Einführung in gnuplot - Seminar Wissenschaftliches ArbeitenEinführung in gnuplot SeminarWissenschaftlichesArbeiten JannikStrötgen Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg Institut

Einführung in gnuplotSeminar Wissenschaftliches Arbeiten

Jannik Strötgen

Ruprecht-Karls-Universität HeidelbergInstitut für Informatik

Lehrstuhl für Datenbanksystemehttp://dbs.ifi.uni-heidelberg.de

[email protected]

25. November 2010

http://dbs.ifi.uni-heidelberg.de

Einführung Fragen Eigenschaften Interaktives Beispiel Beispiel mit Messdaten Zusammenfassung

Motivation

The results of the TempEval-2 Challengeare published using precision (p), recall(r) and their weighted harmonic mean (f-score). The two runs of our system cal-led HeidelTime achieved the best resultswith an F-score of 86% (p = 82%, r =91% and p = 90%, r = 82%, respective-ly). The f-score of the next best systemis 85% (p = 85%, r = 85%). One of theother systems had a precision of 76% anda recall of 66%.Overall, there were 15 runs of 8 differentsystems participating in the challenge andthe results . . .

Gute Darstellung der Ergebnisse?

unübersichtlichErgebnisse der meisten Systemefehlen komplett. . .

Bessere Darstellung derErgebnisse:

50

60

70

80

90

100

50 60 70 80 90 100

Rec

all [

%]

Precision [%]

HeidelTimeOther systems

Abbildung: Results of systemsparticipating in the TempEval-2challange. F-score contours forreference.

WS 2010/2011 Jannik Strötgen Einführung in gnuplot 2 / 53


Motivation





50

60

70

80

90

100

50 60 70 80 90 100

Rec

all [

%]

Precision [%]





Motivation





50

60

70

80

90

100

50 60 70 80 90 100

Rec

all [

%]

Precision [%]





Motivation





50

60

70

80

90

100

50 60 70 80 90 100

Rec

all [

%]

Precision [%]





Motivation

TwitterdatenStunde NY LA SF

0 593.8 350.0 182.61 362.0 190.67 95.672 403.25 228.0 115.03 77.86 179.43 109.574 86.56 230.33 159.225 65.92 138.46 99.546 119.38 150.23 85.07 196.18 182.73 138.368 321.6 266.7 178.69 208.69 228.0 142.1310 324.17 60.92 149.1711 309.92 256.75 172.5812 322.46 282.46 167.013 286.54 268.23 169.9214 389.0 344.2 212.615 359.82 302.45 174.2716 314.31 227.62 142.5417 424.7 356.1 195.218 532.38 463.0 293.8819 308.14 275.57 161.6420 431.9 343.4 198.921 412.09 299.0 170.3622 730.0 489.17 281.8323 644.0 393.5 208.5

0

100

200

300

400

500

600

700

800

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

Fre

quen

cy

Time of day

NYLASF

0

100

200

300

400

500

600

700

800

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

Fre

quen

cy

Time of day

NYLASF

Sehr häufig gilt:

Grafik “leserlicher” als Tabelle



Motivation


0 593.8 350.0 182.61 362.0 190.67 95.672 403.25 228.0 115.03 77.86 179.43 109.574 86.56 230.33 159.225 65.92 138.46 99.546 119.38 150.23 85.07 196.18 182.73 138.368 321.6 266.7 178.69 208.69 228.0 142.1310 324.17 60.92 149.1711 309.92 256.75 172.5812 322.46 282.46 167.013 286.54 268.23 169.9214 389.0 344.2 212.615 359.82 302.45 174.2716 314.31 227.62 142.5417 424.7 356.1 195.218 532.38 463.0 293.8819 308.14 275.57 161.6420 431.9 343.4 198.921 412.09 299.0 170.3622 730.0 489.17 281.8323 644.0 393.5 208.5

0

100

200

300

400

500

600

700

800

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

Fre

quen

cy

Time of day

NYLASF

0

100

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400

500

600

700

800

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

Fre

quen

cy

Time of day

NYLASF

Sehr häufig gilt:




