r

python: scipy, numpy

Спасибо, попробую на деле позже, а сейчас хотелось бы связку «ПО для обработки»-> файл с данными для построения -> gnuplot, ничего сверх этого.

octave?

У Texas Instruments есть отличные микрокалькуляторы с функциями статистики. Таблицы до пятисот записей замечательно на них долбятся.

Да,но для меня функциональность octave на данный момент тоже избыточна, хотя в будущем осваивать её придётся.
Простейший анализ данных при помощи всяких там Calc,Excel,Gnumeric и прочей ерунды подкупает простотой,наглядностью и интерактивностью,вот в чём дело.

Хорошо, но никакого смысла применять микрокалькуляторы в цепочке обработка-графики-отчёт я не вижу.

scipy же.

Они с портами ввода-вывода, можно присоединять прямо к аппаратуре, на которой проводится эксперимент.

в таком случае используйте octave, экономьте своё время на освоение ПО.

http://www.inp.nsk.su/~baldin/DataAnalysis/index.html

r

R. С R гнуплот не нужен, R и так графики на все лады умеет строить.

Рекомендую QtiPlot. Последние версии весьма неплохи. Легко импортирует данные из ascii файлов. Можно при запуске из командной строки указать файл с колонками данных, который он автоматом импортирует.

В QtiPlot довольно богатые возможности по анализу данных: простая статистика по колонкам/рядам в один клик, гистограммы, регрессии, нелинейный фитинг, фурье, сглаживание.

В пределах одной таблицы (worksheet) можно из имеющихся колонок соорудить почти что угодно: богатый набор мат. функций + автоматическая итерация по строкам. Для эстетов есть встроенный питон.

Легко справляется с объемами порядка 10^7 строк.

Из встреченных неудобств: во встроенных функциях пока невозможны манипуляции данными из разных таблиц (worksheets), можно использовать только колонки/ячейки текущего.

Бонусом: любые графики, в т.ч. с совмещенными осями.

>Бонусом: любые графики, в т.ч. с совмещенными осями.

Совмещенные оси и Gnumeric умеет

octave же.

ну или PSPP, если статистика.