LabPlot-подход к научному анализу данных в Python: от спектров до батч-обработки

В новом руководстве показано, как перенести рабочий процесс LabPlot в Python, сохранив его концепции: дерево аспектов, ядра анализа, систему построения графиков и модель проекта. Авторы создают переиспользуемые компоненты для импорта табличных данных, расчёта описательной статистики, сглаживания и дифференцирования сигналов, Фурье-анализа и фильтрации, поиска пиков, интегрирования кривых, сокращения данных и нелинейной подгонки моделей с подробной статистической диагностикой.

Практический пример — обработка спектроскопических данных: удаление периодической помехи, выделение перекрывающихся пиков, подгонка мультигауссовой модели, анализ остатков, визуализация через тематические рабочие листы, экспорт рисунков и сохранение проекта в файлах, совместимых с LabPlot (.lml).

В финале туториал расширяется до пакетной обработки: можно анализировать несколько спектров, снятых при разных температурах, и подгонять вторичные тренды по полученным измерениям. Это готовый рецепт для тех, кто хочет автоматизировать научный анализ данных, не отказываясь от привычных инструментов.