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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。

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。

Python能否进行大规模数值计算？

当您问这个问题时，您可能主要怀疑Python的性能。事实上，Python的许多更好的模块都是用C语言编写的，例如，numpy是一个常用的Python数值计算库，它是用C语言实现的，而且计算机的配置也不像十年前那么低。今年，python掀起了一股依靠人工智能的浪潮。作为人工智能产品开发中最流行的编程语言，人工智能相关产品的开发自然离不开大数据的支持，因此Python能否进行大规模的数值计算，毋庸置疑。

学完了python能做什么工作？

Python作为一种编程语言，近年来通过人工智能得到了迅速的发展。学习python之后，您可以选择以下方向。

1. 后台服务器。现在，这通常与整个堆栈相关联，即所谓的全包前端和后端。在这个方向上，在学习了python的基础知识之后，还需要学习前端知识、数据库知识、Linux系统相关知识，而且几乎所有做后台的人都要使用Linux系统。在学习了这些之后，我们将开始学习后端框架，如flash、Django和tornado。

2. 数据分析。这是目前一个热门的方向。在学习了python的基础知识之后，您需要学习numpy、pandas、Matplotlib、SciPy和其他数据统计分析库。当然，你必须在这方面有一些数学知识。

3. 自动操作和维护。在这个方向上，除了Python基金会，您还必须精通Linux系统。一般来说，你做Linux操作和维护。这一方向对Linux系统提出了更高的学习要求。

4. AI方向。这个方向是当前Python火爆的主要原因。但是这个方向不仅需要Python的基础，而且还需要学习各种算法，对数学有很高的要求。在熟悉了算法之后，我们开始学习各种与人工智能相关的库。这个方向可以细分为许多方向，如计算机视觉、自然语言处理等。你可以学习你想从事的算法和实用库。

学习python之后，有很多方向可供选择。首先，选择一个好的方向，然后继续学习该方向所需的技能。通过做项目指导学习，可以逐步满足工作要求。当然，工作不能停止学习，编程是需要继续学习的。来吧。

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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