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。
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。
有MATLAB替代软件吗？不是美国的？
作为MATLAB的高级用户，我用它做了仿真，并谈了自己的看法。
提高技能，学习更多编程语言
！大学生应该是国家的希望，你应该是最怕惩罚的漂亮狗，行动起来
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？
为什么Python效率这么低，还这么火？
在许多情况下，性能不是瓶颈。大约80%的应用程序不需要高性能。
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