LabPlot: Kostenlose Open-Source- und plattformübergreifende Datenvisualisierung und -analyse

 (labplot.org)
4 Punkte von GN⁺ 2025-08-24 | 1 Kommentare | Auf WhatsApp teilen
  • LabPlot ist eine kostenlose Software, die vielfältige Funktionen für Datenvisualisierung und Analyse bietet
  • Es unterstützt verschiedene Datenformate wie CSV, SQL, Excel (xlsx) und JSON, wodurch sich Daten leicht importieren lassen
  • Mit LabPlot können wissenschaftliche Analysen und Visualisierungen in einem Schritt durchgeführt werden
  • Dank plattformübergreifender Unterstützung kann es unter Windows, macOS und Linux sowie auf verschiedenen Betriebssystemen verwendet werden
  • Da es auf Open Source basiert, kann es von allen frei erweitert und angepasst werden

Einführung in LabPlot

  • LabPlot ist ein **kostenloses Open-Source-**Tool für Datenvisualisierung und -analyse, das auf verschiedenen Plattformen läuft
  • Nutzer können wissenschaftliches Plotting und Datenanalyse effizient in einer einzigen App erledigen

Datenimport und Kompatibilität

  • Der erste Schritt in LabPlot ist der Datenimport aus verschiedenen Formaten
  • Zu den unterstützten Datenformaten gehören unter anderem CSV, Origin, SAS, Stata, SPSS, MATLAB, SQL, JSON, Binärdaten, OpenDocument-Tabellen (ods), Excel (xlsx), HDF5, MQTT, Binary Logging Format (BLF), FITS
  • Die Unterstützung dieser Formate hat den Vorteil, dass Datenintegration und erste Arbeitsschritte beschleunigt werden

Zusammenfassung

  • LabPlot ist ein plattformübergreifendes Werkzeug für wissenschaftliche Datenvisualisierung und Analyse, das Nutzern hilft, verschiedene Datenformate schnell zu importieren und effizient zu verarbeiten
  • Durch den Open-Source-Charakter profitieren Nutzer davon, Funktionen zu erweitern und Anpassungen selbst vorzunehmen

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1 Kommentare

 
GN⁺ 2025-08-24
Hacker-News-Kommentare

  • Es ist faszinierend, dass Diagramm- und Graphen-Tools inzwischen wie völlig gewöhnliche Massenware behandelt werden. Als ich Ende 1988 zum ersten Mal Deltagraph entwickelte, zielte es auf Postscript- und Illustrator-Ausgabe ab, bot eine enorme Vielfalt an Diagrammtypen und Optionen und wurde weltweit quasi als Standard genutzt, besonders für Drucksachen. Mitte der 90er war ich nur noch für die Entwicklung zuständig und das Produkt wurde an einen Publisher verkauft; danach lief es bis zur Pandemie 25 Jahre lang unter mehreren Eigentümern weiter, immer noch auf Basis des ursprünglichen in C geschriebenen Sourcecodes. Ich kann mir gar nicht vorstellen, was das inzwischen für ein Chaos gewesen sein muss.

    • Trotzdem wirkt der Markt für Charts/Graphen noch immer nicht wirklich ausreichend commoditisiert oder generalisiert. Die meisten Berufstätigen nutzen veraltete kommerzielle Lösungen (Tableau, im Hardware-Engineering JMP sowie SAS oder Excel).

