命令行Unix基于ASCII的图表/绘图工具
那里有一个很好的命令行UNIX图表/图形/绘图工具吗？我正在寻找能在ASCII图上绘制xy点的东西。
为了澄清，我正在寻找能够输出ASCII图形的东西（如ascii-art样式），所以我可以在交互式shell会话中使用它而不需要X.
15 个答案:
答案 0 :(得分：115)
试试gnuplot。它具有非常强大的图形可能性。
它可以通过以下方式输出到您的终端：
gnuplot> set terminal dumb
Terminal type set to 'dumb'
Options are 'feed 79 24'
gnuplot> plot sin(x)
1 ++----------------**---------------+----**-----------+--------**-----++
+ *+ * + * * + sin(x) ****** +
0.8 ++ * * * * * * ++
| * * * * * * |
0.6 ++ * * * * * * ++
* * * * * * * |
0.4 +* * * * * * * ++
|* * * * * * * |
0.2 +* * * * * * * ++
| * * * * * * * |
0 ++* * * * * * *++
| * * * * * * *|
-0.2 ++ * * * * * * *+
| * * * * * * *|
-0.4 ++ * * * * * * *+
| * * * * * * *
-0.6 ++ * * * * * * ++
| * * * * * * |
-0.8 ++ * * * * * * ++
+ * * + * * + * * +
-1 ++-----**---------+----------**----+---------------**+---------------++
-10 -5 0 5 10
答案 1 :(得分：60)
虽然gnuplot功能强大，但当你想要输入一堆积分并获得图表时，它也会非常恼人。
谢天谢地，有人创建了eplot（简单的情节），它可以为你处理所有废话。
似乎没有强制终端图的选项;我这样打补丁：
--- eplot.orig 2012-10-12 17:07:35.000000000 -0700
+++ eplot 2012-10-12 17:09:06.000000000 -0700
@@ -377,6 +377,7 @@
# ---- print the options
com="echo '\n"+getStyleString+@oc["MiscOptions"]
com=com+"set multiplot;\n" if doMultiPlot
+ com=com+"set terminal dumb;\n"
com=com+"plot "+@oc["Range"]+comString+"\n'| gnuplot -persist"
printAndRun(com)
# ---- convert to PDF
使用示例：
[$]> git shortlog -s -n | awk '{print $1}' | eplot 2> /dev/null
3500 ++-------+-------+--------+--------+-------+--------+-------+-------++
+ + + "/tmp/eplot20121012-19078-fw3txm-0" ****** + * | 3000 +* ++ |* | | * | 2500 ++* ++ | * |
| * |
2000 ++ * ++
| ** |
1500 ++ **** ++
| * |
| ** |
1000 ++ * ++
| * |
| * |
500 ++ *** ++
| ************** |
+ + + + ********** + + + +
0 ++-------+-------+--------+--------+-----***************************++
0 5 10 15 20 25 30 35 40
答案 2 :(得分：24)
我遇到的另一个选择是bashplotlib。这是一个示例（大致）与my eplot example相同的数据运行：
[$]> git shortlog -s -n | awk '{print $1}' | hist
33| o
32| o
30| o
28| o
27| o
25| o
23| o
22| o
20| o
18| o
16| o
15| o
13| o
11| o
10| o
8| o
6| o
5| o
3| o o o
1| o o o o o
0| o o o o o o o
----------------------
-----------------------
| Summary |
-----------------------
| observations: 50 |
| min value: 1.000000 |
| mean : 519.140000 |
|max value: 3207.000000|
-----------------------
调整分档有助于提高分辨率：
[$]> git shortlog -s -n | awk '{print $1}' | hist --nosummary --bins=40
18| o
| o
17| o
16| o
15| o
14| o
13| o
12| o
11| o
10| o
9| o
8| o
7| o
6| o
5| o o
4| o o o
3| o o o o o
2| o o o o o
1| o o o o o o o
0| o o o o o o o o o o o o o
| o o o o o o o o o o o o o
--------------------------------------------------------------------------------
答案 3 :(得分：18)
一行中的情节非常简单，可以帮助人们看到高点和低点的模式。
另见pysparklines
（有没有人知道unicode斜线，它们可以合在一起制作
线，而不是酒吧，情节？）
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
from __future__ import division
import numpy as np
__version__ = "2015-01-02 jan denis"
#...............................................................................
