Veusz 3.6.2:科学绘图的利器
2024-09-18 15:24:56作者:江焘钦
项目介绍
Veusz 3.6.2 是一款专为科学研究设计的绘图软件,旨在生成出版级别的 PDF 或 SVG 输出。Veusz 通过组合各种绘图组件来构建图形,其用户界面简洁、一致且功能强大。无论是通过图形用户界面(GUI)、Python 模块、命令行、脚本、DBUS 还是 SAMP 接口,Veusz 都能提供便捷的绘图功能。此外,Veusz 还支持数据集的创建和编辑,并能从外部源(如网络套接字或其他程序)捕获数据。
项目技术分析
Veusz 3.6.2 在技术上进行了多项改进和修复,包括:
- 3D 图形的交互式旋转:用户可以更直观地查看和分析三维数据。
- 新增 12 位彩虹色图:丰富了颜色选择,提升了图形的视觉效果。
- 修复了与最新 numpy 版本的兼容性问题:确保软件在最新环境下稳定运行。
- 改进了安装说明:简化了安装流程,方便用户快速上手。
Veusz 不仅支持多种绘图类型,如 X-Y 图、线图、等高线图、图像、柱状图等,还提供了丰富的输入输出选项,包括 PDF、EPS、PNG、SVG、EMF 等格式的导出。此外,Veusz 还支持通过 Python 模块进行扩展,用户可以自定义函数、常量,并导入外部 Python 函数,极大地增强了软件的灵活性和可扩展性。
项目及技术应用场景
Veusz 适用于多种科学研究和工程应用场景,包括但不限于:
- 学术研究:生成高质量的图表用于论文和报告。
- 数据分析:可视化复杂数据集,帮助研究人员快速理解数据模式。
- 工程设计:绘制工程图纸和设计图,支持多种格式导出。
- 教育培训:作为教学工具,帮助学生理解科学概念和数据分析方法。
项目特点
Veusz 3.6.2 具有以下显著特点:
- 高质量输出:生成出版级别的 PDF 和 SVG 文件,满足专业需求。
- 多接口支持:提供 GUI、Python 模块、命令行等多种接口,适应不同用户习惯。
- 强大的数据处理能力:支持数据集的创建、编辑和外部数据捕获,灵活处理各种数据源。
- 丰富的绘图功能:涵盖多种绘图类型,满足不同科学研究需求。
- 可扩展性:通过 Python 模块和插件接口,用户可以自定义功能,扩展软件能力。
无论你是科研人员、工程师还是教育工作者,Veusz 3.6.2 都能为你提供强大的绘图支持,助你轻松完成各种科学绘图任务。立即访问 Veusz 官网 了解更多信息,并开始你的科学绘图之旅吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
330
137