python编程 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。
为什么大一是以 C 语言入门，而不是 Python？
我还没有学习过python、C和C++、Java、C#和数据库知识、管理系统和MFC五子棋游戏。你骄傲吗？当然，我觉得我也可以开发一个小软件，做一个小项目，但我想告诉你，这不是鸡蛋。你对C的了解不过是一个擦伤。它只是让你理解计算机语法和面向对象的思想（然而，许多语言可以让人们理解这些）。C语言的真正精髓，在一本叫做Windows核心编程的书中。如果你理解了这本书，你会发现C语言是强大的，不可替代的。最后，让我告诉你一件事。Linux系统或内核是用C编写的，为什么不是用Java或python编写的（事实上，大多数操作系统都是用C编写的）。最后，我夸耀C语言的许多优点。我来回答你的问题。如果是为了简单和让人们入门，你甚至不需要python。使用简单的语言更容易。用C语言作为入门课程有两点，C语言可以说是任何语言的鼻祖。C语言可以应用于开发软件、汇编和内核。如果你真的懂C语言，你会改成任何语言。
Python语言其实很慢，为什么机器学习这种快速算法步骤通常还是用呢？
对于那些使用了多种开发语言（Java、C#、nodejs、Erlang）然后转用Python进行机器学习的人，我想谈谈我的看法。
首先，Python真的很慢吗？我的回答是真的。非常慢。for循环比CPP慢两个数量级。
那么为什么要使用Python呢？如果我们遍历超过一亿个数据，两个数量级的差异是不可接受的。但是，如果我们使用Python来执行顶层逻辑并阻塞数以亿计的数据，Python只会循环十几次，剩下的就留给CPU和GPU了。所以两个数量级无关紧要？一毫秒和100毫秒在整个系统中并不重要。
Python最大的优点是它可以非常优雅地将数据抛出到高效的C、CUDA中进行计算。Numpy、panda、numba这些优秀的开源库可以非常方便高效地处理海量数据，借助ZMQ、cell等还可以做分布式计算，gevent借助epoll系统IO优化。因此，它不需要花费太多的精力就可以优雅高效地完成海量数据处理和机器学习任务。这就是Python如此流行的原因。
好好想想。同样的性能，代码只有CPP或Java的三分之一或更少，不是很吸引人吗？
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