Motivation


0 593.8 350.0 182.61 362.0 190.67 95.672 403.25 228.0 115.03 77.86 179.43 109.574 86.56 230.33 159.225 65.92 138.46 99.546 119.38 150.23 85.07 196.18 182.73 138.368 321.6 266.7 178.69 208.69 228.0 142.1310 324.17 60.92 149.1711 309.92 256.75 172.5812 322.46 282.46 167.013 286.54 268.23 169.9214 389.0 344.2 212.615 359.82 302.45 174.2716 314.31 227.62 142.5417 424.7 356.1 195.218 532.38 463.0 293.8819 308.14 275.57 161.6420 431.9 343.4 198.921 412.09 299.0 170.3622 730.0 489.17 281.8323 644.0 393.5 208.5

0

100

200

300

400

500

600

700

800

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

Fre

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cy

Time of day

NYLASF

0

100

200

300

400

500

600

700

800

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

Fre

quen

cy

Time of day

NYLASF

Sehr häufig gilt:




Motivation


0 593.8 350.0 182.61 362.0 190.67 95.672 403.25 228.0 115.03 77.86 179.43 109.574 86.56 230.33 159.225 65.92 138.46 99.546 119.38 150.23 85.07 196.18 182.73 138.368 321.6 266.7 178.69 208.69 228.0 142.1310 324.17 60.92 149.1711 309.92 256.75 172.5812 322.46 282.46 167.013 286.54 268.23 169.9214 389.0 344.2 212.615 359.82 302.45 174.2716 314.31 227.62 142.5417 424.7 356.1 195.218 532.38 463.0 293.8819 308.14 275.57 161.6420 431.9 343.4 198.921 412.09 299.0 170.3622 730.0 489.17 281.8323 644.0 393.5 208.5

0

100

200

300

400

500

600

700

800

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

Fre

quen

cy

Time of day

NYLASF

0

100

200

300

400

500

600

700

800

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

Fre

quen

cy

Time of day

NYLASF

Sehr häufig gilt:




Motivation

Nach dem Motto

“Ein Bild sagt mehr als 1000 Worte”

Grafiken immer dann verwenden, wenn sie sinnvoll sind.Das heißt, im Text folgt:

kurze Beschreibung der ErgebnisseQuerverweis auf die GrafikAnalyse der Ergebnisse



Outline

1 EinführungPlot, plotten, . . .

2 FragenWas kann visualisiert werden?Wie können Plots aussehen?Woher kommen die Daten?Wie geht man vor?

3 Eigenschaften

4 Interaktives Beispiel

5 Beispiel mit Messdaten



Outline



3 Eigenschaften





Einführung - Was ist gnuplot?

Plot, plotten, . . .

to plot1

einen Anschlag ausüben

to plot (math.)1

graphisch darstellen

Plot (Definition)

Ein Plot ist die graphische Darstellung von Messdaten oder einesmathematischen Zusammenhangs.

1(siehe: http://dict.leo.org/)


http://dict.leo.org/




to plot1


to plot (math.)1


Plot (Definition)


1(siehe: http://dict.leo.org/)WS 2010/2011 Jannik Strötgen Einführung in gnuplot 7 / 53





to plot1


to plot (math.)1


Plot (Definition)







to plot1


to plot (math.)1


Plot (Definition)






gnuplot istein (das) Programm zum Plottenfrei verfügbarverfügbar als Sourcecode und als vorkompilierte Programmefür alle möglichen Betriebssysteme und Rechnerarchitekturen

Eigenschaften:kommandozeilenorientiertskriptbasiertinteraktiv




gnuplot istein (das) Programm zum Plottenfrei verfügbarverfügbar als Sourcecode und als vorkompilierte Programmefür alle möglichen Betriebssysteme und Rechnerarchitekturen

Eigenschaften:kommandozeilenorientiertskriptbasiertinteraktiv



Outline



3 Eigenschaften





Was kann visualisiert werden?

