Python教程-MATLAB vs. Python
Python 是一种高级编程语言平台。它结合了计算、可视化和编程，具有常见数学格式的问题和答案的用户友好界面。Python 像 PERL 一样，是一种解释性、动态和面向对象的编程语言。它主要旨在易于理解和执行。它是开源的，因此可以广泛使用。Python 兼容所有操作系统。MATLAB 是一种常用于科学计算的强大编程语言。
MATLAB
MATLAB 是一种编程语言和有许可证的数学计算生态系统。实际上，它可能是设计最复杂、最精致的计算机编程语言之一。Cleve Moler 在 1970 年代末开始开发 MATLAB。MathWorks 公司已经创建了一个多范式计算生态系统和语言。
它非常适合操作矩阵、可视化数据、执行算法和创建交互式用户界面。尽管它主要是为数值计算操作而开发的，但 MATLAB 通过其 MuPAD 符号生成器提供了符号数学计算的功能。
MATLAB 的用途和特点：
- 进行模拟测试。这可以节省时间、人的生命、金钱等。
- 可用于图像处理。
- MATLAB 既是一种编程语言，也是一种编程接口。
- 将工具箱引入 MATLAB 可以显著提高其功能。这些是提供特定功能的操作组。例如，Excel 连接可以将信息存储为与 Excel 兼容的格式，而 Statistics Toolbox 则允许进行更高级的统计数据处理（方差分析、基本拟合等等）。
生产力：我大部分时间都用来组织数据进行分析。
如果我们手动清理数据，将花费大部分精力；在 MATLAB 的情况下，它可以自动收集数据并清理数据以进行深入分析。使用 MATLAB 可以节省时间并提高准确性。
Python
Python 是一种流行的编程语言。它由 Guido Van Rossum 于 1991 年创建，基于 Python 软件平台。它主要是为了强调代码的可访问性而创建的。Python 是一种编程语言，允许我们在系统上快速高效地运行。
Python 提供了各种编程方法，包括算法编程、面向对象编程以及函数式编程。除了其清晰的结构和代码可读性之外，Python 最大的特点是提供了许多标准化的库，用于执行各种编程和计算任务。
Python 的用途和特点：
- 它容易学习（清晰、简洁的语法）。
- 高可移植性（几乎可以在任何地方使用 - 高端系统和工作站）。
- 跨平台且自由。
- 使用空格分隔块。
生产力：Python 主要用于快速开发、Web 编程、XML 处理、GUI 软件等需要较短开发时间的任务。
Python 和 MATLAB 之间的主要区别
考虑一下 Python 和 MATLAB 之间的以下区别：
- MATLAB 是包含在商业化 MATLAB 软件中的计算机语言，常用于学术界和工业界。它是一种称为第四代语言的高级编程语言。
- Python 是一种高级编程语言，与 MATLAB 非常相似，因为它是解释性的，具有动态界面，允许动态编程，并内置了内存控制。
- 在 MATLAB 中，我们必须以特定方式检索数据并以特殊方式执行操作。考虑到开源工具不够用户友好，这是一个有效的问题。因此，直接使用 MATLAB 具有许多缺点。
- Python 使将想法转化为代码变得简单。它用于控制各种模块，使其能够快速启动和运行。这个免费的程序提供了库、集合和字典，帮助程序员系统地实现他们的最终目标。
- MATLAB 以其集成开发环境而闻名。它有一个简单的布局，中间有一个终端，可以在其中输入指令，右边是一个变量查找器，左边是一个文件夹列表。
相反，Python 不带内置的开发框架。用户必须选择满足其需求的集成开发环境。Anaconda 是一个著名的 Python 包，包括两个集成开发环境 - Spyder 和 JupyterLab - 都与 MATLAB IDE 一样出色。
- 专业工具通常支持编程语言，帮助用户完成各种任务，如建模科学数据和开发机器学习模型。使用集成工具，创建过程更加简单、快速和无缝。
MATLAB 的标准库包含集成框架，用于处理复杂的科学和数学问题，尽管缺少许多库。MATLAB 开发工具的最好之处在于，专家精心创建和测试它们，并为技术和科学活动进行了良好的文档化。这些工具包是为了有效地一起工作和与并行计算平台和 GPU 一起工作而构建的。因为它们一起升级，所以我们也可以得到完全兼容的工具的版本。
| Python vs. MATLAB 比较基础 | Python | MATLAB |
|---|---|---|
| 定义 | 数据类型和数值数组 通用的高性能脚本语言。 | 面向数学和矩阵的语言。MATLAB 是用于科学计算的高级编程语言。 |
| 用途 | Python 是一种编程语言，可以用来创建网站。 | 矩阵操作、函数和数据绘图以及用户界面设计都可以在 MATLAB 中实现。 |
| 优点 | 有大量的支持库可用。 | MATLAB 可以在不需要首先编译它们的情况下测试算法。 |
| 性能 | 社区参与和开源软件。 | 安装、编译、验证和使用开发人员的插件可以改善性能。 |
| 学术界 | 线性代数、可视化和高性能分析。可以调用为它们进行优化的库。 | 自上世纪 70 年代以来，就已经有了 MATLAB 的基本版本。 |
| 库 | Python 由 Python 软件基金会于 1991 年创建。 | 标准库中没有通用的编程能力。 |
| 实时支持 | 由大型标准库组成。 | 没有个性化的实时支持。 |
| 嵌入式代码生成 | 根据我们的需求提供电子邮件和电话支持。 | MATLAB 生成可移植的、可理解的 C 和 C++ 代码。 |
结论
最后，Python 和 MATLAB 都有各自的优点和缺点。Python 和 MATLAB 都是两种常用的编程语言。与 MATLAB 相比，Python 是最新的，并且主要设计用于云系统（因为数据增长非常快，我们也应该更新服务器和数据库）。本教程讨论了 Python 和 MATLAB 的优点和缺点。
MATLAB 是一个交互式平台，其基本数据元素是数组，不需要维度。这使我们能够在短短几秒钟内处理许多技术计算问题，而在基本的非交互式语言（如 C 或 FORTRAN）中构建程序需要更长的时间，尤其是使用矩阵和向量表示的问题。
多年来，许多用户为 MATLAB 的发展做出了贡献。在学术环境中，MATLAB 是介绍和复杂的数学、工程和科学学科的典型教学媒体。对于高生产力的实验、开发和建模，MATLAB 是工业界的首选工具。
截至 2014 年，Python 已成为最受欢迎的编程语言之一。美国的许多机构以及全球许多其他大学的计算机科学课程数量庞大，或者至少使用了这种编程语言。这意味着如果我们想要从事涉及一些基本编码和计算机工程方法的学位，特别是如果我们想要从事数据分析工作，几乎是必须学习 Python。
