matlab和python哪个好,神经网络研究与应用这块用python好还是matlab？

matlab和python哪个好,神经网络研究与应用这块用python好还是matlab？详细介绍

本文目录一览： 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。

R与Matlab、Python 谁更强大？

R与Matlab更多的用于数据分析算法；而Python是一种通用语言，可以开发各种各样的应用软件。
各有优势和适用范围。
Matlab一般实验制图，实验数据处理，算法拟合等等实用性比较好。
python呢一般作为爬虫、人工智能运算、大数据运算方面实用性比较强。
各有优势吧，根据实际需要来选择就好。

python和matlab哪个难

都不难，都很好上手。具体学那个，就得根据你本身的需要了。
matlab和Python的上手程度其实差不多，matlab和Python相较于其他编程软件都很好掌握。
Python语言的优势：
Python相对于Matlab最大的优势：免费。可能国内不是很在乎这个，但国外这个是很关键的。
Python次要的优势：开源。你可以大量更改科学计算的算法细节。可移植性，Matlab必然不如Python，不过这方面需求一般不是很高。
第三方生态，Matlab不如Python，比如说3D的绘图工具包，GUI，更方便的进行，使用GPU，Functional等等;长期来讲，Python的科学计算生态要比Matlab好。Python语言更加优美，如果有一定的OOP需求，构建较大一点的科学计算系统，直接用Python比用Matlab方案要简洁很多;而Python作为一种通用编程语言，可以做Web开发、网络爬虫、脚本、人工智能、机器学习等，用途是非常广泛的。
Matlab的优势
Matlab可以说是一个工具，学术界大量使用它来做仿真，做研究的话更容易找到代码参考。语法相对Python更灵活一些，Matlab写程序基本不用套路。
Matlab可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。

python和matlab哪个更值得学

matlab和python的区别是：指代不同、用处不同。
matlab是Python的集成开发环境，自1.5.2b1以来已与该语言的默认实现捆绑在一起python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言。matlab被打包为Python包装的可选部分，包含许多Linux发行版。
完全用Python和TkinterGUI工具包编写(Tcl/Tk的包装函数）。python是被设计用于编写自动化脚本（she11），随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。
Python
Python是一种广泛使用的解释型、高级和通用的编程语言，Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum创造，第一版发布于1991年，它是ABC语言的后继者，也可以视之为一种使用传统中缀表达式的LISP方言。
Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程，Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

python与matlab的优势对比

很多人都喜欢拿python和matlab进行对比，说这个更好，那个更好，今天就来对比一下

下面从两者各自的应用做个对比。

一 python的 优势

Python与Matlab相比最大的优势就是两个字-免费。国内可能不是很有人在乎，但是在国外还是有影响的

Python第二大的优势：开源，Python 是 FLOSS之一，用户使用 Python 进行开发和发布自己编写的程序，不需要支付任何费用。你可以大量更改科学计算的算法细节。

可移植性，Matlab必然不如Python。Python 作为一门解释型的语言，它天生具有跨平台的特征，只要为平台提供了相应的 Python 解释器，Python 就可以在该平台上运行

丰富强大的库：Python 语言的类库包含了解决各种问题的类库。合理使用 Python 的类库和开源项目，能够快速地实现功能，满足业务需求。

同时python可做的方向很多，爬虫、Web 程序、开发桌面程序开发、科学计算图像、处理人工智能、这些他都可以运用

二、matlab的优势

1语法相对python更灵活一些，matlab写程序基本不用套路，所谓老夫撸matlab就一个字，干；

2、科学计算方面工具无比完善，所有的的变量都是矩阵对象，采用矩阵运算而不是循环，速度快，学术界大量使用matlab做仿真。3、并行实现超级容易，parfor和gpuarray真的实现了out of box，而且gpu工具箱是把整个cuda打包了。4、本身就是一个完善的张量运算系统，实现深度学习框架简单。二者的优势明显，，大家想学习的python可以看看这个网站http://www.daimaketang.com/register?inviteCode=XPGQQ ????，学习matlab可以看看这个哦 https://www.ilovematlab.cn/

MATLAB在逐渐被Python淘汰吗？

不会被取代，简单的说，Python是通用语言，什么都能做，而matlab擅长计算。

Python相比于Matlab的最大优势是：

Python是一门通用编程语言，实现科学计算功能的numpy、scipy、matplotlib只是Python的库和Package而已，除此之外Python还有用于各种用途的库和包，比如用于GUI的PyQt和wxPython，用于Web的Django和Flask