def onelineplot( x, chars=u"▁▂▃▄▅▆▇█", sep=" " ):
""" numbers -> v simple one-line plots like
f ▆ ▁ ▁ ▁ █ ▁ ▁ ▁ ▁ ▁ ▁ ▁ ▁ ▁ ▁ ▁ ▁ ▁ ▁ ▁ osc 47 ▄ ▁ █ ▇ ▄ ▆ ▅ ▇ ▇ ▇ ▇ ▇ ▄ ▃ ▃ ▁ ▃ ▂ rosenbrock
f █ ▅ █ ▅ █ ▅ █ ▅ █ ▅ █ ▅ █ ▅ █ ▅ ▁ ▁ ▁ ▁ osc 58 ▂ ▁ ▃ ▂ ▄ ▃ ▅ ▄ ▆ ▅ ▇ ▆ █ ▇ ▇ ▃ ▃ ▇ rastrigin
f █ █ █ █ ▁ ▁ ▁ ▁ ▁ ▁ ▁ ▁ ▁ ▁ ▁ ▁ ▁ ▁ ▁ ▁ osc 90 █ ▇ ▇ ▁ █ ▇ █ ▇ █ ▇ █ ▇ █ ▇ █ ▇ █ ▇ ackley
Usage:
astring = onelineplot( numbers [optional chars= sep= ])
In:
x: a list / tuple / numpy 1d array of numbers
chars: plot characters, default the 8 Unicode bars above
sep: "" or " " between plot chars
How it works:
linscale x -> ints 0 1 2 3 ... -> chars ▁ ▂ ▃ ▄ ...
See also: https://github.com/RedKrieg/pysparklines
"""
xlin = _linscale( x, to=[-.49, len(chars) - 1 + .49 ])
# or quartiles 0 - 25 - 50 - 75 - 100
xints = xlin.round().astype(int)
assert xints.ndim == 1, xints.shape # todo: 2d
return sep.join([ chars[j] for j in xints ])
def _linscale( x, from_=None, to=[0,1] ):
""" scale x from_ -> to, default min, max -> 0, 1 """
x = np.asanyarray(x)
m, M = from_ if from_ is not None \
else [np.nanmin(x), np.nanmax(x)]
if m == M:
return np.ones_like(x) * np.mean( to )
return (x - m) * (to[1] - to[0]) \
/ (M - m) + to[0]
#...............................................................................
if __name__ == "__main__": # standalone test --
import sys
if len(sys.argv) > 1: # numbers on the command line, may be $(cat myfile)
x = map( float, sys.argv[1:] )
else:
np.random.seed( 0 )
x = np.random.exponential( size=20 )
print onelineplot( x )
答案 4 :(得分：17)
feedgnuplot是gnuplot的另一个前端，它处理数据中的管道。
$ seq 5 | awk '{print 2*$1, $1*$1}' |
feedgnuplot --lines --points --legend 0 "data 0" --title "Test plot" --y2 1
--terminal 'dumb 80,40' --exit
Test plot
10 ++------+--------+-------+-------+-------+--------+-------+------*A 25
+ + + + + + + + **#+
| : : : : : : data 0+**A*** |
| : : : : : : :** # |
9 ++.......................................................**.##....|
| : : : : : : ** :# |
| : : : : : : ** # |
| : : : : : :** ##: ++ 20
8 ++................................................A....#..........|
| : : : : : **: # : |
| : : : : : ** : ## : |
| : : : : : ** :# : |
| : : : : :** B : |
7 ++......................................**......##................|
| : : : : ** : ## : : ++ 15
| : : : : ** : # : : |
| : : : :** : ## : : |
6 ++..............................*A.......##.......................|
| : : : ** : ##: : : |
| : : : ** : # : : : |
| : : :** : ## : : : ++ 10
5 ++......................**........##..............................|
| : : ** : #B : : : |
| : : ** : ## : : : : |
| : :** : ## : : : : |
4 ++...............A.......###......................................|
| : **: ##: : : : : |
| : ** : ## : : : : : ++ 5
| : ** : ## : : : : : |
| :** ##B# : : : : : |
3 ++.....**..####...................................................|