gnuplot visualisiert:Funktionen/Daten in 2D oder 3D

2D Daten beispielsweise alsPunkteLinienLinien mit PunktenBalken



Was kann visualisiert werden?

gnuplot visualisiert:Funktionen/Daten in 2D oder 3D

2D Daten beispielsweise alsPunkteLinienLinien mit PunktenBalken



Wie können Plots aussehen?1

-1.5

-1

-0.5

0

0.5

1

1.5

-10 -5 0 5 10

sin(x)atan(x)

cos(atan(x))

1Beispiele von http://gnuplot.sourceforge.net/demo/WS 2010/2011 Jannik Strötgen Einführung in gnuplot 11 / 53

http://gnuplot.sourceforge.net/demo/



-1.5

-1

-0.5

0

0.5

1

1.5

-10 -5 0 5 10

sin(x)atan(x)

cos(atan(x))





-60

-40

-20

0

20

40

60

80

100

-10 -5 0 5 10

Intersection of two parabolas

x*x50-x*x

x*x





-3-2

-1 0

1 2

3 -3-2

-1 0

1 2

3

-1-0.8-0.6-0.4-0.2

0 0.2 0.4 0.6 0.8

1

Z axis

3D gnuplot demo

sin(x) * cos(y)

X axis

Y axis

Z axis





Interlocking Tori

cos(u)+.5*cos(u)*cos(v), sin(u)+.5*sin(u)*cos(v), .5*sin(v)1+cos(u)+.5*cos(u)*cos(v), .5*sin(v), sin(u)+.5*sin(u)*cos(v)

-1.5-1

-0.5 0

0.5 1

1.5 2

2.5-1.5

-1

-0.5

0

0.5

1

1.5

-1.5

-1

-0.5

0

0.5

1

1.5





0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

0.00 0.20 0.40 0.60 0.80 1.00

rand

(n +

1)

->

rand(n) ->

Lattice test for random numbers





Let’s smile with parametric filled curves

gnuplot

gnuplot





lines

-1.5

-1

-0.5

0

0.5

1

1.5

-10 -5 0 5 10

sin(x)atan(x)

cos(atan(x))

3D

-3-2

-1 0

1 2

3 -3-2

-1 0

1 2

3

-1-0.8-0.6-0.4-0.2

0 0.2 0.4 0.6 0.8

1

Z axis

3D gnuplot demo

sin(x) * cos(y)

X axis

Y axis

Z axis

filledcurves

-60

-40

-20

0

20

40

60

80

100

-10 -5 0 5 10

Intersection of two parabolas

x*x50-x*x

x*x

3DInterlocking Tori

cos(u)+.5*cos(u)*cos(v), sin(u)+.5*sin(u)*cos(v), .5*sin(v)1+cos(u)+.5*cos(u)*cos(v), .5*sin(v), sin(u)+.5*sin(u)*cos(v)

-1.5-1

-0.5 0

0.5 1

1.5 2

2.5-1.5

-1

-0.5

0

0.5

1

1.5

-1.5

-1

-0.5

0

0.5

1

1.5

random

0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

0.00 0.20 0.40 0.60 0.80 1.00

rand

(n +

1)

->

rand(n) ->

Lattice test for random numbers

smilyLet’s smile with parametric filled curves

gnuplot

gnuplot




Woher kommen die Daten?

Funktionen: sin(x), abs(x), . . .Einlesen von Daten aus externen Files



Wie geht man vor?

Normalerweise . . .man weiß, was man darstellen möchte

man beginnt interaktiv und passt alle Einstellungen anentspricht der Plot den Vorstellungen exportiert man ihn(z.B. als Postscript) und speichert alle Einstellungen als Skript



Wie geht man vor?

Normalerweise . . .man weiß, was man darstellen möchteman beginnt interaktiv und passt alle Einstellungen an

entspricht der Plot den Vorstellungen exportiert man ihn(z.B. als Postscript) und speichert alle Einstellungen als Skript



Wie geht man vor?

