如何在 Linux 终端中使用 YouPlot 创建数据可视化

数据被称为新的石油，但数据的实际效果常常取决于您如何呈现它。

图表、图形和绘图可以让您和您的受众在瞬间获得一个概览，而这是数字表格无法做到的。下面介绍如何在 Linux 终端中创建令人惊叹的数据可视化。

图表对于展示数据至关重要

数字数据是发展科学知识和做出决策的重要组成部分。如果没有先前结果的一些知识，您所做的任何决策都和抛硬币差不多。

举个例子，你在记录硬币投掷的数据，投掷两次硬币，很有可能都会是正面。如果只有这个数据，你也许会认为接下来的硬币投掷也会是正面。于是你会考虑抵押你的房子、或者不惜一切代价，并把你所有的财产都押在下一次抛硬币正面朝上。

但是如果你有更多的硬币投掷数据，你会发现，随着数据点的增多，投掷硬币正面朝上的概率会逐渐降低至大约50%，这时你就会意识到不再是个好主意了。

如果你将数据记录在一张表格中，那么在一眼扫过数千个数据点的情况下，理解大量数据可能很困难。如果不能快速识别出趋势、分类和异常值，很容易得出错误的推断和做出糟糕的决策。而图表可以将原始数据进行处理，使你可以快速浏览，立刻发现趋势、分类和异常值，从而得出正确的结论和做出明智的决策。

什么是 YouPlot?

YouPlot 是一款在 Linux 终端中绘制图形和图表的命令行工具。该程序支持将以制表符分隔的值（TSV）文件作为输入，并返回美观格式的散点图、箱线图、直方图、条形图等多种图形。

除了可以将本地文件传输到 YouPlot 中进行处理外，您还可以通过将标准输出作为命令的一部分通过管道传输给 YouPlot，在线上生成相应的图形。

如何在 Linux 上安装 YouPlot

YouPlot 是一个可以在 Linux 终端中绘制散点图、箱线图、直方图、柱状图等的命令行工具。该程序接受以制表符分隔值 (TSV) 文件为输入，并返回精美格式化的图表。

除了可以将本地文件输入到 YouPlot 中，您还可以通过将标准输出作为命令的一部分传输到 YouPlot 中，实时生成绘图。

虽然 YouPlot 也可以作为 Ruby Gem 使用，但在 Linux 上最简单的安装方法是通过 Homebrew 包管理器进行安装。由于许多 Linux 发行版并没有预装 Homebrew，因此在开始之前，您应该在 Linux 系统上安装 Homebrew。接下来，您可以使用以下命令安装 YouPlot：

brew install youplot

使用 YouPlot 在您的 Linux 终端中制作美妙的图表

您可以使用 youplot 或 uplot 调用 YouPplot，基本命令结构为：

uplot <command> <options> <input file>

命令开关是您要生成的绘图类型。最常见的是：

可用选项因您使用的绘图类型而异。 要查看每种类型的可用选项，请使用 –help 开关。 如果您想查看可以使用散点图做什么，您可以输入：

uplot scatter --help

YouPlot 开发人员以 TSV 格式提供了一些出色的示例数据，以便您探索 YouPlot 函数。您可以通过以下方式下载它：

wget https://raw.githubusercontent.com/kojix2/youplot/main/test/fixtures/IRIStsv.tsv

该数据与开花植物有关，并给出了萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度和物种的指标。

要绘制基本箱线图，请输入

uplot box IRIStsv.tsv

 这不是特别有用，因为绘图没有轴标签或标题。您可以使用 –-xlabel、ylabel 和 –-title 开关添加这些内容。

例如，如果您有一个 TSV 文件，其中包含包含不同绘图类型的感知冷却因子的数据，则显示此数据：

uplot box --title 'How cool are these graphs?' --xlabel 'coolness rating' --ylabel 'type'

生成的图将类似于上图中显示的图。

您还可以从另一个程序的标准输出中管道输入。YouPlot开发人员给出的一个很好的例子是：

python3 -c 'from math import sin, pidata = "/n".join(f"{i*pi/50}/t{sin(i*pi/50)}" for i in range(101))print(data)' | uplot line

上面的命令将生成 101 个制表符分隔的值，并将它们通过管道传输到 YouPlot，从而产生令人愉悦的正弦波。

将数据可视化为Linux终端中的绘图！

YouPlot 可以在您的 Linux 终端中显示的内容没有限制，但如果您更喜欢更传统的数据可视化方式，则有很多 GUI 选项可用。

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