LabPlot: मुफ़्त, ओपन सोर्स, क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और विश्लेषण

• LabPlot एक मुफ़्त सॉफ़्टवेयर है जो विभिन्न डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और विश्लेषण सुविधाएँ प्रदान करता है
• CSV, SQL, Excel(xlsx), JSON आदि कई डेटा फ़ॉर्मैट को सपोर्ट करता है, इसलिए डेटा इम्पोर्ट करना आसान है
• LabPlot की मदद से वैज्ञानिक विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन एक ही जगह किए जा सकते हैं
• क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म सपोर्ट के कारण इसे Windows, macOS, Linux जैसे विभिन्न ऑपरेटिंग सिस्टम पर इस्तेमाल किया जा सकता है
• ओपन सोर्स होने के कारण कोई भी इसे स्वतंत्र रूप से बढ़ा और कस्टमाइज़ कर सकता है

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LabPlot परिचय

• LabPlot एक मुफ़्त ओपन सोर्स डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और विश्लेषण टूल है, जो कई प्लेटफ़ॉर्म पर चलता है
• उपयोगकर्ता वैज्ञानिक प्लॉटिंग और डेटा विश्लेषण का काम एक ही ऐप में कुशलता से कर सकते हैं

डेटा इम्पोर्ट और संगतता

• LabPlot का पहला चरण विभिन्न फ़ॉर्मैट में डेटा इम्पोर्ट करना है
• समर्थित डेटा फ़ॉर्मैट में CSV, Origin, SAS, Stata, SPSS, MATLAB, SQL, JSON, बाइनरी, OpenDocument स्प्रेडशीट(ods), Excel(xlsx), HDF5, MQTT, Binary Logging Format(BLF), FITS सहित कई विकल्प शामिल हैं
• इन फ़ॉर्मैट्स के सपोर्ट से डेटा इंटीग्रेशन और शुरुआती काम तेज़ हो जाता है

सारांश

• LabPlot क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म सपोर्ट वाला वैज्ञानिक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और विश्लेषण टूल है, जो उपयोगकर्ताओं को विभिन्न डेटा फ़ॉर्मैट जल्दी इम्पोर्ट करके उन्हें कुशलता से संभालने में मदद करता है
• ओपन सोर्स होने के कारण उपयोगकर्ता खुद फ़ीचर एक्सटेंशन और कस्टमाइज़ेशन का लाभ उठा सकते हैं

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Hacker News राय

• यह दिलचस्प है कि अब chart और graph tools को लगभग एक साधारण commodity की तरह देखा जाता है। जब मैंने 1988 के आखिर में पहली बार Deltagraph विकसित किया था, तब लक्ष्य Postscript और Illustrator output था, उसमें बहुत तरह के graph और options थे, और वह दुनिया भर में लगभग एक standard की तरह इस्तेमाल होता था, खासकर print के लिए। 90 के दशक के मध्य में मैं सिर्फ development कर रहा था और इसे publisher को बेच दिया गया था, उसके बाद pandemic तक 25 सालों में इसके कई मालिक बदले, फिर भी यह C में लिखे गए मूल source code के आधार पर चलता रहा। अब तक वह code कितना बिखरा हुआ हो गया होगा, इसकी कल्पना भी नहीं कर सकता।

  • फिर भी chart/graph बाज़ार अभी तक पूरी तरह commoditized या generalized नहीं लगा। ज़्यादातर office workers अभी भी पुराने commercial solutions का उपयोग करते हैं (Tableau, HW engineering में JMP, और SAS या Excel वगैरह)।