Normalerweise . . .man weiß, was man darstellen möchteman beginnt interaktiv und passt alle Einstellungen anentspricht der Plot den Vorstellungen exportiert man ihn(z.B. als Postscript) und speichert alle Einstellungen als Skript



Outline



3 Eigenschaften





Einführung - Eigenschaften

Die wichtigsten Befehle:helpsetplot (splot)

unsetreset

Wichtig:Befehle kennenlernenTerminologie kennenlerneninteraktiv ausprobieren




Die wichtigsten Befehle:helpsetplot (splot)

unsetreset

Wichtig:Befehle kennenlernenTerminologie kennenlerneninteraktiv ausprobieren




Es gibt Standardeinstellungen für alles.Beispiel:

grafische Ausgabe: X ServerDadurch

kann man sofort beginnen

Aber, das wirklich Tolle:man kann (fast) alles verändern




Es gibt Standardeinstellungen für alles.Beispiel:

grafische Ausgabe: X ServerDadurch

kann man sofort beginnenAber, das wirklich Tolle:

man kann (fast) alles verändern



Outline



3 Eigenschaften





Interaktives Beispiel I

gnuplot startenTerminal öffnengnuplot eingebenKommandofenster mitPrompt:gnuplot>

gnuplot beendengnuplot> quit

Los geht’sgnuplot> f(x) = x**2gnuplot> plot f(x)

Alternativ:gnuplot> plot x**2

























0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

-10 -5 0 5 10

f(x)

Zufrieden?Meistens nicht auf Anhieb, aber (fast) alles ist veränderbar!




0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

-10 -5 0 5 10

f(x)

Zufrieden?

Meistens nicht auf Anhieb, aber (fast) alles ist veränderbar!




0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

-10 -5 0 5 10

f(x)

Zufrieden?Meistens nicht auf Anhieb, aber (fast) alles ist veränderbar!




0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

-10 -5 0 5 10

f(x)

Wir wollen beispielsweise . . .

andere Achsenskalierung




0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

-10 -5 0 5 10

f(x)


andere Achsenskalierung




Befehle: xrange, yrangeDetails: help xrange

gnuplot> set xrange[-7.5:7.5]gnuplot> set yrange[-25:50]gnuplot> plot f(x)

Alternativ:gnuplot> replot
















-20

-10

0

10

20

30

40

50

-6 -4 -2 0 2 4 6

f(x)


andere Farbe und dickere Linie




-20

-10

0

10

20

30

40

50

-6 -4 -2 0 2 4 6

f(x)






-20

-10

0

10

20

30

40

50

-6 -4 -2 0 2 4 6

f(x)






Die Plots können verschiedene Farben, Breiten und Muster haben.Farben können auch explizit angegeben werden.Dafür gibt es die Befehle:

linetype (lt)linecolor (lc)linewidth (lw)

gnuplot> plot f(x) lt 1 lc rgb ’blue’ lw 3




Die Plots können verschiedene Farben, Breiten und Muster haben.Farben können auch explizit angegeben werden.Dafür gibt es die Befehle:

linetype (lt)linecolor (lc)linewidth (lw)

gnuplot> plot f(x) lt 1 lc rgb ’blue’ lw 3




-20

-10

0

10

20

30

40

50

-6 -4 -2 0 2 4 6

f(x)


ein Grid




-20

-10

0

10

20

30

40

50

-6 -4 -2 0 2 4 6

f(x)


ein Grid




-20

-10

0

10

20

30

40

50

-6 -4 -2 0 2 4 6

f(x)


ein Grid




gnuplot> set gridgnuplot> replot




-20

-10

0

10

20

30

40

50

-6 -4 -2 0 2 4 6

f(x)


“richtige” x- und y-Achsen




-20

-10

0

10

20

30

40

50

-6 -4 -2 0 2 4 6

f(x)






-20

-10

0

10

20

30

40

50

-6 -4 -2 0 2 4 6

f(x)






gnuplot> set xzeroaxis lt -1gnuplot> set yzeroaxis lt -1gnuplot> replot




-20

-10

0

10

20

30

40

50

-6 -4 -2 0 2 4 6

f(x)


Legende an einer anderen Stelle




-20

-10

0

10

20

30

40

50

-6 -4 -2 0 2 4 6

f(x)






-20

-10

0

10

20

30

40

50

-6 -4 -2 0 2 4 6

f(x)






Die Legende (key) kann innerhalb, außerhalb, oben, unten, rechts,links, mittig, . . . plaziert werden.Höhe, Breite, Beschriftung, Rahmen können ebenfalls geändertwerden.