| **#### : : : : : : |
| **## : : : : : : : |
B** + + + + + + + +
2 A+------+--------+-------+-------+-------+--------+-------+------++ 0
1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5
答案 5 :(得分：9)
另请参见：asciichart（在Node.js，Python，Java，Go和Haskell中实现）
答案 6 :(得分：6)
gnuplot是您问题的最终答案。
我个人也是google chart API的忠实粉丝，可以在wget（或curl）的帮助下从命令行访问以下载png文件（并使用xview或类似的东西查看）。我喜欢这个选项，因为我发现图表稍微漂亮（即更好的抗锯齿）。
答案 7 :(得分：5)
你应该使用gnuplot并确保发出命令“set term dumb” 启动后。您还可以提供行数和列数。 如果你发出“set term dumb 64 10”，这是gnuplot的输出 然后“绘制sin（x）”：
1 ++-----------****-----------+--***-------+------****--++
0.6 *+ **+ * +** * sin(x)*******++
0.2 +* * * ** ** * **++
0 ++* ** * ** * ** *++
-0.4 ++** * ** ** * * *+
-0.8 ++ ** * + * ** + * +** +*
-1 ++--****------+-------***---+----------****-----------++
-10 -5 0 5 10
79x24看起来更好（不要在80x24显示器上使用第80列：一些curses实现在最后一列的表现并不总是很好。）
我正在使用gnuplot v4，但这应该适用于较旧或较新的版本。
答案 8 :(得分：4)
检查软件包plotext，该软件包允许使用python3在终端上直接绘制数据。它非常直观，因为其用法与 matplotlib 软件包非常相似。
这是一个基本示例：
您可以使用以下命令进行安装：
sudo -H pip install plotext
对于matplotlib，主要功能是散点图（用于单点），图（用于线连接的点）和 show （在终端上实际打印图）。可以很容易地指定绘图尺寸，点和线型以及显示轴，数字刻度和最终方程式的任何内容，这些用于将绘图坐标转换为原始实数值。
以下是产生以上所示图的代码：
import plotext.plot as plx
import numpy as np
l=3000
x=np.arange(0, l)
y=np.sin(4*np.pi/l*np.array(x))*np.exp(-0.5*np.pi/l*x)
plx.scatter(x, y, rows = 17, cols = 70)
plx.show(clear = 0)
clear=True中的选项show用于在绘制之前清除端子：例如，在绘制连续数据流时，这很有用。
此处显示绘制连续数据流的示例：
package description提供了有关如何自定义图的更多信息。 该软件包已经在Ubuntu 16上进行了完美的测试。未来可能的开发（应要求）可能涉及到python2和其他图形界面（例如jupiter）的扩展。如果您在使用它时遇到任何问题，请告诉我。谢谢。
我希望这能回答您的问题。
答案 9 :(得分：3)
答案 10 :(得分：2)
gn ervy是gnuplot的另一个更简单/更轻巧的替代品，它是基于NodeJS的终端图表工具。
支持的类型：散点图（XY点），条形图，饼图，项目符号，甜甜圈和量规。
在项目GitHub repo
中可以找到具有各种选项的用法示例 
答案 11 :(得分：2)
我在自制软件中发现了一个名为 ttyplot 的工具。很好。 https://github.com/tenox7/ttyplot
答案 12 :(得分：1)
这是我的eplot补丁，它为终端输出添加了-T选项：
--- eplot 2008-07-09 16:50:04.000000000 -0400
+++ eplot+ 2017-02-02 13:20:23.551353793 -0500
@@ -172,7 +172,10 @@
com=com+"set terminal postscript color;\n"
@o["DoPDF"]=true
- # ---- Specify a custom output file
+ when /^-T$|^--terminal$/
+ com=com+"set terminal dumb;\n"
+
+ # ---- Specify a custom output file
when /^-o$|^--output$/
@o["OutputFileSpecified"]=checkOptArg(xargv,i)
i=i+1
i=i+1
使用此功能，您可以将其作为eplot -T运行，以获取ASCII图形结果，而不是gnuplot窗口。
答案 13 :(得分：0)
此外，spark是您的shell中不错的小条形图。
答案 14 :(得分：0)
termplotlib（我的一个项目）最近很受欢迎，所以这可能对某些人有帮助。
import termplotlib as tpl
import numpy
x = numpy.linspace(0, 2 * numpy.pi, 10)
y = numpy.sin(x)
fig = tpl.figure()
fig.plot(x, y, label="data", width=50, height=15)
fig.show()
1 +---------------------------------------+
0.8 | ** ** |
0.6 | * ** data ******* |
0.4 | ** |
0.2 |* ** |
0 | ** |
| * |
-0.2 | ** ** |
-0.4 | ** * |
-0.6 | ** |
-0.8 | **** ** |
-1 +---------------------------------------+
0 1 2 3 4 5 6 7
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