  • Ich habe SciDavis lange benutzt und früher auch QtiPlot ausprobiert, und wenn sich die Gelegenheit ergab, auch Origin. SciDavis war zwar grob und ist oft abgestürzt, aber für das, was ich machen wollte, war es kein großes Problem. Mit dem Styling der Graphen hatte ich etwas zu kämpfen, und das Kopieren von Stilen war umständlich. Kürzlich habe ich LabPlot ausprobiert, und bei CSV-Dateien mit datetime-Daten gab es das Problem, dass Datums- und Zeitreihenformate selbst mit erweiterten Optionen und manueller Konfiguration nicht korrekt erkannt wurden. Die Dokumentationsseite ist eine Sammlung von YouTube-Videos; ich finde es nicht gut, in Videos nach einem Handbuch suchen zu müssen. Die Entwickler sollten unbedingt auch klassische Dokumentation erstellen. Es gibt auch AlphaPlot, einen Fork von SciDavis, aber auch dort bestehen eigene Probleme wie weiterhin das Datumsproblem mit yyyy-MM-dd hh:mm:ss.zzz. Trotzdem ist es ein brauchbares Tool. Wenn ich Batch-Verarbeitung brauche oder mehrere Graphen automatisch und reproduzierbar erzeugen will, nutze ich gnuplot. Die Lernkurve ist steil, aber wenn man ein paarmal Skripte geschrieben hat, kann man eigene Templates bauen, und das ist nützlich. Es ist immer gut, dass es auch in diesem Bereich eine Open-Source-Bewegung gibt und dadurch mehr Auswahl entsteht.
    Link zum LabPlot-Handbuch

  • Tools wie ggplot brauchen einiges an Handarbeit, wenn man Feinabstimmung will, dafür ist die Flexibilität hervorragend. Wenn man aber zum Beispiel Spaghetti-Plots mit wiederholten Messungen pro Proband für beschleunigte longitudinale Studiendaten oder Fixed-Effects-Plots zeichnen will, stoßen die meisten Lösungen an Grenzen. Zur Referenz: Ich habe ein Beispiel für einen solchen Plot erstellt.
    Plot-Beispiel

    • Ich bin Biostatistiker und freue mich jedes Mal sehr, wenn ich komplexe longitudinale Studiendesigns sehe. Ein früherer Professor sprach in solchen Situationen über die Zerlegung von cross-sectional und longitudinalen Effekten sowie über Lord’s paradox, aber Lord’s paradox habe ich bis heute nicht vollständig verstanden.

  • Es sieht wirklich großartig aus. Ich wünschte mir aber einen Abschnitt, der erklärt, „warum das besser ist als matplotlib oder andere populäre Chart-Tools“. Die Funktionsliste habe ich gesehen, aber es ist anstrengend, die Vergleichstabelle im Kopf selbst zusammenzubauen. Es scheint viele attraktive Punkte zu geben, aber ich hätte wirklich gern Fallstudien, damit man einschätzen kann, ob es sich lohnt, Zeit zu investieren und etwas Neues zu lernen.

  • Es ist klar, dass hier viel Arbeit eingeflossen ist. Aber wenn man ohnehin schon mit Lab-Code arbeitet, der an Julia, Matlab, R, Python, Excel usw. angebunden ist, bin ich unsicher, was die Motivation wäre, dieses Tool zusätzlich zu verwenden. Ich frage mich, ob es in bestimmten Communities populär ist.

    • Vermutlich soll es wie Origin die Rolle eines in manchen wissenschaftlichen Communities beliebten kommerziellen Tools auf FOSS-Basis ersetzen. Es ist nützlich, wenn andere Software (z. B. Messsoftware) die Daten bereits erzeugt hat und man sie schnell als Plot visualisieren und einfache Curve-Fitting-Aufgaben per GUI erledigen möchte. Wenn man bereits mit den genannten Sprachen und Bibliotheken vertraut Daten verarbeitet, gibt es keinen zwingenden Grund, dieses Tool zu brauchen.

    • Ich bin wahrscheinlich genau die Zielgruppe für dieses Tool. Ich wechsle zwischen R, Python, Maxima und MATLAB/Octave und übergebe Daten meist als CSV, aber die Interfaces sind je nach Tool unterschiedlich und umständlich. Ich mag Jupyter auch nicht besonders; wenn das hier bequemer ist, könnte ich es vielleicht sogar als Jupyter-Ersatz ausprobieren.