Legende auszublenden: unset keyDetails: help key

gnuplot> set key inside center topgnuplot> replot




Die Legende (key) kann innerhalb, außerhalb, oben, unten, rechts,links, mittig, . . . plaziert werden.Höhe, Breite, Beschriftung, Rahmen können ebenfalls geändertwerden.Legende auszublenden: unset keyDetails: help key





Die Legende (key) kann innerhalb, außerhalb, oben, unten, rechts,links, mittig, . . . plaziert werden.Höhe, Breite, Beschriftung, Rahmen können ebenfalls geändertwerden.Legende auszublenden: unset keyDetails: help key





-20

-10

0

10

20

30

40

50

-6 -4 -2 0 2 4 6

f(x)


Titel- und Achsenbeschriftung




-20

-10

0

10

20

30

40

50

-6 -4 -2 0 2 4 6

f(x)






-20

-10

0

10

20

30

40

50

-6 -4 -2 0 2 4 6

f(x)






gnuplot> set title ’Ein interaktives Beispiel wird immer besser.’gnuplot> set xlabel ’x-Achse’gnuplot> set ylabel ’y-Achse’gnuplot> replot




-20

-10

0

10

20

30

40

50

-6 -4 -2 0 2 4 6

y-A

chse

x-Achse

Ein interaktives Beispiel wird immer besser.

f(x)


Oben und rechts Achsen ohne Striche.




-20

-10

0

10

20

30

40

50

-6 -4 -2 0 2 4 6

y-A

chse

x-Achse


f(x)






-20

-10

0

10

20

30

40

50

-6 -4 -2 0 2 4 6

y-A

chse

x-Achse


f(x)






Die Striche an den Achsen heißen tics. Es gibt große und kleinetics, für die x-Achse also xtics und mxtics (minor x tics).Details: help xtics, help mxtics

gnuplot> set xtics nomirrorgnuplot> set ytics nomirrorgnuplot> replot




Die Striche an den Achsen heißen tics. Es gibt große und kleinetics, für die x-Achse also xtics und mxtics (minor x tics).Details: help xtics, help mxtics

gnuplot> set xtics nomirrorgnuplot> set ytics nomirrorgnuplot> replot




-20

-10

0

10

20

30

40

50

-6 -4 -2 0 2 4 6

y-A

chse

x-Achse


f(x)

Wir wollen beispielsweise

die Kurve umbenennen




-20

-10

0

10

20

30

40

50

-6 -4 -2 0 2 4 6

y-A

chse

x-Achse


f(x)






-20

-10

0

10

20

30

40

50

-6 -4 -2 0 2 4 6

y-A

chse

x-Achse


f(x)






gnuplot> plot f(x) lt 1 lc rgb ’blue’ lw 3 title ’Blaue Kurve’




-20

-10

0

10

20

30

40

50

-6 -4 -2 0 2 4 6

y-A

chse

x-Achse


Blaue Kurve


eine zweite Kurve




-20

-10

0

10

20

30

40

50

-6 -4 -2 0 2 4 6

y-A

chse

x-Achse


Blaue Kurve


eine zweite Kurve




-20

-10

0

10

20

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50

-6 -4 -2 0 2 4 6

y-A

chse

x-Achse


Blaue Kurve


eine zweite Kurve




gnuplot> plot f(x) lt 1 lc rgb ’blue’ lw 3 title ’Blaue Kurve’,sin(x) lt 1 lc rgb ’green’ lw 6




-20

-10

0

10

20

30

40

50

-6 -4 -2 0 2 4 6

y-A

chse

x-Achse


Blaue Kurvesin(x)


andere Skala für die y-Achse der Sinuskurve




-20

-10

0

10

20

30

40

50

-6 -4 -2 0 2 4 6

y-A

chse

x-Achse


Blaue Kurvesin(x)






