我們生活在一個幾乎所有東西都能產生數據的世界。數據，借助于創建顯示變量之間關系的圖形的工具，可以對其進行分析和可視化。

這些工具被稱為“繪圖應用程序”。它們可用于學校的基本數學任務到專業的科學項目。它們還可用于向演示文稿添加統計信息和數據。

有許多可用于 Linux 的免費和開源繪圖應用程序。但在本文中，我列出了一些我遇到的最好的繪圖應用程序。

優秀開源繪圖應用程序

本文跳過像 LibreOffice 這樣的生產力套裝。它們可以讓您在文檔和幻燈片中添加圖形和繪圖，但它們在功能方面非常基礎。

另請注意，這不是排名列表。不應認為排名第一的項目比排名第五的項目更好。

1. Matplotlib

Matplotlib是一個開源繪圖庫，支持許多草圖類型，如繪圖、直方圖、條形圖和其他類型的圖表。主要是用python寫的；因此，如果您對這種編程語言有一定的了解，那么 Matplotlib 可能是您開始繪制數據草圖的最佳選擇。

除了用于繪圖的各種格式（例如 PNG、PDF 等）之外，優點還集中在簡單、友好的 UI 和高質量的圖像上。

2. GnuPlot

GnuPlot是一個命令驅動的繪圖程序，它接受特殊單詞或字母形式的命令來執行任務。它可用于以多種不同風格和多種不同輸出格式操作二維和三維的函數和數據點。

一個特殊的特性是 Gnuplot 還可以用作腳本語言來自動生成繪圖。

如果您想在開始之前了解更多信息，可以參考我們的文檔。

3. Octave

GNU Octave不僅僅是一個繪圖工具。它有助于數值求解線性和非線性問題，以及使用與 MATLAB 最兼容的語言執行其他數值實驗。它也可以用作面向批處理的語言。

它的一些特點是：

•  大量的內置功能可以解決許多不同的問題。
•  一種完整的編程語言，使您能夠擴展 GNU Octave。
•  繪圖設施。

所以，如果你對 Octave 感興趣，不要害怕，去查看它的文檔。

4. Grace

Grace是一種制作數值數據二維圖的工具。它的功能大致類似于基于 GUI 的程序（如 Octave）以及基于腳本的工具（如 Gnuplot 或 Genplot）。換句話說，它結合了良好的用戶界面和腳本語言的強大功能。

值得一提的是，這最后兩個特性讓您可以進行復雜的計算或執行自動化任務，這在您分析任何類型的數據時都有很大幫助。

另一個重要的方面是它還帶來了曲線擬合、分析能力、可編程性等工具。因此，如果您想了解更多有關這些有用工具的信息，請訪問其官方網站并查看其其他功能。

5. LabPlot

LabPlot是一個用于數據集和函數的二維和三維圖形表示的程序。它帶有一個完整的用戶界面，它為您提供了很多功能，如希爾伯特變換、統計、顏色映射和條件格式，以及它的最新功能，Multi-Axes。

LabPlot 允許您處理多個圖，每個圖可以有多個圖形。圖形可以由數據或函數產生；取決于你需要什么。

有關更多信息，請記住文檔及其社區可以成為您最好的朋友。

6. ROOT

ROOT是一個數據處理框架，由著名的 CERN 實驗室創建，該實驗室是高能物理研究的核心。它用于寫入每年由大型強子對撞機實驗記錄的 PB 級數據。

這個項目每天被成千上萬的物理學家使用，他們分析他們的數據或進行模擬，特別是在高能領域。

它是用 C++ 編程語言編寫的，用于快速高效的原型設計和 C++ 對象的持久性機制。如果你不喜歡 C++，我有好消息要告訴你。它也可以與 Python 一起使用。

這個項目是一個令人難以置信的完整工具包，它可以幫助您從創建簡單的直方圖到在 Web 瀏覽器中提供交互式圖形。很棒，不是嗎？

7.Plots

最后一個選項更適用于開始了解圖形和數學函數的基礎學術學生。

如果您需要在盡可能短的時間內快速可視化任何數據或數學函數，這個名為Plots的開源軟件是一個基本但功能強大的工具。這是因為它沒有很多額外的功能，但請注意，這并不意味著它在繪圖時沒有功能。

因此，如果您剛開始從事數據可視化領域，那么最后一個選項肯定是最適合您的，此外，我建議您查看我們關于Plots的文章，了解如何設置它并開始使用。

結論

在我看來，這些開源項目或多或少地完成了相同的任務；當然，其中一些具有或多或少的特點。關鍵是它生成繪圖的方式；因為一個使用 C 作為其編程語言，而另一個使用 Python。我建議您了解這些繪圖工具中的每一個，并選擇最適合您的任務和需要的工具。