Het maken van een Fortran-programma voor het visualiseren van wetenschappelijke gegevens, zoals temperatuurmetingen in een lijngrafiek over tijd, vereist enkele specifieke overwegingen. Voor Fortran is native ondersteuning voor grafieken beperkt; daarom wordt meestal gebruik gemaakt van externe bibliotheken of koppelingen met andere tools. Hieronder vind je advies en suggesties voor implementatie: 1. Methoden voor gegevensvisualisatie in Fortran - Externe grafiekbibliotheken: Gebruik bibliotheken die grafieken kunnen genereren en data kunnen visualiseren, zoals PGPLOT of DISLIN. - Gebruiken van externe tools: Exporteren van data naar een bestand (bijvoorbeeld CSV) en visualiseren met een ander programma zoals gnuplot, Python (matplotlib), of R. - Real-time updates: Vereisen dat de visualisatie continu wordt bijgewerkt tijdens de uitvoering. 2. Aanbevolen bibliotheken en tools - **DISLIN**: Een krachtige, platformonafhankelijke grafiekbibliotheek die goed samenwerkt met Fortran. Ondersteunt lijngrafieken en kan real-time updates aan. - **PGPLOT**: Een oudere, maar nog steeds bruikbare grafiekbibliotheek voor Fortran. Minder modern dan DISLIN. - **Gnuplot**: Niet direct in Fortran, maar je kunt Fortran-gegevens exporteren en gnuplot aanroepen via systeemcommando's voor real-time visualisatie. - **Python/matplotlib**: Data exporteren en via een script visualiseren. Voor real-time visualisatie kun je bijvoorbeeld een Python-script laten draaien dat voortdurend data leest en update. 3. Voorbeeldaanpak met DISLIN Hieronder schets ik een basisvoorbeeld van een Fortran-programma dat gebruikmaakt van DISLIN voor het tekenen van een lijngrafiek en het bijwerken ervan tijdens de uitvoering: ```fortran program real_time_visualisatie use dislin implicit none integer, parameter :: max_points = 1000 real :: tijd(max_points), temperatuur(max_points) integer :: i, n real :: t, temp call dislin_init() n = 0 do ! Simuleer nieuwe temperatuuropname t = real(n) temp = 20.0 + 5.0 * sin(t / 10.0) n = n + 1 if (n > max_points) then print *, "Max aantal gegevens bereikt." exit end if tijd(n) = t temperatuur(n) = temp call plot_data(tijd(1:n), temperatuur(1:n), n) call sleep(1) ! Wacht 1 seconde voor real-time effect end do contains subroutine dislin_init() call disini() ! Dislin initialiseren call title('Temperatuur over Tijd') call name('Tijd (s)', 'X') call name('Temperatuur (°C)', 'Y') call graf(0.0, 100.0, 0.0, 10.0, 0.0, 50.0, 0.0, 10.0) end subroutine dislin_init subroutine plot_data(tijd, temp, n_points) real, intent(in) :: tijd(:), temp(:) integer, intent(in) :: n_points call clearwin() call lineto(tijd, temp, n_points) call dislin() end subroutine plot_data subroutine dislin() call plot(tijd, temp, n_points) end subroutine dislin end program real_time_visualisatie ``` *Let op: Dit is een schematisch voorbeeld. In de praktijk moet je DISLIN correct initialiseren, en de functies zoals `disini()`, `title()`, `name()`, `graf()`, en `plot()` correct gebruiken volgens de DISLIN-documentatie.* 4. Integratie en optimalisatie - Automatisering: Gebruik scripts om data te verzamelen en te visualiseren, of integreer met bijvoorbeeld Python voor meer geavanceerde grafieken. - Buffering: Voor real-time visualisatie, zorg dat het grafiekvenster niet telkens volledig wordt hertekend, maar slechts de nieuwe gegevens worden toegevoegd. - Performance: Minimaliseer vertragingen door efficiënt gebruik van geheugen en grafische functies. - Multi-threading: Overweeg multithreading (indien ondersteund) voor gelijktijdige data-acquisitie en visualisatie. 5. Samenvatting - Gebruik DISLIN of PGPLOT voor native grafieken in Fortran. - Voor meer flexibiliteit en eenvoud, exporteer data naar een bestand en gebruik gnuplot of Python voor visualisatie. - Voor real-time updates, integreer de grafiek in een loop en update de grafiek dynamisch. - Optimaliseer door alleen nieuwe data te tekenen en het grafiekvenster niet telkens volledig te wissen. Heeft u verdere vragen of hulp bij een specifieke bibliotheek of code-uitwerking?