• मैंने लंबे समय तक SciDavis इस्तेमाल किया, पहले QtiPlot भी आज़माया था, और मौका मिला तो Origin भी इस्तेमाल किया। SciDavis थोड़ा भद्दा था और अक्सर crash भी हो जाता था, लेकिन जो काम चाहिए था उसके लिए कोई बड़ी समस्या नहीं थी। Graph style सेट करने में काफी झंझट होती थी, और style copy करना असुविधाजनक था। हाल ही में LabPlot आज़माया, लेकिन जब csv file में datetime data होता था, तो advanced options और manual settings के बाद भी date और time-series format को सही से पहचान नहीं पाता था। Documentation site बस YouTube videos का संग्रह है, और manual ढूँढ़ने के लिए वीडियो देखना पड़े, यह मुझे पसंद नहीं। Developers को पारंपरिक documentation भी ज़रूर बनानी चाहिए। SciDavis का fork AlphaPlot भी है, लेकिन उसमें भी yyyy-MM-dd hh:mm:ss.zzz date issue जैसी अपनी समस्याएँ हैं। फिर भी यह एक उपयोगी tool है। अगर batch processing करनी हो, या कई graphs अपने-आप generate करने हों और reproducibility चाहिए हो, तो मैं gnuplot इस्तेमाल करता हूँ। इसका learning curve steep है, लेकिन कुछ scripts लिखने के बाद आप अपने templates बना सकते हैं, और यह बहुत काम का है। अच्छा लगता है कि इस क्षेत्र में भी open source movement है, इसलिए हमेशा और विकल्प मिलते रहते हैं.
  LabPlot manual link

• ggplot जैसे tools में fine tuning के लिए काफी मेहनत लगती है, लेकिन उसी अनुपात में उनकी flexibility भी शानदार होती है। लेकिन, उदाहरण के लिए अगर accelerated longitudinal study data के लिए subject-wise repeated-measurement spaghetti plot बनाना हो, या fixed effects plot बनाना हो, तो ज़्यादातर solutions की सीमाएँ सामने आ जाती हैं। संदर्भ के लिए, मैंने बनाया हुआ एक plot example है।
  plot example

  • मैं biostatistician हूँ, और जब भी complex longitudinal study designs देखता हूँ तो बहुत उत्साहित हो जाता हूँ। मेरे पुराने professor ऐसे मामलों में cross-sectional और longitudinal effects decomposition या Lord’s paradox की बात करते थे, लेकिन अब भी Lord’s paradox को मैं पूरी तरह नहीं समझ पाया हूँ।

• देखने में यह सचमुच शानदार है, लेकिन अच्छा होता अगर इसमें यह समझाने वाला section होता कि ‘यह matplotlib या दूसरे popular chart tools से बेहतर क्यों है’। मैंने features list देखी, पर तुलना की तालिका को दिमाग में खुद जोड़ना थोड़ा भारी लगता है। इसमें कई आकर्षक बातें दिखती हैं, लेकिन अगर case studies होतीं तो सच में समझ आता कि इसमें समय लगाकर इसे नया सीखना कितना worthwhile है।

• इसमें बहुत मेहनत लगी है, यह साफ़ दिखता है। लेकिन अगर आप पहले से Julia, Matlab, R, Python, Excel आदि में lab code के साथ integrated हैं, तो फिर इस tool को इस्तेमाल करने की प्रेरणा क्या होगी, यह स्पष्ट नहीं है। सोच रहा हूँ कि क्या यह किसी खास community में लोकप्रिय है।

  • शायद इसका उद्देश्य Origin जैसे कुछ scientific communities में लोकप्रिय commercial tool की भूमिका को FOSS तरीके से बदलना है। जब दूसरा software (जैसे instrumentation SW) पहले से data बना चुका हो, और आप उसे जल्दी से plots में visualize करना चाहते हों और GUI से simple curve fitting जैसी चीज़ें करना चाहते हों, तब यह उपयोगी है। अगर आप पहले से ऊपर बताए गए languages और libraries के साथ data processing में सहज हैं, तो आपको यह tool ज़रूरी लगे, ऐसा कोई कारण नहीं है।

  • मैं शायद ठीक इसी tool का target user हूँ। मैं R, Python, Maxima, MATLAB/Octave के बीच आता-जाता रहता हूँ और data आम तौर पर CSV में पास करता हूँ, लेकिन हर tool का interface अलग होने से झुंझलाहट होती है। मुझे Jupyter भी ज़्यादा पसंद नहीं, इसलिए अगर यह अधिक सुविधाजनक निकला तो शायद इसे Jupyter के विकल्प के रूप में भी आज़मा सकता हूँ।

