式の組み込み組版。マテックスサードパーティ製のパッケージには、優れた品質の数式組版のためのLaTeXの統合を提供します。（開示：私は著者です。）

• 同じシステムですべてのデータ処理を行うことができます。一般に、多少の作業を行うことで、完全な図作成プロセスを自動化することができ（いくつかの高度な側面を含む）、Adobe Illustratorなどのソフトウェアで手動で後処理を行う必要がなくなります。これは、最後の最後でいくつかの小さな問題を発見し、図を再生成する必要がある場合に重要です。

弱点

• いくつかのサブプロットを持つ数値を有するとサブプロットの座標系との間のいくつかの正確な位置合わせを持つことは困難であり得ます。

  SciDraw（サードパーティ）のパッケージはこれを固定し、図のあらゆる側面を詳細に制御を提供します。このパッケージのトレードオフは、数字を設定するのにより多くの労力がかかることです。

• 3Dグラフィックスはベクター形式にうまくエクスポートできません。ただし、ビットマップバージョンのエクスポートは問題ありません。

• 機関がまだライセンスを持っていない場合、費用がかかります。

TikZを既に知っている場合は、RとtikzDeviceに興味があるかもしれません。ここに例があります：tikzDevice-RからのTikZ出力、ここに別の例です：Rを使用したTikZダイアグラム：tikzDevice。

PGFプロットをさらに掘り下げます。

1）3Dダイアグラムを実行できます：python-matplotlibでは実行できません、gnuplotは比較すると見苦しいです

2）ベースドキュメントと同じサイズとファミリーのフォントを持っている）

3）特定のカラースキーム用にテンプレート化できます

市場には他に類を見ません。:)

Tecplotは、データの視覚化とデータ操作に関して非常に強力であると思います。

私は、限られた経験についての私の見解を提供しようとします。これは、2種類のプロットのみをカバーします。2Dデータプロット、散布図、グラフベースのダイアグラム（ツリーとグラフ、フローチャート）。しかし、最初に少し質問から逸脱することを許可します：

まず、高品質のプロットを作成することの重要性がしばしば見落とされていると言いたいと思います。プロットはデータを表示するためだけでなく、効果的に使用すると、テキストで明確に表現できない複雑なアイデアを伝えることができます。これは、良いプロットの構成要素、利点、および欠点を議論するのに適切な場所ではないようですが、興味があればこちらをご覧ください。

第二に、高品質のプロットに時間を費やすよりも、中途半端なプロットの使用を後悔していることがよくあります。その理由は、悪いプロットができるということですうそ例えば、あなたが適切に正規化されていない可能性があることをデータの上に簡単に見て行うための中途半端なプロットを使用している場合、または視覚的な比較を行うにはそれほど良くないプロットを使用して、あなたに（多くの場合、目は非常に寛容または誤解を招く可能性があります）。そのため、結果に慣れていない人に見せるようにプロットを準備することを常にお勧めします。これにより、時間を節約し、作業を改善できます。また、プレゼンテーション資料を次のプレゼンテーション/セミナー/ペーパーに向けて準備できるという利点もあります。

質問に答えるために、

私の経験では、データ処理を実際のプロットツールや画像操作ツールから分離する方が常に良いです。データ処理には非常に柔軟なpythonを使用しており、pythonで簡単に処理できないファイル形式は見つかりませんでした。さらに、numpyおよびscipyライブラリは、数値データの強力な操作ツールになります。

python内で、すべての書式設定の詳細を制御できるプロットツールを見たことはありません。ラテックスで紙をフォーマットしながら画像を統合しようとすると、大きな違いを生むのは細部であることがわかりました。たとえば、空白とプロットの割合の制御はmatplotlibの頭痛の種になる可能性があります（不可能ではありませんが、時間の価値はありません）、これはジャーナルや会議でよくあるようにスペースが限られている場合は非常に重要です論文。

私の経験では、GNUPLOTが2Dプロットと散布図のフォーマットと作成に最適なツールであることがわかりました。プロットの詳細をすべて制御できます。また、白黒またはカラーで高品質のプロット（ベクトル画像）を作成できます。高レベルの制御により、GNUPLOTを学習するのが少し難しくなります。また、単純なことは少し手間がかかる場合がありますが、例から始めると、物事を単純化できます。私は通常、インスピレーションを得るためにこの2つのサイトを参照します。よくある質問ではないサイトまたは公式デモを参照してください。

時々、GNUPLOTによって作成されたプロットは非常に大きく（MBの範囲）、ジャーナルはファイルを拒否することがあります（これは非常にカラフルな散布図で私に起こりました）。Imagemagickを使用しました。Imagemagickは、画像の変換、編集、圧縮を可能にするコマンドラインツールです（ファイルサイズを大幅に削減しながら、高品質のjpegを生成および編集するために使用しました）。自動データ圧縮を使用する他のツールを試しましたが、これは画像のアーチファクトと圧縮の微妙なバランスのために特に問題があることがわかりました。