Matlab相比于Python最大的优势是：

它专门就是给数值计算开发的，在数值计算这个领域库最多、用的人最多、出的书最多

如果你做策略研究，做数据分析，两者功能上差不多，但是应该选择matlab ，因为：

如果你还要做网络爬虫，数据清洗等偏IT的工作，那么Python更优。

MATLAB 是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。使用 MATLAB，可以较使用传统的编程语言（如 C、C++ 和 Fortran）更快地解决技术计算问题。

随着MATLAB工具箱的不断添加和完善，M语言也逐渐成为工程界的准通用标准语言，官网称：MATLAB - The Language Of Technical Computing。

大学理工科专业一般都开设了或选修或必修的MATLAB相关课程。很多新出版的教材，计算机辅助教学的工具软件开始选用MATLAB。

MATLAB以其简洁易学的语法、友好的界面和完善的文档系统逐渐深入人心并将继续扩大它的控制领地。

然而，MATLAB也有着很大的局限性。首先，是价格。作为一款商业软件，获得正版授权，价格不菲。就说最便宜的学生版，核心组件单个授权要花99刀，想使用额外工具箱，则是每个工具箱29刀。 正如你能想到的，商业版本更贵。

其次，是版权。mathworks论坛活跃着很多用户，也有很多有价值的代码，但是，版权归mathworks公司，要想使用必须获得它的授权。

再次，是语言完善性。MATLAB进行数学计算的表现无可置疑，但是实际的科学计算还有文件操作、界面设计等。MATLAB在这些领域功能较弱或者很麻烦。应该可以说，MATLAB不是一种完善的语言。

还有：学术界大量使用matlab做仿真，做研究的话容易找到代码参考；

语法相对python更灵活一些，matlab写程序基本不用套路，所谓老夫撸matlab就一个字，干；

有simulink。有人说simulink没什么用，其实还是挺有用的，比如通信建模，另外simulink可以生产DSP或者FPGA代码，有的时候很有用。

首先， Python完全免费 ，绝大多数科学计算相关扩展库也都是免费的，大多也都是是开源的，所以金钱问题完全不用考虑。版权问题也基本不用考虑，众多的实例程序可以让你拿去就用。（有时候也需要考虑，因为有些授权，如GPL授权，具有“传染性”）。考虑控制版权更严格的诸如美国之类的国家，有着众多的研究人员和大学生使用Python，并有很多网络提供了交流平台，在这个平台可以获得更多的交流学习机会。

其次， Python是一门更易学更严谨的面向对象的程序设计语言 。作为通用程序设计语言的Python，有更为严格清晰的语法，可以轻易完成界面、文件、封装等高阶需求。最后，不得不提的就是性能。MATLAB作为科学计算工具，经过了近乎苛刻的优化，Python呢？

实话说，纯Python的速度确实不怎么地，但是使用Python的科学计算扩展库numpy、scipy等之后，速度和MATLAB不相上下。

再次大的优势： 开源 。你可以大量更改科学计算的算法细节。

可移植性，Matlab必然不如Python。但你主要做Research，这方面需求应当不高。

第三方生态，Matlab不如Python。 比如3D的绘图工具包，比如GUI，比如更方便的并行，使用GPU，Functional等等。长期来看，Python的科学计算生态会比Matlab好。语言更加优美。另外如果有一定的OOP需求，构建较大一点的科学计算系统，直接用Python比用Matlab混合的方案肯定要简洁不少。

python作为一种通用编程语言，可以做做Web，搞个爬虫，编个脚本，写个小工具用途很广泛。

大部分数据分析、图像处理、数字信号处理、数据可视化已经完全可以脱离matlab。特别是企业用户，已经不像以前高度依赖matlab。matlab内核效率不高、执行效率低仿真速度慢。python结合CUDA可以并行处理来加速仿真。更不要说最近正火的AI领域更没matlab什么事了

不要吹matlab了。Python是通用语言，matlab是个收费工具箱。我承认matlab simulink一类的工具箱很强大。但学matlab是没前途的，因为要收费，没什么公司会用

最近几年Python编程语言在国内引起不小的轰动，有超越Java之势，本来在美国这个编程语言就是最火的，应用的非常非常的广泛，而Python的整体语言难度来讲又比Java简单的很多。尤其是在运维的应用中非常的广泛，所以之前出了一句话，在如今的时代，运维不学Python，迟早会被淘汰！

