SciDAVis (Scientific Data Analysis and Visualization), bilimsel veri analizi ve grafik oluşturma için tasarlanmış açık kaynaklı bir masaüstü uygulamasıdır. Origin yazılımına benzer arayüzüyle tablo, grafik ve istatistiksel analiz özelliklerini bir araya getirir. QtiPlot projesinden türeyen SciDAVis, CSV ve metin dosyası içe aktarma, çoklu grafik türleri ve eğri uydurma (curve fitting) işlevleri sunar. Windows, macOS ve Linux üzerinde çalışır; tamamen ücretsiz ve açık kaynaklıdır (GPL).
Temel Özellikler
- Tablo (spreadsheet) tabanlı veri girişi ve CSV içe aktarma
- XY saçılım, çizgi, çubuk, histogram ve hata çubuğu grafikleri
- Doğrusal ve doğrusal olmayan eğri uydurma (curve fitting)
- İstatistiksel analiz: ortalama, standart sapma, korelasyon
- Birden fazla grafik ve alt grafik düzeni
- LaTeX formüllü eksen etiketleri ve başlık
- EPS, PDF, PNG ve SVG dışa aktarma
- Python ve muParser tabanlı özel formül desteği
SciDAVis’te eğri uydurma (curve fitting) nasıl yapılır?
Veri tablonuzu içe aktarın ve XY grafiğini oluşturun. Grafikte veri serisine çift tıklayarak seçin. “Analiz > Doğrusal Uydurma” veya “Analiz > Doğrusal Olmayan Eğri Uydurma” menüsünü açın. Doğrusal olmayan uydurma için fonksiyon seçin (Gauss, Lorentz, üstel büyüme vb.) veya özel formül yazın. Başlangıç parametrelerini girin ve “Uydur” butonuna tıklayın. Sonuç katsayıları ve R² değeri grafiğin altında gösterilir. Uydurma eğrisi grafiğe otomatik eklenir; dışa aktararak yayın hazır grafik elde edin.
SciDAVis alternatifleri
QtiPlot, SciDAVis’in türetildiği orijinal projedir; ticari destek seçeneği de sunar ancak açık kaynak sürümü artık SciDAVis olarak sürdürülmektedir.
Veusz, yayın kalitesinde bilimsel grafik için açık kaynaklı alternatiftir; SciDAVis’e göre daha güçlü LaTeX entegrasyonu ve vektörel dışa aktarma sunar.
Gnuplot, komut satırı tabanlı bilimsel grafik aracıdır; SciDAVis’ten farklı olarak betik odaklı çalışır ve daha geniş grafik türü desteği sunar.
- Ücretsiz ve açık kaynak (GPL-2.0)
- Origin ve QtiPlot'a benzer arayüz
- Python script desteği ile genişletilebilir
- Windows, Mac ve Linux'ta çalışır
- Yayın kalitesinde grafik çıktısı
- Türkçe arayüz desteği yok
- Gelişim hızı yavaş, az güncelleme
- Karmaşık analizler için R veya Python tercih edilebilir
İşletim Sistemi: Windows 7 veya üzeri, macOS, Linux
RAM: 512 MB minimum
Disk: 200 MB