-20

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0

10

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-6 -4 -2 0 2 4 6

y-A

chse

x-Achse


Blaue Kurvesin(x)






In 2D Bildern gibt es vier Achsen x1 (unten), x2 (oben), y1 (links)und y2 (rechts).In 3D Bildern zusätzlich z1 und z2.

gnuplot> set y2range [-2.5:5]gnuplot> set y2ticsgnuplot> set y2label ’y-Achse (Skala der Sinuskurve)’gnuplot> plot f(x) lt 1 lc rgb ’blue’ lw 3 title ’Blaue Kurve’axis x1y1, sin(x) lt 1 lc rgb ’green’ lw 6 axis x1y2




In 2D Bildern gibt es vier Achsen x1 (unten), x2 (oben), y1 (links)und y2 (rechts).In 3D Bildern zusätzlich z1 und z2.

gnuplot> set y2range [-2.5:5]gnuplot> set y2ticsgnuplot> set y2label ’y-Achse (Skala der Sinuskurve)’gnuplot> plot f(x) lt 1 lc rgb ’blue’ lw 3 title ’Blaue Kurve’axis x1y1, sin(x) lt 1 lc rgb ’green’ lw 6 axis x1y2




-20

-10

0

10

20

30

40

50

-6 -4 -2 0 2 4 6

-2

-1

0

1

2

3

4

5

y-A

chse

y-A

chse

(S

kala

der

Sin

usku

rve)

x-Achse


Blaue Kurvesin(x)

Zufrieden?Skript speichern, Plot als Datei speichern




-20

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0

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-6 -4 -2 0 2 4 6

-2

-1

0

1

2

3

4

5

y-A

chse

y-A

chse

(S

kala

der

Sin

usku

rve)

x-Achse


Blaue Kurvesin(x)

Zufrieden?

Skript speichern, Plot als Datei speichern




-20

-10

0

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-6 -4 -2 0 2 4 6

-2

-1

0

1

2

3

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y-A

chse

y-A

chse

(S

kala

der

Sin

usku

rve)

x-Achse


Blaue Kurvesin(x)

Zufrieden?Skript speichern, Plot als Datei speichern




Über set terminal kann die Ausgabe bestimmt werden und mit setoutput wird die Ausgabedatei angegeben.Details: help terminal, help output

gnuplot> set terminal postscript colorgnuplot> set output ’beispiel.ps’gnuplot> replotgnuplot> save ’beispiel.plt’

Beim nächsten Mal:gnuplot> load ’beispiel.plt’















Outline



3 Eigenschaften





Beispiel mit Messdaten

Zurück zu dem Twitter Beispiel

0

100

200

300

400

500

600

700

800

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

Fre

quen

cy

Time of day

NYLASF




Das Skript:set terminal postscript colorlinewidth 2set output ’tweets.ps’

set key inside left topset style data linespointsset pointsize 2set xlabel ’Time of day’set ylabel ’Frequency’set xtics nomirrorset mytics 2.0

0

100

200

300

400

500

600

700

800

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

Fre

quen

cy

Time of day

NYLASF

plot ’tweet_freq_hourly.dat’ using 2 title ’NY’ lt 3,” using 3 title ’LA’ lt -1,” using 4:xticlabels(1) title ’SF’ lt 1




Das Skript:set terminal postscript colorlinewidth 2set output ’tweets.ps’set key inside left top

set style data linespointsset pointsize 2set xlabel ’Time of day’set ylabel ’Frequency’set xtics nomirrorset mytics 2.0

0

100

200

300

400

500

600

700

800

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

Fre

quen

cy

Time of day

NYLASF





Das Skript:set terminal postscript colorlinewidth 2set output ’tweets.ps’set key inside left topset style data linespointsset pointsize 2set xlabel ’Time of day’set ylabel ’Frequency’

set xtics nomirrorset mytics 2.0

0

100

200

300

400

500

600

700

800

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

Fre

quen

cy

Time of day

NYLASF





Das Skript:set terminal postscript colorlinewidth 2set output ’tweets.ps’set key inside left topset style data linespointsset pointsize 2set xlabel ’Time of day’set ylabel ’Frequency’set xtics nomirrorset mytics 2.0

