MATLAB vs. Python

Python 是一个高级编码平台。它在一个用户友好的界面中结合了计算、可视化和编程，并使用通用的数学格式编写问题和答案。Python 就像 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。由于它是开源的，因此对使用持开放态度。Python 与所有操作系统兼容。MATLAB 是一种强大的编程语言，常用于科学计算。

MATLAB

MATLAB 是一种编码语言和经过许可的数学计算生态系统。事实上，它可能是最复杂、设计最精良的计算机编程语言之一。Cleve Moler 于 20 世纪 70 年代末开始开发 MATLAB。MathWorks 创建了一个多范式计算生态系统和语言。

它非常适合处理矩阵、可视化数据、执行算法和创建交互式用户界面。尽管 MATLAB 主要用于数值计算操作，但它通过其 MuPAD 符号生成器提供了符号数学计算。

MATLAB 的用途和功能

1. 对模拟进行测试。它节省了时间、人们的生命、金钱等。
2. 可用于图像处理。
3. MATLAB 既是一种编程语言，也是一个编程界面。
4. 将工具箱引入 MATLAB 可以显著增强其功能。这些是提供特定功能的运算组。例如，Excel 连接允许信息以 Excel 兼容格式存储，而 Statistics Toolbox 则允许进行更高级的统计数据处理（ANOVA、基本拟合等）。

生产力：我大部分时间都花在整理数据以供分析。

如果我们手动清理数据，我们将花费大部分精力；就 MATLAB 而言，它可以自动化数据收集并对其进行清理以进行更深入的分析。通过使用 MATLAB，我们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。它最初的目的是强调代码的可访问性。Python 是一种编程语言，它允许我们在系统上快速高效地工作。

Python 提供了多种编程方法，包括算法编程、面向对象编程以及函数式编程。Python 最好的特性（除了其整洁的结构和代码可访问性之外）是它提供了许多标准库来执行各种编程和计算任务。

Python 的用途和功能

1. 易于学习（简洁、清晰的语法）。
2. 高可移植性（几乎可以在任何地方使用——高端系统和工作站）。
3. 平台无关且不受限制。
4. 块由空格分隔。

生产力：Python 主要用于快速开发、Web 编程、XML 处理、GUI 软件以及其他需要较少开发时间的任务。

Python 和 MATLAB 的主要区别

考虑 Python 和 MATLAB 之间的以下区别

1. MATLAB 是一种包含在商业化 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。
2. Python 是一种高级方言，与 MATLAB 非常相似，因为它被解释执行，包含动态界面，允许动态编程，并内置内存控制。
3. 在 MATLAB 中，我们必须以指定的方式检索数据并以特殊的方式执行操作。这是一个有效的问题，因为开源设备的用户友好性较差。因此，直接处理 MATLAB 有几个缺点。
4. Python 可以轻松地将想法转化为代码。它用于控制各种模块，使其能够快速启动并运行。这个免费程序提供了库、集合和字典，以帮助程序员系统地实现最终目标。
5. 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，我们可以在其中键入指令，右侧有一个变量浏览器，左侧有一个文件夹列表。

相反，Python 不附带内置开发框架。用户必须选择满足其标准的 IDE。Anaconda 是一个流行的 Python 包，它包含两个集成开发环境——Spyder 和 JupyterLab——这两者都与 MATLAB IDE 一样好。

6. 专用工具经常支持编程语言，以帮助用户执行各种任务，例如对科学信息进行建模和开发机器学习模型。使用集成工具，开发过程更简单、更快、更无缝。

MATLAB 的标准库包含集成框架来处理复杂的科学和数学挑战，尽管缺少大量的库。MATLAB 开发工具最棒的地方在于，专家们会精心创建和测试它们，并为技术和科学活动提供完善的文档。这些工具包的设计旨在有效协同工作，并与并行计算平台和 GPU 一起运行。由于这些实用程序是联合升级的，因此我们还获得了完全兼容的版本。

结论

最后，Python 和 MATLAB 都各有优缺点。Python 和 MATLAB 是两种最常用的编码语言。与 MATLAB 相比，Python 是迄今为止最新颖的，并且主要为云系统设计（由于数据增长非常快，我们还应该更新我们的服务器和数据库）。本教程讨论了 Python 和 MATLAB 的优点和缺点。

MATLAB 是一个交互式平台，以数组作为其基本数据元素，不需要进行维度设置。这使得我们能够以 C 或 FORTRAN 等基本非交互式语言编写程序所需时间的一小部分来解决许多技术计算问题，特别是那些使用矩阵和向量表示的问题。

多年来，许多用户为 MATLAB 的开发做出了贡献。它是学术界中用于入门和复杂数学、工程和科学学科的标准教学媒介。对于高生产力的实验、开发和建模，MATLAB 是行业内的首选工具。

截至 2014 年，Python 已成为最受欢迎的编码语言之一。美国机构和全球更多大学的计算机科学课程中的大量课程需要（或至少使用）这种编程语言。这意味着，如果我们想攻读任何涉及基本编码和计算机工程方法理解的学位，尤其是在数据分析领域工作，学习 Python 几乎是必不可少的。