python和matlab哪个难 MATLAB在逐渐被Python淘汰吗？

MATLAB在逐渐被Python淘汰吗？

MATLAB和python不在同一级别。MATLAB是面向算法本身和仿真本身的产品。如果不是运行效率，那就要看是谁写的程序了。matlab收费的原因在于运行时的更新。比如及时5g更新NR库，如果你用Python写这个东西，不是不可能写的，只是时间、完整性、运行效率，这些都很难保证。毕竟，MATLAB的背后是一支强大的科学家团队来负责算法，一支强大的工程师团队来完成实现，最后给大家一个简单易用的函数它可以通过使用的方法来实现。每个人都做他们擅长的事。

python与matlab哪个简单？

简单比较：Python和MATLAB的共同点是各种库都非常丰富。蟒蛇是给懒惰的人的。Matlab是为那些擅长数学的人准备的。。。与Python相比，MATLAB的规模是无法忍受的。是的，我用的是正版的windows，adobeflash和DW，但我还是买不起正版的MATLAB。Matlab是专门为科学计算而设计的。Python不是。Python可以调用matlab库。当然，matlab也可以调用Python库。Python很容易学。你必须在大学里学习matlab。Python的闭包有一个奇怪的性质，这使得您在将LISP翻译成Python时经常遇到bug，这基本上是因为闭包。当你把LISP翻译成Matlab时，会有更少的bug，但是你不知道它们是怎么出现的，而且很难解决它们。总之，同学们，那么，建议MATLAB，可以选择破解版，我们学校买了正版的。建议使用Python，现在winpython的数学计算也非常强大。

matlab和Python哪个更好用？

我一直在使用MATLAB，因为那时我们没有Python，所以它没有改变。去年，我接触了Python，谈谈我对它们的看法。

MATLAB最强大的一点是：第一，它对矩阵运算的支持功能非常丰富，速度非常快；第二，它可以使用SIMULINK进行图形编程和仿真；第三，它可以编译成其他语言，如C、C甚至HDL。这些特性是其他软件所不具备的。这些特点决定了它对研究人员特别有用。他们可以看到他们的算法在模拟环境中的运行，他们可以实现的性能指标，以及所见即所得形式的输出波形。但它不适合于大型软件编程。例如，如果要开发更复杂的大数据分析软件，就不适合使用MATLAB。但是你可以先用matlab来验证和分析你的大数据分析算法的性能，比如聚类的速度和结果，然后把算法编译成其他语言或者直接编译成动态库供其他软件调用。同时，正版MATLAB的价格也相对昂贵。在大学里做研究和使用的人多了，但是在社会上使用的人少了，因为大学版的MATLAB比较便宜。

Python是近年来刚刚兴起的一种软件。首先，它不能被模拟。其优点是编程简单，可以采用面向对象的编程方法，在网络编程、大数据分析等热门方面可以提供更加丰富的功能。最重要的是，它是免费的。我觉得30年前是基本的，20年前是德尔福。这些软件在当时非常流行。但是，由于C和C的执行效率是其他软件无法比拟的，它们最终无法达到C和C的要求。您可以用Python编写更大的软件，但是它比C更有效吗？我不确定。当然，在找工作的时候，python还是有一些优势的。然而，鉴于许多中小学已经开始开设Python教学，Python程序员的工资将来会不会这么高，还很难说。

总之，MATLAB和Python有各自的优势。如果要做算法的研究和编写，建议使用MATLAB。如果是编写网络应用程序，建议使用python。不过，我强烈建议学习C或Cා。另外，我强烈建议MATLAB和python结合使用，即用MATLAB编写算法并进行仿真验证，然后编译成动态库，用python编写主程序，然后调用MATLAB的动态库算法，可以事半功倍。

做科学计算用Python还是MATLAB？

使用python，我对python的使用有一些个人的看法：

1.2017人工智能（包括科学计算）流行了一年，python的用户数量大大增加，这是大势所趋。

2. Python的开发效率远远高于其他高级语言。例如，1000行C语言代码、100行Java代码和20行Python代码就足以说明Python的开发效率。

3. Python的第三方库非常丰富，你会发现只要你想大部分的东西都被打包了库，比如numpy数值计算，Matplotlib，一个类似Matlab的库，用于绘图，panda文件操作库，这些库都会在科学计算中常用。

4. 代码运行速度。虽然Python的速度不如其他高级语言，例如对于耗时的操作，我们可以使用C语言来编程和调用Python，所以速度不会减慢。例如，numpy、panda和Matplotlib的底层实现都是用C编写的，以上是我的观点。

如何写出比MATLAB更快的矩阵运算程序？

如果禁用了MATLAB，则只能使用Python。

Python优于Matlab的优点：1。通用编程语言，除了科学计算之外，它还可以做很多其他的事情，比如web。2字符串运算比MATLAB更方便。请注意，即使是科学研究也常常是在弦上进行的。典型的结果是，许多人开始放弃Perl，转而使用Python进行生物信息学分析，而MATLAB尽管有其生物信息学工具箱，却毫无用处。对不起，我不知道你要从事哪个领域的科学研究。此示例可能不适用于您3。免费的。如果你不花很多钱去买盗版的MATLAB，你在发送文章时应该小心。但是Python没有这个问题。MATLAB相对于Python的优势：1。矩阵运算非常方便。我没有发现任何语言运算矩阵比MATLAB更好，Python numpy也不是。2运行程序后，可以在工作区中查看结果，以便于进一步观察。但是Python似乎可以通过特殊的包来实现这一点。我从没试过，但我不知道。三。在某些特定领域，matlab工具箱更可靠。毕竟，敢卖这么贵，没有干货是不够的。许多Python包的源代码非常复杂，比如numpy当然是值得信赖的，但是很难说您是否可以在Internet上下载包。

机器学习和计算机视觉方向的CS硕士研究生，应该往python还是MATLAB发展？

机器学习和计算机视觉作为人工智能的重要组成部分，是近年来研究生们研究的热点。机器学习和计算机视觉需要处理各种算法，所以我们经常需要使用一些方便的工具来辅助研究，比如MATLAB就是一个常用的工具。

与Python相比，Matlab更像一个工具。虽然我经常说编程语言是一种工具，但python可以做除科学计算之外的其他事情，比如web开发。因此，Python是一种编程语言，而MATLAB更接近于一种工具。目前，matlab还支持语言输出。

因为我是作为一个程序员出生的，所以在早期我并不费心使用MATLAB。直到我们的一位同事在我面前展示了MATLAB的强大功能，我才对MATLAB更感兴趣，并用了一段时间。使用MATLAB有很强的方便性。以前需要很多代码的地方，只需要简单的配置，这样matlab就可以节省很多时间。如果你在做研究，你不需要实现这个项目，所以使用MATLAB绝对是一个不错的选择，你不必在编码上投入太多精力。

后来，我开始做机器学习，因为我的很多研究内容是要实现的（基于实际应用），所以我直接用python。在使用python之前，我使用了java（其中有更多的故事）。如果您需要在实践中使用该算法，那么必须正确地使用python。MATLAB擅长分析和建模。

Python机器学习需要使用numpy、Matplotlib和SciPy，使用起来并不复杂。学习Python也相对简单易用。

建议在研究生阶段学习Python，但这取决于导师的具体安排和指导。虽然他们都做机器学习，但我的研究更倾向于机器学习应用，所以我推荐python。

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