一年多以来，我一直在慢慢学习 C++ 和 ROOT，以便调试用它制作的程序。
现在我达到了一个我可以真正理解这永远不会变得更容易的地步。因此，我正在寻找一些替代方案的建议。
我需要的是可以做的东西，绘图、直方图、2D 和 3D，并且具有良好的最小化例程，特别是快速的学习曲线并且易于编写和调试。
我还需要它快速，例如我现在需要跑到超过 600k 次，这大约需要 1 小时 30 分钟。但是我花了更多的时间来编写它，所以如果我将运行时间加倍并减少一半的编程时间，这将是值得的。
目前我知道，Matlab/octave 和 C++。
谢谢！
您可能想用NumPy / SciPy查看 Python 。（还有更多可用的包；例如，pandas是一个专用的数据分析库）。语法介于 Matlab 和 C 之间，因此不应该太难学。Matlab 用户页面也有一个有用的NumPy 。优点之一是很容易将部分代码“外包”给 C/C++，例如使用Cython。这意味着您可以原型化然后分析您的算法，并且只将计算最密集的例程移到 C 中，将所有输入/输出和驱动例程保留在 Python 中。
嗯...对于粒子物理社区使用的工具，有PAW（CERNLIB的一部分，根被替换并且不再支持，除非作为遗留）和 Physica（我多年没见过，甚至找不到网站for)，这可能不是您想要的。
但是，如果您一直在 cint 界面中工作以获取 root，那么您可能会在完全更改工具之前考虑使用 Python 界面。
然后，您可以按照vanCompute和Christian的建议走出粒子物理学社区。这里最大的风险——如果你在做核物理学或粒子物理学——是你的同事将无法帮助你解决你遇到的任何问题，并且可能不明白这个工具对你做了什么让谈话变得更尴尬. 我在会谈中看到很多问题都以“我使用了 root 的 Foo 工具”来回答，让每个人都感到满意。
有时——当你想要做的事情真的很不寻常时——值得把处理从黑盒中移开：在你完全控制的地方手工编码（并在你去的时候编写一个测试套件，因为你需要能够证明它是正确的！）并且只返回包装进行绘图。但是，与所有自己动手的解决方案一样，这不是一个可以掉以轻心的步骤。
你试过 R: http://www.r-project.org吗？我不知道它有多快......我不知道它是否有最小化例程......