Absoluut. Hier is een uitgebreid advies voor het maken van een Fortran-programma voor real-time visualisatie van temperatuurgegevens. ### Directe Methode: Schrijven naar Bestand & Externe Tool Aangezien pure Fortran geen native grafische mogelijkheden heeft, is de meest praktische en efficiënte aanpak voor real-time updates het gebruik van een extern visualisatietool. Hier is een voorbeeldprogramma dat de data in real-time naar een bestand schrijft, gevolgd door uitleg. **Fortran-programma (`temperatuur_visualisatie.f90`):** ```fortran program temperatuur_visualisatie implicit none ! Declaraties integer, parameter :: metingen_max = 1000 real, dimension(metingen_max) :: tijd, temperatuur integer :: i, n_metingen, status real :: huidige_tijd, huidige_temp logical :: bestaat_al ! Initialisatie n_metingen = 0 huidige_tijd = 0.0 inquire(file="temp_data.csv", exist=bestaat_al) ! Open het databestand. 'NEW' zorgt dat we niet per ongeluk oude data overschrijven. if (.not. bestaat_al) then open(unit=10, file="temp_data.csv", status='NEW', action='WRITE', iostat=status) write(10, '(A)') 'Tijd (s),Temperatuur (C)' ! Schrijf header else ! Als het bestand al bestaat (bv. van een eerdere run), open het om toe te voegen. open(unit=10, file="temp_data.csv", status='OLD', action='WRITE', position='APPEND', iostat=status) end if if (status /= 0) then print *, "Fout: Kon databestand niet openen!" stop end if ! Simulatie van het experiment en data-acquisitie print *, "Start meting... (Ctrl+C om te stoppen)" do i = 1, metingen_max ! --- JE WERKELIJKE DATA-ACQUISITIE CODE KOMT HIER --- ! Vervang dit door de code die een meting doet van je sensor. call sleep(1) ! Wacht 1 seconde (simuleert meetinterval) huidige_tijd = huidige_tijd + 1.0 call random_number(huidige_temp) ! Genereer een willekeurig getal [0, 1] huidige_temp = 20.0 + 5.0 * huidige_temp ! Schaal naar 20-25 °C (simulatie) ! --- EINDE DATA-ACQUISITIE CODE --- ! Sla data op in arrays n_metingen = n_metingen + 1 tijd(n_metingen) = huidige_tijd temperatuur(n_metingen) = huidige_temp ! Schrijf de nieuwe meting direct naar het bestand write(10, '(F0.2, ",", F0.2)') huidige_tijd, huidige_temp flush(10) ! Zorgt ervoor dat de data direct naar schijf wordt geschreven, niet in buffer blijft. ! Feedback naar gebruiker write(*, '(A, F0.2, A, F0.2, A)') "Tijd: ", huidige_tijd, "s | Temp: ", huidige_temp, " C" end do ! Afsluiten close(10) print *, "Meting voltooid. Data opgeslagen in 'temp_data.csv'." end program temperatuur_visualisatie ``` **Gebruik van een Externe Tool (bv. Gnuplot):** 1. **Installeer Gnuplot:** `sudo apt-get install gnuplot` (Linux) of download van [gnuplot.info](http://www.gnuplot.info) (Windows/Mac). 2. **Start Gnuplot** in een apart terminalvenster. 