데이터 상호 운용성

모든 생태계로 내보내기

스프레드시트 수식부터 Jupyter Notebook, LaTeX 논문까지 — 디지털화된 데이터는 즉시 연산에 사용할 수 있습니다.

Python (Pandas / NumPy / Matplotlib)

Jupyter, Colab, VS Code에서 바로 실행 가능한 코드.

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import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Data digitized with AI Graph Reader (aigraphreader.com)
df = pd.DataFrame({
    'x_axis': [10.2, 20.5, 30.1, 40.8, 50.4, 60.0, 70.9, 80.3],
    'y_series_1': [142.5, 230.1, 385.0, 420.2, 495.8, 510.0, 480.2, 410.5]
})

# Quick statistics & preview
print(df.describe())

# Re-plot verification
plt.plot(df['x_axis'], df['y_series_1'], 'b-o', label='Digitized Curve')
plt.grid(True)
plt.show()

MAT

MATLAB 행렬 (.m 스크립트)

행렬 연산, Signal Processing Toolbox, Simulink에 최적화.

행렬 준비 완료

% Data extracted via AI Graph Reader (aigraphreader.com)
x_data = [10.2, 20.5, 30.1, 40.8, 50.4, 60.0, 70.9, 80.3];
y_data = [142.5, 230.1, 385.0, 420.2, 495.8, 510.0, 480.2, 410.5];

% Create structured matrix
dataset_matrix = [x_data', y_data'];

figure('Name', 'Reconstructed Data Plot');
plot(x_data, y_data, '-s', 'LineWidth', 1.5, 'MarkerSize', 6);
grid on;
xlabel('Calibrated X-Axis');
ylabel('Calibrated Y-Axis');
title('AI Graph Reader Reconstructed Spectrum');

XLS

Microsoft Excel (.xlsx) & CSV (.csv)

유형이 정의된 숫자 열과 헤더가 포함된 직접 다운로드.

즉시 다운로드

CSV / TSV 플레인 텍스트

Google Sheets, Tableau, PowerBI, DB용 범용 형식.

멀티시트 XLSX 통합 문서

시리즈별로 개별 시트를 보존하고 헤더 자동 정렬.

TEX

LaTeX 표 & Markdown

학술 논문(Overleaf, IEEE, Nature) 및 GitHub Markdown용.

학술 표준

\begin{table}[htbp]
\centering
\caption{Digitized Experimental Data via AI Graph Reader}
\begin{tabular}{cc}
\hline
\textbf{X Coordinate} & \textbf{Y Coordinate} \\
\hline
10.20 & 142.50 \\
20.50 & 230.10 \\
30.10 & 385.00 \\
40.80 & 420.20 \\
\hline
\end{tabular}
\end{table}