Olá a todos!
Este post é, ao mesmo tempo, uma mistura de orgulho e decepção.
Orgulho pelo lado do LabPlot (breve descrição em português aqui em https://kde.org/pt-br/for/scientists/), que tem evoluído de forma espetacular nos últimos anos. Decepção pelo lado do SciDAVis, que está mais parado do que nunca.
Esses dias, precisei importar um arquivo do Origin®, que foi enviado a mim por uma colaboradora. Normalmente eu usaria o SciDAVis para importar o arquivo. Porém, me deu um "estalo", e resolvi usar o LabPlot para a tarefa. Então, iniciei o programa, fui em Arquivo → Importar dados→Projeto do Origin. Logo em seguida, abriu um diálogo onde eu pude navegar para encontrar o arquivo .opj que eu queria trabalhar. Logo que selecionei o arquivo, já apareceram as opções para eu escolher os objetos que gostaria de importar, como pode ser visto na figura abaixo.
Eu acabei importando tudo, pois não sabia o exato conteúdo do arquivo (depois, testei e vi que basta clicar nos objetos que desejar, pressionando a tecla Ctrl, para importar apenas o necessário). De um modo geral, tudo funcionou muito bem. Inclusive, os gráficos mantiveram o mesmo layout que costumam ter no Origin®. Apenas as legendas nos gráficos não foram diretamente associadas às respectivas curvas.
Apesar do sucesso em importar o arquivo do Origin®, não foi isto que me chamou a atenção. Mas sim o fato de ao clicar em uma curva num gráfico, esta ser selecionada, juntamente com a planilha associada a ela, como pode ser visto na figura abaixo (sem seleção da curva, à esquerda, e com seleção da curva, à direita).
Não estou querendo dizer que este é um recurso maravilhoso e revolucionário, e que é isto que faz o LabPlot ser melhor do que o SciDAVis, apesar de este ser um recurso que traz bastante praticidade. O que me chamou a atenção aqui foi a implementação de um recurso que não me parece ser tão trivial de ser implementado. Além disso, testei a função de "estatísticas em colunas" em uma das planilhas. O resultado me surpreendeu também – tanto pela apresentação dos dados (um gráfico em função de números arbitrários é mostrado na parte de cima da visão geral (overview)), quanto pela quantidade de informações que podem ser obtidas com a função, como pode ser visto na figura abaixo:
Enfim, ainda não tive tempo suficiente para testar muitas funcionalidades do LabPlot. Eu já vinha usando ele, há algum tempo, para extrair dados de figuras que encontrava em artigos (link aqui). Porém, não fazia outra coisa além disso, pois, como mencionei em posts anteriores, passei a analisar os meus dados experimentais utilizando somente Python (com numpy, scipy, etc...), e vinha usando o SciDAVis somente para visualização rápida de dados e, eventualmente, importar dados do Origin®.
Bom, por um lado, continuarei utilizando Python para análises de dados (uma vez lá, não se quer mais voltar :D). No entanto, vou explorar um pouco mais o LabPlot nos próximos tempos. Dependendo de como as coisas andarem, pode até ser que eu crie um blog dedicado a ele (labplotbr ?). A propósito, parabéns aos desenvolvedores do LabPlot!
E aqui vai a crítica ao SciDAVis: os desenvolvedores originais do projeto haviam iniciado uma colaboração com o time do LabPlot. O objetivo era ter um backend comum, com dois frontends: o LabPlot, baseado nas bibliotecas do KDE e o SciDAVis, com interface puramente em Qt. Acredito que se a colaboração tivesse continuado, o SciDAVis estaria muito mais maduro hoje, e com desenvolvimento mais ativo. No mínimo, teria se beneficiado dos avanços feitos pelo time do LabPlot no backend. Mas, enfim, cada um toma as decisões que acha melhor. E o atual "líder" do projeto SciDAVis decidiu não manter a colaboração, quando lhe foi perguntado. Fazer o que?
Até a próxima postagem (provavelmente sobre o LabPlot :). Boas análises de dados!
-----------------
(Version in English; automated translation from the portuguese version with adjustments :)
Hello everyone!
This post is both a mixture of pride and disappointment.
I am proud of LabPlot, which has evolved spectacularly in recent years. I am disappointed with SciDAVis, which is more stagnant than ever.
Some days ago, I needed to import a file from Origin®, which was sent to me by a collaborator. Normally, I would use SciDAVis to import the file. However, I had a "vision", and decided to use LabPlot for the task. So, I started the program, went to File → Import data → Origin project. Right after that, a dialog box opened where I could navigate to find the .opj file I wanted to work with. As soon as I selected the file, the options for me to choose the objects I wanted to import were shown, as can be seen in the figure below.
I ended up importing everything, because I didn't know the exact contents of the file (later, I tested it again and saw that all I had to do was click on the objects I wanted, while pressing Ctrl key, to import only what was necessary). In general, everything worked very well. In fact, the graphs kept the same layout they usually have in Origin®. Only the legends on the graphs were not directly associated with the respective curves.
Despite the success in importing the file from Origin®, this was not what caught my attention. What caught my attention was the fact that when I clicked on a curve in a graph, it was selected, along with the spreadsheet associated with it, as can be seen in the figure below (without selecting the curve, on the left, and with selecting the curve, on the right).
I'm not saying that this is a wonderful and revolutionary feature, nor that this is what makes LabPlot better than SciDAVis, although this is a feature that brings a lot of practicality. What caught my attention here was the implementation of a feature that doesn't seem so trivial to implement. In addition, I tested the "column statistics" function in one of the spreadsheets. The result also surprised me – both in terms of the presentation of the data (a graph based on arbitrary numbers is shown at the top of the overview) and in terms of the amount of information that can be obtained with the function, as can be seen in the figure below:
Anyway, I haven't had enough time to test many of LabPlot's features yet. I've been using it for some time to extract data from figures I found in papers (link here). However, I didn't do anything else with it, because, as I mentioned in previous posts, I started analyzing my experimental data using only Python (with numpy, scipy, etc...), and I was using SciDAVis only for quick data visualization and, occasionally, to import data from Origin®.
Well, on one hand, I'll continue using Python for data analysis (once you're there, you don't want to go back :D). However, I'll explore LabPlot a little more in the near future. Depending on how things go, I might even create a blog dedicated to it (labplotbr?). By the way, congratulations to LabPlot's developers team!
And here's the criticism to SciDAVis: the original developers of the project had started a collaboration with the LabPlot team. The goal was to have a common backend, with two frontends: LabPlot, based on the KDE libraries, and SciDAVis, with a purely Qt interface. I believe that if the collaboration had continued, SciDAVis would be much more mature today, and with more active development. At the very least, it would have benefited from the advances made by the LabPlot team in the backend. But, anyway, each one makes the decisions they think are best. And the current "leader" of the SciDAVis project decided not to continue the collaboration, when asked. What can I do?
Until the next post (probably about LabPlot :). Happy data analysis!