    • Meiner Erfahrung nach gibt es ziemlich viele Menschen, für die Programmieren unproduktiv oder unbequem ist. Ich nutze hauptsächlich Python, aber in unserem Unternehmen gibt es auch viele JMP-Lizenzen, und die meisten Ingenieure sind mit Excel zufrieden. Ich zeige anderen allerdings nicht, wie viel Zeit ich für meine Arbeit brauche. Und solche Leute sind gegenüber Open Source oder Programmen ohne Renommee immer noch misstrauisch. So ein Tool könnte eine Option sein, die man erst einmal allein testet und erst dann dem Vorgesetzten sagt: „Das taugt was“, wenn es sich als ausreichend gut erwiesen hat.

    • Ein Praxisbeispiel: Ich arbeite als Ingenieur in einem Trägerprojekt und sammle für jeden Test und jeden Flug Telemetrie-Datenframes als riesige Dateien, etwa CSV oder TSV. Man muss Zeitreihengraphen mit Hunderten Variablen schnell visuell durchgehen und sofort Anomalien erkennen, mehrfach zoomen und verschieben und die benötigten Ausschnitte für Dokumente erfassen. Manchmal muss man bis auf extrem detaillierte Punkte hineinzoomen (Bit-Ebene, Sample-Ebene), um Ausnahmefälle zu finden. Da man nicht im Voraus weiß, wann und wo ein Ereignis auftreten wird, ist Geschwindigkeit entscheidend. Man muss auch Plots mehrerer Variablen mit unterschiedlichen Einheiten gleichzeitig anzeigen, um Korrelationen zu sehen, und bei Teamanalysen wird oft spontane Visualisierung verlangt. Frequenz- oder statistische Analysen (Periodogramme, log/semilog, PDF usw.) werden ebenfalls benötigt. Außerdem möchte man Marker oder Erläuterungen schnell zum Plot hinzufügen und Labels oder Formatierung WYSIWYG anpassen. Und idealerweise sollte ein FFT oder Filter mit einem einzigen Menüschritt angewendet und visualisiert werden. Alles in Python/Jupyter einzeln textbasiert zu steuern, ist in so einem Workflow zeitlich viel zu ineffizient. Mit LabPlot oder der Anwendung, die wir verwendet haben, ließ sich das nahezu in Echtzeit erledigen. Excel kommt dem dank Spreadsheet-Interface in mancher Hinsicht nahe, aber wenn man für Zeitreihenplots jedes Mal Zellen, Achsen, Graphdefinitionen, Plot-Erweiterungen und Label-Formate einzeln festlegen muss, verbringt man den ganzen Monat nur mit Analyse. Solche Anwendungen erlaubten schnelles Arbeiten, weil Kommentare, Metadaten usw. als formatierte Annotationen in die Datendateien eingebettet waren, und sie boten durch Buffering auf Disk- und Speicherebene unmittelbare Reaktionsfähigkeit auch bei großen Dateien. Für solche speziellen Workflows sind LabPlot oder ähnliche Tools wirklich essenziell.

    • Ich habe dieses Tool noch nicht benutzt, aber wenn sich Daten per Drag-and-Drop visualisieren lassen, könnte es eine hervorragende Ergänzung zu bestehenden Tools sein.

  • Das hier ist vermutlich das GitHub-Projekt.
    Projekt auf GitHub

  • Ich frage mich, ob hier der HN hug of death zugeschlagen hat.

  • Es wäre wirklich hilfreich, wenn Unterstützung für S3-Buckets und andere Cloud-Object-Storage-Anbindungen hinzukäme. Iceberg-Support wäre derzeit ebenfalls sehr gefragt.

  • Schade, dass derzeit offenbar nur SQLite als Datenbank unterstützt wird. Ich hätte gern direkt an eine Datenbank oder eine REST API angebunden, aber der Ablauf mit Export in Dateien und anschließendem erneuten Import ist zu umständlich.

  • Ich frage mich, ob das so etwas wie eine Desktop-Version von Metabase oder Superset ist.