3. **Voer dit commando in:** ```gnuplot set title "Temperatuur vs. Tijd" set xlabel "Tijd (s)" set ylabel "Temperatuur (C)" plot "temp_data.csv" using 1:2 with lines title "Experimentele Data" ``` 4. **Voor real-time updates:** Gebruik de `replot` opdracht in Gnuplot telkens als je een nieuwe data-punt wilt zien. Je kunt dit zelfs automatiseren met een loop: ```gnuplot while (1) { replot; pause 1 } ``` ### Geïntegreerde Bibliotheken (Geavanceerder) Als je grafieken *direct* vanuit Fortran wilt aansturen, zijn deze bibliotheken de moeite waard: 1. **DISLIN:** Zeer krachtige en eenvoudige bibliotheek specifiek voor Fortran. Ideaal voor wetenschappelijke grafieken. * **Installatie:** Download van [dislin.de](https://www.dislin.de) * **Voordeel:** Uitstekende documentatie en veel voorbeelden. Ondersteunt directe output naar scherm en bestanden (PNG, PDF, etc.). * **Integratie:** Link je programma met de DISLIN-bibliotheek (`-ldislin` bij het compileren). 2. **PGPLOT:** Een andere klassieker in de wetenschappelijke wereld. Iets ouder maar zeer stabiel. * **Installatie:** Meestal via package managers (`libpgplot-dev`). * **Integratie:** Vergelijkbaar met DISLIN. 3. **Python via `forpy`:** **Zeer krachtige moderne aanpak.** Je kunt Fortran berekeningen laten doen en de data dan doorsturen naar Python's `matplotlib` (de industriestandaard voor plotting). Dit vereist wel kennis van Python. * **Bibliotheek:** [forpy](https://github.com/ylikx/forpy) * **Voordeel:** Je krijgt alle mogelijkheden van `matplotlib` en `seaborn` ter beschikking. ### Advies voor Integratie en Optimalisatie 1. **Kies de Juiste Architectuur:** * **Eenvoud & Stabiliteit:** De "schrijf naar bestand + Gnuplot"-methode is verreweg het makkelijkst te implementeren en zeer robuust. Je Fortran-code wordt niet vertraagd door grafische routines. * **Performante Visualisatie:** Gebruik DISLIN als je alles in één applicatie wilt en performante, publicatieklare grafieken nodig hebt. * **Maximale Flexibiliteit:** De Fortran + Python (forpy) combinatie is de krachtigste optie voor complexe visualisaties. 2. **Optimalisatietips:** * **Buffering:** In het voorbeeldcode gebruikte `flush(10)` om real-time te schrijven. Voor pure prestaties (zonder real-time vis) zou je dit weglaten, zodat het besturingssysteem writes kan bufferen. * **Data Management:** Lees grote datasets niet steeds volledig in voor een update. Bewaar alleen de nieuwe data punten of werk een shared memory segment bij. * **Compiler Flags:** Gebruik optimatieflags van je compiler (e.g., `-O2`, `-fast`) om de numerieke berekeningen te versnellen. * **Scheiding van Taken:** Laat het Fortran-programma zo veel mogelijk alleen data acquisitie en zware berekeningen doen. Laat de visualisatie over aan een gespecialiseerde tool (Gnuplot, Python). Dit is vaak efficiënter. ### Conclusie en Aanbeveling Voor jouw specificaties (**real-time update van een lijngrafiek**) is de combinatie **Fortran (data acquisitie) + Gnuplot (visualisatie)** de perfecte keuze. Het is eenvoudig, betrouwbaar en je kunt direct aan de slag. 1. Implementeer de Fortran-code om de temperatuurmetingen te doen en regel voor regel naar `temp_data.csv` te schrijven. 2. Start Gnuplot en zet de `replot` loop aan. 3. Je ziet de grafiek live meegroeien met elke nieuwe meting. Succes met je experiment