matlabpython哪个好,matlab和python的区别
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matlabpython哪个好
MATLAB和Python都有各自的优势，选择哪个更好取决于你的具体需求。
MATLAB的优势：
1. 专为数学和科学计算设计，提供了大量的工具箱和函数库，涵盖了多个领域，如信号处理、控制系统、图像处理等。
2. 语法相对简单，易学易用，方便进行快速开发和原型设计。
3. 拥有强大的仿真和可视化功能，可以直观地展示算法和数据。
4. 在工程、科学和数学领域有广泛的用户基础和生态系统。
Python的优势：
1. 通用编程语言，应用范围广泛，既可以用于数据分析和科学计算，也可用于Web开发、机器学习等领域。
2. 语法简洁、清晰、易读，适合进行大规模开发和维护。
3. 有大量的第三方库和框架可供使用，如NumPy、Pandas、SciPy等，涵盖了从数据获取、处理、分析到可视化等一系列过程。
4. 在机器学习和数据科学领域有广泛的应用，许多工具和框架都是用Python编写的。
因此，如果你是进行数学和科学计算，尤其是工程和学术研究方面的工作，MATLAB可能更适合你；如果你是进行大规模的软件开发或者机器学习等领域的工作，Python可能更适合你。建议根据自己所需，合理选用两种工具。
matlab和python的区别
matlab和python的区别是：性质不同和应用不同。
1、性质不同
python是一种开源语言，意味着它的源代码对所有人都是可见的，并且任何人都可以使用、修改和发布python程序的源代码。
matlab是一种商业软件，它的源代码是不公开的，需要购买相应的许可证才能使用。
python的可移植性比matlab强。
python可以在不同的操作系统上运行，例如Windows、Linux和Mac OS等。
而matlab只能在Windows、Unix和Mac等操作系统上运行。
2、应用不同
python的语法规则比matlab简单，容易学习和使用。
python采用缩进方式来标识代码块，而matlab则使用大括号。
python拥有大量的第三方库，例如NumPy、Pandas和SciPy等，这些库可以用来处理数据、进行科学计算和图像处理等。
matlab也提供了很多工具箱和函数库，例如统计工具箱、信号处理工具箱和神经网络工具箱等。
matlab和python的特点
一、matlab的特点
1、商业软件：matlab是一种商业软件，它的源代码不公开，需要购买相应的许可证才能使用。
2、算法库：matlab在算法开发方面非常强大，提供了大量的算法库和工具箱，例如统计工具箱、信号处理工具箱和神经网络工具箱等。
3、在线计算：matlab提供了在线计算的功能，可以在浏览器中直接编写和运行matlab代码。
4、图形可视化：matlab在图形可视化方面非常强大，提供了很多绘图工具和函数库。
二、python的特点
1、开源性：python是一种开源语言，意味着它的源代码对所有人都是可见的，并且任何人都可以使用、修改和发布python程序的源代码。
2、语法简单：python的语法规则简单，容易学习和使用。
python采用缩进方式来标识代码块，使得代码结构更加清晰易懂。
3、大量的库：python拥有大量的第三方库，例如NumPy、Pandas和SciPy等，这些库可以用来处理数据、进行科学计算和图像处理等。
4、可移植性：python的可移植性比matlab强。
python可以在不同的操作系统上运行，例如Windows、Linux和Mac OS等。
统计并分析规律用matlab好还是Python好？
别问为什么不用matlab了。
R/python组合好处在于开源，数据workflow相当容易搭建起来，另外背靠学术界，有相当多的新统计工具可以试。
说R速度慢根本不是问题，机器好一点就行了。
超大型的数据甚至可以跑R/hadoop。
MATLAB的完全就不能比。
另外说在“工程上MATLAB有而R/python没有”我觉得是十分奇怪的。
就比如，目前新工具而言比如deep learning来说。
python上有Theano/pylearn2/对接caffe，MATLAB的deep learning我目前只知道一个Toolbox。
旧的工具R/python上也不缺。
另外我看有答案把MATLAB能直接发送交易信号作为MATLAB卖点。
我觉得贵司策略和交易是不是定位不太清晰。
为了保证可靠的性能和策略管理的便利性，我想除了个人投资者没有人会选择开着MATLAB下单。
MATLAB与Python的比较
MATLAB与Python的比较如下：
Python强于MATLAB的地方：
1可视化
主要归功于Seaborn库。
老版本的MATLAB绘图丑爆了，新版本（最近几年，具体哪个版本开始记不清了）的MATLAB绘图系统有大更新，有美化，但是还是不如seaborn。
2机器学习
主要归功于scikit-learn。
从模型的个数和API统一性来看，scikit-learn完爆MATLAB。
3深度学习
主要归功于pytorch，TensorFlow。
更新一下：从R2019b开始，引入了dlarray格式，可以实现自动求导（梯度），理论上应该具备和pytorch，Tensorflow一样从底层构建深度学习模型的能力，实际效果怎么样，我也是刚刚更新版本，还不太清楚，等我用过一段时间再说。
4数据处理
主要归功于pandas库。
pandas简直是是神器，这个没办法，不是MATLAB太弱，是pandas太强。
关于pandas是否强大，不能从大类功能来看，关键在于细节和质量。
比如马拉多纳和一个业余球员，从大类技术上，是一样的，都会传球，头球，射门，盘带等等。
但是质量上相差十万八千里。
我不是说pandas与MATLAB的差距有这么大，只是想说明进行比较的时候，不能从大类上比较，要看细节，看质量。
5循环加速
主要归功于numba库，MATLAB的循环加速的话，目前来看，好像只能靠mex技术（本质上是用C/C++语言重写）。
我之前写过相关的性能测试文章：
[高性能实战案例]MATLAB,Julia,Python(Numba)
结果汇总一下（取平均值，单位是秒）：
MATLAB的向量化版：10.207570。
Julia的向量化版：5.251。
Julia的loop版：2.952。
Julia的loop2版：1.731。
Julia的loop3版：0.321392。
Python的numba版：0.477。
Julia，Python(Numba)，C++，MATLAB性能测试之“冰雹数”。
运行时间总结（单位是秒），取每种语言速度最快的那个版本。
MATLAB的地方强于Python的地方：
1信号处理
2IDE
MATLAB的IDE设计出来就天生适合做数据分析的，Python的Spyder就模仿MATLAB的界面，但是只模仿了一部分，还是不如MATLAB。
3各种工具包统一的数据格式。
Python的各个包是不同的作者团队独立开发的，因此，难以做到数据格式统一，API统一。
总结：Python发展迅猛，已经抢占了不少领域了，比如数据分析，机器学习，深度学习。
MATLAB还是有它优势的领域，这些领域暂时无法被替代。
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