Gnuplot 开源项目教程
1. 项目介绍
Gnuplot 是一个命令行驱动的交互式函数绘图工具,适用于 Linux、OSX、MSWin、VMS 以及许多其他平台。该软件是自由分发的(即您无需为其付费),最初设计为图形化程序,旨在帮助科学家和学生可视化数学函数和数据。Gnuplot 支持多种终端、绘图仪和打印机(包括许多彩色设备和伪设备,如 LaTeX),并且易于扩展以包含新的设备。
Gnuplot 的 "GNU" 名称与自由软件基金会无关,命名只是一个巧合(详细信息请参阅 Gnuplot FAQ)。因此,Gnuplot 不受 GPL(GNU 公共许可证)的约束,而是受其自己的版权声明保护,该声明包含在所有源代码文件中。然而,一些相关的驱动程序和支持工具是双重许可的。
Gnuplot 处理二维曲线和三维曲面。三维曲面可以绘制为适合指定函数的网格,悬浮在三维坐标空间中,或作为 x-y 平面上的等高线图。对于二维绘图,有多种绘图样式,包括线条、点、方框、热图、堆叠直方图和三维数据的等高线投影。图形可以标注任意标签和箭头、轴标签、标题、日期和时间以及键。
2. 项目快速启动
安装 Gnuplot
在 Linux 系统上,您可以使用包管理器安装 Gnuplot。例如,在 Ubuntu 上,您可以使用以下命令:
sudo apt-get update
sudo apt-get install gnuplot
在 macOS 上,您可以使用 Homebrew 安装 Gnuplot:
brew install gnuplot
基本使用
启动 Gnuplot 后,您可以使用以下命令绘制简单的函数:
# 启动 Gnuplot
gnuplot
# 绘制正弦函数
plot sin(x)
# 绘制余弦函数
plot cos(x)
保存图像
您可以将绘图保存为图像文件。例如,保存为 PNG 格式:
set terminal png
set output 'output.png'
plot sin(x)
3. 应用案例和最佳实践
数据可视化
Gnuplot 常用于科学研究和工程领域,用于可视化实验数据。例如,您可以使用 Gnuplot 绘制实验数据点并拟合曲线:
# 假设 data.txt 文件包含两列数据
plot 'data.txt' with linespoints
数学函数可视化
Gnuplot 非常适合用于绘制复杂的数学函数。例如,绘制三维曲面:
splot sin(sqrt(x**2 + y**2)) / sqrt(x**2 + y**2)
最佳实践
- 使用脚本:将 Gnuplot 命令保存为脚本文件(.gp 或 .gnuplot),以便重复使用。
- 自定义样式:通过
set style命令自定义绘图样式,以满足特定需求。 - 多图布局:使用
set multiplot命令创建多图布局,以便在同一窗口中显示多个图形。
4. 典型生态项目
LaTeX 集成
Gnuplot 可以与 LaTeX 集成,生成高质量的科学文档。您可以使用 set terminal epslatex 命令将图形保存为 LaTeX 兼容的 EPS 文件。
Octave 和 MATLAB
Gnuplot 可以与 Octave 和 MATLAB 等科学计算软件集成,用于数据可视化和结果展示。
Python 集成
通过 Gnuplot-py 或 Gnuplot.py 等 Python 库,您可以在 Python 脚本中调用 Gnuplot 进行绘图。
import Gnuplot
g = Gnuplot.Gnuplot()
g.plot([[1, 2], [3, 4]])
通过这些集成,Gnuplot 可以无缝地融入更广泛的科学计算和数据分析工作流中。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00