0

100

200

300

400

500

600

700

800

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

Fre

quen

cy

Time of day

NYLASF





Das Skript:set terminal postscript colorlinewidth 2set output ’tweets.ps’set key inside left topset style data linespointsset pointsize 2set xlabel ’Time of day’set ylabel ’Frequency’set xtics nomirrorset mytics 2.0

0

100

200

300

400

500

600

700

800

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

Fre

quen

cy

Time of day

NYLASF






Die Daten-Datei:

%# NY LA SF0 593.8 350.0 182.61 362.0 190.7 95.72 403.2 228.0 115.0. . .

Skript immer wieder verwendbarDatenfile wird häufig automatisch erstellt




plot ’tweet_freq_hourly.dat’ using 2 title ’ NY ’ lt 3,” using 3 title ’LA’ lt -1,” using 4:xticlabels(1) title ’SF’ lt 1

Die Daten-Datei:

%# NY LA SF0 593.8 350.0 182.61 362.0 190.7 95.72 403.2 228.0 115.0. . .





plot ’tweet_freq_hourly.dat’ using 2 title ’NY’ lt 3,” using 3 title ’ LA ’ lt -1,” using 4:xticlabels(1) title ’SF’ lt 1

Die Daten-Datei:

%# NY LA SF0 593.8 350.0 182.61 362.0 190.7 95.72 403.2 228.0 115.0. . .





plot ’tweet_freq_hourly.dat’ using 2 title ’NY’ lt 3,” using 3 title ’LA’ lt -1,” using 4 :xticlabels(1) title ’ SF ’ lt 1

Die Daten-Datei:

%# NY LA SF0 593.8 350.0 182.61 362.0 190.7 95.72 403.2 228.0 115.0. . .





plot ’tweet_freq_hourly.dat’ using 2 title ’NY’ lt 3,” using 3 title ’LA’ lt -1,” using 4:xticlabels( 1 ) title ’SF’ lt 1

Die Daten-Datei:

% # NY LA SF0 593.8 350.0 182.61 362.0 190.7 95.72 403.2 228.0 115.0. . .






Die Daten-Datei:

%# NY LA SF0 593.8 350.0 182.61 362.0 190.7 95.72 403.2 228.0 115.0. . .




Zusammenfassung

gnuplot visualisiertschnell und unkompliziertFunktionen aller ArtMessdaten aller Art

Ideal zum Visualisieren von Ergebnissen und Messungen (mitverschiedenen Einstellungen) in Bachelor-, Master- oderHausarbeiten!



Quellen und weitere Tutorials (Auswahl)

Gnuplot Homepage: http://www.gnuplot.info/Gnuplot Examples:http://gnuplot.sourceforge.net/demo/

Kurzes Tutorial:http://www.duke.edu/~hpgavin/gnuplot.html

Gnuplot Grundkurs:http://userpage.fu-berlin.de/~voelker/gnuplotkurs/gnuplotkurs.html

Gnuplot Skript:http://www.rz.uni-osnabrueck.de/Zum_Nachlesen/Skripte_Tutorials/index.htm


http://www.gnuplot.info/


http://www.duke.edu/~hpgavin/gnuplot.html

http://userpage.fu-berlin.de/~voelker/gnuplotkurs/gnuplotkurs.html

http://userpage.fu-berlin.de/~voelker/gnuplotkurs/gnuplotkurs.html

http://www.rz.uni-osnabrueck.de/Zum_Nachlesen/Skripte_Tutorials/index.htm

http://www.rz.uni-osnabrueck.de/Zum_Nachlesen/Skripte_Tutorials/index.htm

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Einführung in gnuplot - Seminar Wissenschaftliches ArbeitenEinführung in gnuplot SeminarWissenschaftlichesArbeiten JannikStrötgen Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg Institut