可是难道现在Python语言真的有这么好的就业前景吗？首先我来给大家介绍一下Python学完以后能做什么。

一、人工智能

Python作为人工智能的黄金语言，选择人工智能作为就业方向是理所当然的，而且就业前景好，薪资普遍较高，拉勾网上，人工智能工程师的招聘起薪普遍在20K-35K，当然，如果是初级工程师，起薪也已经超过了12500元/月。

二、大数据

我们目前正处于大数据时代，Python这门语言在大数据上比Java更加有效率，大数据虽然难学，但是Python可以更好地和大数据对接，用Python做大数据的薪资也至少是20K以上了，大数据持续火爆，未来做大数据工程师，薪资还将逐渐上涨。

image

大家在学python的时候肯定会遇到很多难题，以及对于新技术的追求，这里推荐一下我们的Python学习扣qun：784-758-214，这里是python学习者聚集地！！同时，自己是一名高级python开发工程师，从基础的python脚本到web开发、爬虫、django、数据挖掘等，零基础到项目实战的资料都有整理。送给每一位python的小伙伴！每日分享一些学习的方法和需要注意的小细节**

三、网络爬虫工程师

网络爬虫作为数据采集的利器，在大数据时代作为数据的源头，十分有用武之地。利用Python可以更快的提升对数据抓取的精准程度和速度，是数据分析师的福祉，通过网络爬虫，让BOSS再也不用担心你没有数据。做爬虫工程师的的薪资为20K起，当然，因为大数据，薪资也将一路上扬。

四、Python Web全栈工程师

全栈工程师是指掌握多种技能，并能利用多种技能独立完成产品的人。也叫全端工程师(同时具备前端和后台能力)，英文Full Stack developer。全栈工程师不管在哪个语言中都是人才中的人才，而Python Web全栈工程师工资基本上都高出20K，所以如果你能力足够，首选就是Python Web全栈工程师。

五、Python自动化运维

运维工作者对Python的需求很大，小伙伴们快快行动起来吧，学习Python自动化运维也能有个10k-15k的工资，很不错哦。

六、Python自动化测试

Python这门语言十分高效，只要是和自动化有关系的，它可以发挥出巨大的优势，目前做自动化测试的大部分的工作者都需要学习Python帮助提高测试效率。用Python测试也可以说是测试人员必备的工具了，Python自动化测试的起薪一般也都是15K左右，所以测试的小伙伴也需要学习Python哦！

七、3D 游戏 开发

Python有很好的3D渲染库和 游戏 开发框架，有很多实用Python开发的 游戏 ，如迪士尼卡通城、黑暗之刃。常用PyGame、PyKyra等和一个PyWeek的比赛。对于想要进军 游戏 行业的同学们，Python也是一个不错的选择。

八、业务技术架构评估和优化

代码本身的优劣足以影响到访问效率的高低，而这种影响是很难通过后天的集群和服务器的优化而有所改善的。而具备开发能力，可以使评估技术架构是否合理，哪些地方可以做出调整，具备开发和架构设计及调优能力可是成为一个出色架构师的必须能力。

会，毫无疑问的告诉你，python+numpy+matplotlib就足以替代，更不说还有其他各种包

我觉得至少在国内，matlab逐渐被python替代是大势所趋。原因如下：

1）matlab是美国mathworks公司推出的商用工具，重点在“美国公司”。自从前中兴、华为先后被美国坑害之后，国内这些高 科技 公司谁还敢把命压在美国公司身上，天知道哪天就被无缘故的禁了。有python可用，当然是逐渐替代。

2）matlab是商用软件，lisense费用n贵，并且mathworks公司在软件中留了不少后门，上报使用者信息，正规公司用正版用的心痛，用盗版又用得心惊肉跳，那既然有免费的python，何乐而不为呢，哪怕功能弱一点，但是要相信社区的力量是无穷的，很快就能补上来。

Matlab和python完全不在一个水平线上的产品，matlab是一个面向算法本身，面向仿真本身的产品，如果非说运行效率，这个要看是谁写的程序了。matlab之所以收费在于它的运行库的更新。比如及时的5G Nr库的更新，这东西要是自己用python写不是不能写，只是时间，完整性，运行效率这些很难保证，毕竟matlab背后是一个强大的科学家团队的来负责算法，一个强大的工程师团队来完成实现，最后给到用手里的是一个简单易用的function.而用户做的是算法仿真，自己算法实现。大家都做了自己最擅长的事。

