Ответ 1
Да, экосистема Python делает его жизнеспособной платформой для повседневных задач анализа данных, особенно с использованием интерфейса IPython (но я буду придерживаться стандартного здесь.) "[не имея], чтобы узнать еще один язык" является сильным, ИМХО, и является одной из причин, почему я, как правило, использую Python для этого.
>>> import numpy as np
>>> import scipy.optimize
"Мне обычно нужны только базовые вычисления"
>>> x = np.linspace(0, 10, 50)
>>> y = 3*x**2+5+2*np.sin(x)
"означает стандартное отклонение"
>>> y.mean()
106.3687338223809
>>> y.std()
91.395548605660522
"произвольная взвешенная функция"
>>> def func(x, a, b, c):
... return a*x**2+b+c*np.sin(x)
...
>>> ynoisy = y + np.random.normal(0, 0.2, size=len(x))
>>> popt, pcov = scipy.optimize.curve_fit(func, x, ynoisy)
>>> popt
array([ 3.00015527, 4.99421236, 2.03380468])
"с ошибками и установленной функцией"
xerr = 0.5
yerr = abs(np.random.normal(0.3, 10.0))
fitted_data = func(x, *popt)
# using the simplified, non-object-oriented interface here
# handy for quick plots
from pylab import *
errorbar(x, ynoisy, xerr=xerr, yerr=yerr, c="green", label="actual data")
plot(x, fitted_data, c="blue", label="fitted function")
xlim(0, 10)
ylim(0, 350)
legend()
xlabel("time since post")
ylabel("coolness of Python")
savefig("cool.png")
