Ubuntu下Fortran数据可视化怎么做

Ubuntu下Fortran数据可视化实用方案

一、常用方案与适用场景

• 下表给出在Ubuntu上将Fortran计算结果进行可视化的主流做法、适用场景与关键要点：

说明：Fortran本身不直接提供绘图能力，通常将数据写入文件，再由外部工具绘图；也可使用如DISLIN这类库在程序内绘图。

二、快速上手流程

• 步骤1 安装基础工具
  • 安装编译器与常用绘图工具：
    • sudo apt update
    • sudo apt install gfortran gnuplot python3-matplotlib r-base octave
• 步骤2 Fortran导出数据
  • 二维数据示例（将 x-y 写入 data.dat）：
    • program write_data implicit none integer, parameter :: n = 101 real :: x(n), y(n) integer :: i do i = 1, n x(i) = (i-1)*0.1 y(i) = sin(x(i)) end do open(unit=10, file=‘data.dat’, status=‘replace’) do i = 1, n write(10, *) x(i), y(i) end do close(10) print *, ‘Wrote data.dat’ end program write_data
• 步骤3 使用Gnuplot快速绘图
  • 交互式：
    • gnuplot
    • gnuplot> plot ‘data.dat’ with linespoints title ‘sin(x)’
  • 批处理（生成 PNG）：
    • echo “set terminal png size 800,600; set output ‘plot.png’; plot ‘data.dat’ with linespoints title ‘sin(x)’” | gnuplot
• 步骤4 使用Python+Matplotlib绘图
  • 保存为 plot.py：
    • import numpy as np, matplotlib.pyplot as plt
    • data = np.loadtxt(‘data.dat’)
    • plt.plot(data[:,0], data[:,1], label=‘sin(x)’)
    • plt.xlabel(‘x’); plt.ylabel(‘y’); plt.legend(); plt.savefig(‘plot.png’, dpi=150); plt.show()
  • 运行：python3 plot.py
• 步骤5 使用DISLIN在Fortran内绘图（可选）
  • 安装DISLIN后，示例：
    • program simple_plot implicit none integer :: i real :: x(10), y(10) do i = 1, 10 x(i) = i y(i) = x(i)**2 end do call disini() call pagera() call name(‘X-Axis’, ‘x’) call name(‘Y-Axis’, ‘y’) call title(‘Simple Plot of y = x^2’) call curve(x, y, 10) call disfin() end program simple_plot
  • 编译（示例）：gfortran simple_plot.f90 -o simple_plot -ldislin
• 步骤6 使用R或Octave绘图（可选）
  • R：
    • R

    • d <- read.table(‘data.dat’); plot(d[,1], d[,2], type=‘l’, main=‘sin(x)’)

  • Octave：
    • octave --persist
    • octave:1> d = load(‘data.dat’); plot(d(:,1), d(:,2)); title(‘sin(x)’)

三、实用建议

• 数据格式：优先输出为ASCII 两列/三列（如 x y 或 x y z），便于 Gnuplot、Python、R、Octave 直接读取；二进制格式需配套读取脚本。
• 脚本化与批处理：将绘图命令写入脚本（.gnu、.py、.R、.m），用 Makefile 或 Shell 串联“计算→导出→绘图”，便于复现实验与批量出图。
• 图形终端与分辨率：Gnuplot 常用终端如 png、svg、pdf；导出论文图建议矢量格式（svg/pdf）或高分辨率 png（如 300 dpi）。
• 多图与3D：Gnuplot 支持多曲线与简单 3D（如 splot）；复杂 3D/统计图建议交给 Python（Matplotlib/Seaborn）、R 或 Octave。
• 性能与规模：超大数据集（>1e7 行）建议先降采样或分块绘图；Python 可用 NumPy 内存映射，Gnuplot 可设置 binning/采样。