また、かなり多くの図を作成しました（多くの場合、プレゼンテーション用）。図を1回だけ（ペーパーではなく）使用する場合、Keynoteアプリケーション（OSX）とpdfへの保存で十分であることがわかりました。ただし、画像を何度も使用する場合は、プレゼンテーションの品質がより重要であり、TikZが私の好みのツールです。TikZの使用は少し難しいと思いますが、例から始めると、はるかに簡単です。

最後に、私が使用するさまざまなツールをbashまたはpythonと統合するために、コマンドラインからほとんどの作業を行います。

私のクイック投票はQtiPlotにあります。

完璧ではありませんが、GUIの使いやすさとPythonスクリプトの最適な組み合わせを提供するため、実際に行っているのは「Qtiplot / Python /（IllustratorまたはInkscape）」です。Qtiplotは拡張可能なので、Pythonコマンドを実行してデータを開いて処理し、テーブルにダンプできる独自のスクリプト/マクロを作成できます。その後、手動または自動でプロットできます。また、インターネットで利用可能なタイプセッターまたはローカルのタイプセッターでLaTeX植字で動作するように設定することもできます。そのため、プロットのタイトル/軸/マークアップに数式を入れることができます。

プロットは任意の形式にエクスポートできますが、最適な形式は間違いなくSVGです。SVGファイルは、必要に応じてInkscapeで修正できます。LaTeX組版機能も備えています。

MatPlotLibは優れていますが、最大の欠点は絶対にすべてを手動でコーディングする必要があることです（スクリプトプロットソリューションのように）。優れたPython機能を使用してデータ処理とプロットのすべてをスクリプト化/自動化し、ラフカットプロットをGUIに渡して手作業で微調整し、あらゆる種類のGUIのカット/貼り付け/操作を実行できるため、QtiPlotは素晴らしいですこれは、データ分析のケースバイケースではるかに高速です。また、スクリプトを使用して正確に寸法を設定したり、matplotlibではできないGUIで寸法を操作したりすることもできます。

QtiPlotプロットソリューションについてのあなたの感じ方に依存すると思います。私はそれが非常に有能であるとわかりましたが、それはすべてかなり急な学習曲線です。

NicoSchlömerの優れたツールmatlab2tikzとmatplotlib2tikzについてまだ誰も言及していないことに驚いています。ドキュメントの準備にLaTeXを使用し、データ処理にMatlabまたはPythonを使用している場合、高品質のベクトルプロットを簡単に取得できます。

1. 軸、ラベル、凡例などを含むMatlabまたはPythonでプロットを準備します。TeXの書式設定について心配する必要はありません。
2. matlab2tikz('figure.tex')（またはmatplotlib2tikz）を呼び出します。
3. figure.tex好みに合わせて編集し（ラベルテキストを適切な数学で置き換え、色、線幅、凡例の配置、軸スタイルなどを変更します）、pgfplotsマニュアル（またはTeXスタックエクスチェンジのpgfplotsに関する多くの質問）を参照してください。
4. あなたの図に、の代わりにincludegraphics入れてください\input{figure.tex}（そして\usepackage{pgfplots}、プリアンブルに含めることを忘れないでください）。
5. 提出のため、PDFにあなたの姿を焼くと簡単に交換する（マニュアルの第7章を参照してください）外部化ライブラリを使用\input{figure.tex}することによって\includegraphics{figure.pdf}。

スクリプトを探していない場合は、MagicPlotをご覧ください。Originほど機能豊富ではありませんが（たとえば、2Dプロットしか作成できません）、線幅やその他のプロパティで問題が発生したことはありません。再描画は十分高速ですが、プロットはアンチエイリアス処理されています。さらに便利なフィッティング。

Tecplot 360は、大量のデータを処理し、出版品質のプロットを作成するのに適しています。データを処理するための強力なアドオンおよびスクリプトインターフェイスを備えています。私は、後処理に必要なすべてのことを行うように見えます。

よくある間違いは、Excelの使用に頼ることです。いいえ。レイアウト、X範囲、カラーマップは記憶されません。アニメートしません。見苦しいかさばるスプレッドシートを使用してデータを処理します。

もちろん、後処理とテキスト編集の両方を行うツールは見つかりません。また、出版物に適したテキストエディターを選択することも重要な質問です。MS Wordを使用しないでください。引用マネージャーは見苦しいです。私は、使用しているオペレーティングシステムで利用可能なLyXまたはその他のラテックスツールを使用します。

ああ、PDFを公開する必要がある場合は、LaTeX、Word、または読み取り可能な数学を含む任意の形式へのリンクを含めてください。PDFでは、そうではありません。