Fortran在Linux上如何进行数据可视化

Linux下Fortran数据可视化实用指南

一、常用方案与适用场景

外部绘图工具：将Fortran计算结果写入文本或二进制数据文件，再用Gnuplot、PGPLOT、PLplot、NCAR Graphics、MayaVi等工具绘图。优点是上手快、生态成熟；适合批量出图与高质量出版图形。
Fortran绘图库直连：在程序内调用PLplot、PGPLOT、MathGL、DISLIN等库的API绘图。优点是交互更可控、便于集成到计算流程；适合需要程序内可视化或自动化出图。
Web实时可视化：用websocketd把Fortran程序的STDOUT转为WebSocket，前端用HTML/JavaScript（如Chart.js、Three.js）实时展示。适合长时模拟的监控面板与远程协作。

二、快速上手示例

方案A 外部工具Gnuplot

Fortran写数据

program plot_example
  implicit none
  integer, parameter :: n = 100
  real :: x(n), y(n)
  integer :: i
  do i = 1, n
    x(i) = i*0.1
    y(i) = sin(x(i))
  end do
  open(unit=10, file='data.txt', status='replace')
  do i = 1, n
    write(10,*) x(i), y(i)
  end do
  close(10)
end program plot_example

编译运行：gfortran plot_example.f90 -o plot_example && ./plot_example
2) Gnuplot绘图

gnuplot
set title "Sine Function"
set xlabel "x"; set ylabel "sin(x)"
plot "data.txt" with lines

说明：Gnuplot支持2D/3D、多种标注与多种输出格式，适合快速可视化与出版级图形。

方案B Fortran内嵌PGPLOT

安装PGPLOT（各发行版仓库或源码），Fortran代码示例：

program scatter_plot
  implicit none
  integer, parameter :: n = 100
  real :: x(n), y(n)
  integer :: i
  do i = 1, n
    x(i) = real(i)/n
    y(i) = x(i)**2
  end do
  call pgbegin(0, '/XWINDOW', 1, 1)  ! 使用X11窗口；无图形环境可改为文件设备
  call pgsci(1)
  call pgpt(n, x, y, 2)            ! 绘制点
  call pgend()
end program scatter_plot

编译（示例）：gfortran scatter_plot.f90 -lpgplot -o scatter_plot
说明：PGPLOT为Fortran 77/C可调用库，支持多种设备（如X Windows、PostScript），适合科研成图。

方案C Web实时可视化

Fortran输出到STDOUT（每秒一次）

program heat_simulation
  implicit none
  integer, parameter :: n = 100
  real :: temperature(n), dt = 0.01
  integer :: i, step
  temperature = 0.0
  temperature(n/2) = 100.0
  do step = 1, 1000
    call simulate_heat_diffusion(temperature, dt)
    print *, temperature  ! 到STDOUT
    call sleep(1)
  end do
contains
  subroutine simulate_heat_diffusion(temp, dt)
    real, intent(inout) :: temp(:)
    real, intent(in) :: dt
    real :: new_temp(size(temp))
    integer :: i
    do i = 2, size(temp)-1
      new_temp(i) = temp(i) + dt*(temp(i-1) - 2*temp(i) + temp(i+1))
    end do
    temp = new_temp
  end subroutine
end program heat_simulation

启动websocketd服务

gfortran -o heat_sim heat_simulation.f90
websocketd --port=8080 ./heat_sim

前端HTML/JS（Chart.js示例）

<!doctype html>
<meta charset="utf-8">
<canvas id="chart" width="800" height="400"></canvas>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/chart.js"></script>
<script>
  const ctx = document.getElementById('chart').getContext('2d');
  const chart = new Chart(ctx, {
    type: 'line', data: { labels: Array.from({length:100},(_,i)=>i), datasets:[{label:'T', data:[], borderColor:'red'}] }
  });
  const ws = new WebSocket('ws://localhost:8080/');
  ws.onmessage = (e) => { chart.data.datasets[0].data = e.data.split(' ').map(parseFloat); chart.update(); };
</script>

说明：websocketd将任何使用STDIN/STDOUT的程序变为WebSocket服务，前端可实时绘图与交互。

三、方案对比与选型建议

方案	典型工具/库	优点	局限	适用场景
外部工具	Gnuplot、PLplot（命令行/脚本）	上手快、格式丰富、脚本化批量出图	需数据文件交换，交互性一般	科研绘图、论文成图
Fortran内嵌库	PGPLOT、PLplot、MathGL、DISLIN	程序内控制、交互友好、便于自动化	需安装与链接库，学习API	计算过程中动态可视化
Web实时	websocketd + 前端图表库	实时、跨平台、易分享	需前端开发，网络与序列化开销	长时模拟监控、远程展示
专用/高级	NCAR Graphics、OpenDX、MayaVi	专业能力强（等值线、地图投影、体渲染）	学习曲线或部署复杂度较高	气象/海洋/三维场可视化
说明：表中工具均为Linux下常用选择，适配多数Fortran工作流。

四、实践建议

数据接口尽量简单：优先输出ASCII表格（列对齐、注释清晰），必要时用NetCDF/HDF5（可用CDI等库读写），便于多工具复用。
无图形环境出图：使用设备如PostScript/EPS/PDF/SVG/PNG（如PGPLOT的.ps、PLplot多设备），便于在服务器/集群生成出版级图形。
实时可视化性能：控制输出频率、批量发送、必要时采用二进制协议或压缩，避免前端过载。
复用与可维护：将“计算模块”与“绘图模块”解耦；脚本化工具有助于批处理与参数扫描。

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