应该不会，许多专业的仿真是Python做不了的。

矩阵思维，矩阵可视化，语法的简洁性，这都是python欠缺的。

Matlab更专注于算法研究和仿真。Python是个大杂烩。个人感觉Matlab更适合算法细节调试。还有就是Simulink在不少领域暂时还不能被完全取代。

工科非计算机学生应该学习matlab还是python

我建议是学python，理由如下：
python的功能覆盖面广，matlab能做的python都能做 反过来不行
python正在蚕食其它类似工具脚本语言的市场，曾经很多像matlab这样为非计算机专业设计的语言和工具都被python取代了。比如说以前商科会用R和SAS做商业分析，现在大部分都被python取代了。同样的事情也在缓慢的发生在matlab上面。这就意味着，以后找工作，会python的优势会比matlab大。
python算是一个编程语言，学会之后，反过来学matlab难度很低。

python和matlab哪个好

两种都会，但自从用了python，我就果断抛弃了matlab。
简单对比：
python和matlab的共同点都是各种库十分丰富。
python是给懒人用的。
matlab是给数学好的人用的。。。
比起python，matlab的大小简直不能忍。
python是免费的，我用上了Windows正版，Adobe Flash和DW的正版，但是仍然买不起matlab的正版。
matlab是专门给科学计算设计的。python不是。
python可以调用matlab库。当然matlab也能调用python库。
python容易学。
matlab在大学里你不得不学。
python的闭包有着奇怪的性质，这使得你把lisp语言翻译成python的时候经常遇到bug，而且基本上都是因为闭包而起。
当你把lisp语言翻译成matlab时，bug会比较少，但是你完全不知道它们是怎么出现的，而且很难解决。
简言之，学生的话，建议MATLAB，可以选择破解版，我们学校给买了正版。工作的话建议Python，而且现在winPython 的数学计算也很强大。

神经网络研究与应用这块用python好还是matlab？

这两者主要还是需要自己用着顺手。
用matlab的集成开发环境很好,跟踪代码是非常方便也会检查你的错误代码，你不需要像码农一样产品做单元测试代码,基本代码运行几次这完全没有什么问题。如果你只是想学习算法，那么matlab更好，语法简单。如果你已经熟悉了神经网络，需要进行研究想投入应用，数据非常大，还要大量自行设计的模型时，就会容易理解python是多么方便。python语言本身的灵活性为自主设计的模型提供了极大的便利，你想为你的问题编一个算法，也不会花太多的时间，matlab可以做到这一点，但这是非常困难的。在大项目、多人协作等方面比matlab更有优势。
Python主要为代码农户提供脚本环境，基本上是使用互联网公司进行操作和维护的低端代码农民。但由于开源是免费的，它逐渐渗透到学术中，以及更多与科学计算相关的软件包。
Matlab主要为依赖纸张的学术工作者提供一个通用的数值计算平台。官方的matlab工具箱是稳定的，易于使用，特别是在官方文件和教程中，当然，matlab并不便宜，主要的问题是使用盗版的便宜，千万要购买正版的产品。
两者各有各的优势，孰强孰弱不好判断，烦这个产品这个东西，自己用着舒心用着顺手就好啦，只要用的是正版的其他不用考虑太多。
两者或许无所谓好与坏。只要自己喜欢用，那就是好的，但是目前代码数量来看，可以学习的源代码MATLAB有非常多的源码。最重要的是，MATLAB里有神经网络工具箱，有可视化界面更容易调整参数。若果你是需要使用神经网络去完成某些数据分析,而你的数据又不是很多，那么建议你使用matlab,里面有已经搭建好的工具箱,非常齐全。
pathon和matlab在一些方面还是有不同点的，就像是如果你要是想将算法学好点，那么你就可以选择matlab这样比较好，但是如果是神经网络研究的话，那么MATLAB当然 是最好的，做深度学习的话，建议使用Python。想要用什么来学还要看你自己的需求，想要学什么。
在一定条件允许的情况下，可以不妨试试选择pathon，它含括了许许多多的函数，可以在一定程度上帮助自己学习，但是最好的建议还是学习MATLAB，因为matlab中还是有很多有关神经网络学的相关知识的，便于我们研究学习。Python就比较容易上手学了，不用花很多的时间去研究，基本上就可以拿来就用。
若果你对神经网络已经熟悉是,是打算投入应用,而且你的数据很大,那么根据你所需要的神经网络,用C或其他你认为性能好的语言,针对你的问题重新编一个算法,也不会花很大功夫。这样既省了自己的时间，又让自己轻松学习。总结来说，不论你学什么，用什么路径去学总是会达到想要的目的，但是重要的是在于学习的过程。