  • मेरे अनुभव में काफी लोग ऐसे भी होते हैं जिनके लिए programming productive या comfortable नहीं होती। मैं मुख्य रूप से Python इस्तेमाल करता हूँ, लेकिन हमारी company में JMP licenses भी बहुत हैं और ज़्यादातर engineers Excel से संतुष्ट रहते हैं। लेकिन मुझे किसी काम में कितना समय लगता है, यह मैं दूसरों को नहीं दिखाता। और ऐसे लोग अभी भी open source या कम-ज्ञात programs को लेकर सतर्क रहते हैं। ऐसा tool उनके लिए ऐसा विकल्प हो सकता है जिसे वे चुपचाप खुद आज़मा सकें, और जब पर्याप्त अच्छा लगे तभी manager से कहें, ‘यह काफ़ी काम का है।’

  • एक वास्तविक field example दूँ तो, मैं launch vehicle project engineer के रूप में काम करता हूँ, और हर test तथा flight के साथ telemetry data frames CSV या TSV जैसी बहुत बड़ी files में जमा होते जाते हैं। सैकड़ों variables के time-series graphs को तेज़ी से visually scan करके anomalies तुरंत पकड़नी होती हैं, और कई बार zoom/pan करते हुए ज़रूरी हिस्से capture करके documents में डालने होते हैं। कभी-कभी बेहद सूक्ष्म स्तर (bit level, sample level) तक zoom करके edge cases भी पकड़ने पड़ते हैं, और क्योंकि पहले से पता नहीं होता कि event कब और कहाँ मिलेगा, इसलिए speed सबसे अहम होती है। अलग-अलग units वाले कई variables के plots एक साथ खोलकर correlations भी देखने होते हैं, और team के साथ analysis करते समय on-the-fly visualization भी चाहिए होता है। Frequency या statistical analysis (periodogram, log/semilog, PDF आदि) भी चाहिए। Plot पर markers या annotations भी जल्दी जोड़ने हों, labels या format भी WYSIWYG तरीके से बदलने हों, और एक ही menu action से FFT या filters लागू करके visualization तक सब हो जाना चाहिए। Python/Jupyter में हर चीज़ text से manipulate करना ऐसे workflow में समय के हिसाब से बहुत अक्षम है। LabPlot या हमारे पुराने application में यह सब लगभग real time में किया जा सकता था। Excel भी spreadsheet interface की वजह से कुछ हद तक पास आता है, लेकिन time-series plot बनाने के लिए cells, axes, graph definitions, plot extension, label format आदि एक-एक करके सेट करते रहें तो पूरा महीना analysis में निकल जाएगा। ऐसे applications में comments, metadata आदि data files में formatted annotations के रूप में embedded होते थे, जिससे काम तेज़ होता था, और बड़ी files को disk तथा memory स्तर पर buffer करके तत्काल responsiveness मिलती थी। ऐसे विशेष workflows में LabPlot या इसी तरह के tools सचमुच अनिवार्य होते हैं।

  • मैंने अभी तक यह tool इस्तेमाल नहीं किया है, लेकिन अगर यह drag-and-drop से data visualize कर सकता है, तो मौजूदा tools के लिए यह एक बहुत बढ़िया complement हो सकता है।

• शायद यह project का Github है।
  project Github

  • यह Github mirror है, असली development मुख्य रूप से KDE GitLab पर हो रही है।
    KDE GitLab official development repository

• क्या यह HN hug of death का मामला है?

• अगर S3 buckets और दूसरे cloud object storage integration का support जुड़ जाए तो सच में बहुत मदद मिलेगी। Iceberg support भी इन दिनों काफी लोकप्रिय है, इसलिए वह भी शामिल हो तो अच्छा होगा।

• अफ़सोस है कि अभी supported database सिर्फ SQLite है। मैं सीधे database या REST API से connect करना चाहता था, लेकिन export करके फिर दोबारा import करने की प्रक्रिया बहुत झंझट भरी है।

  • LabPlot manual में विभिन्न DB support का उल्लेख है।
    LabPlot SQL integration manual
    Qt5.15 database driver list
    सोच रहा हूँ कि क्या आप किसी और विषय की बात कर रहे हैं।

  • SQLite काफ़ी अच्छा है, और third-party REST API solutions भी हैं, इसलिए यह कोई बहुत बड़ी समस्या नहीं लगती।

• क्या इसकी position Metabase या Superset के desktop version जैसी है?