MATLAB在逐漸被Python淘汰嗎？MATLAB和python不在同一級別。MATLAB是面向算法本身和仿真本身的產品。如果不是運行效率，那就要看是誰寫的程序了。matlab收費的原因在于運行時的

MATLAB在逐漸被Python淘汰嗎？

MATLAB和python不在同一級別。MATLAB是面向算法本身和仿真本身的產品。如果不是運行效率，那就要看是誰寫的程序了。matlab收費的原因在于運行時的更新。比如及時5g更新NR庫，如果你用Python寫這個東西，不是不可能寫的，只是時間、完整性、運行效率，這些都很難保證。畢竟，MATLAB的背后是一支強大的科學家團隊來負責算法，一支強大的工程師團隊來完成實現，最后給大家一個簡單易用的函數它可以通過使用的方法來實現。每個人都做他們擅長的事。

做科學計算用Python還是MATLAB？

使用python，我對python的使用有一些個人的看法：

1.2017人工智能（包括科學計算）流行了一年，python的用戶數量大大增加，這是大勢所趨。

2. Python的開發效率遠遠高于其他高級語言。例如，1000行C語言代碼、100行Java代碼和20行Python代碼就足以說明Python的開發效率。

3. Python的第三方庫非常豐富，你會發現只要你想大部分的東西都被打包了庫，比如numpy數值計算，Matplotlib，一個類似Matlab的庫，用于繪圖，panda文件操作庫，這些庫都會在科學計算中常用。

4. 代碼運行速度。雖然Python的速度不如其他高級語言，例如對于耗時的操作，我們可以使用C語言來編程和調用Python，所以速度不會減慢。例如，numpy、panda和Matplotlib的底層實現都是用C編寫的，以上是我的觀點。

有MATLAB替代軟件嗎？不是美國的？

作為MATLAB的高級用戶，我用它做了仿真，并談了自己的看法。

提高技能，學習更多編程語言

！大學生應該是國家的希望，你應該是最怕懲罰的漂亮狗，行動起來

Python語言其實很慢，為什么機器學習這種快速算法步驟通常還是用呢？

對于那些使用了多種開發語言（Java、C#、nodejs、Erlang）然后轉用Python進行機器學習的人，我想談談我的看法。

首先，Python真的很慢嗎？我的回答是真的。非常慢。for循環比CPP慢兩個數量級。

那么為什么要使用Python呢？如果我們遍歷超過一億個數據，兩個數量級的差異是不可接受的。但是，如果我們使用Python來執行頂層邏輯并阻塞數以億計的數據，Python只會循環十幾次，剩下的就留給CPU和GPU了。所以兩個數量級無關緊要？一毫秒和100毫秒在整個系統中并不重要。

Python最大的優點是它可以非常優雅地將數據拋出到高效的C、CUDA中進行計算。Numpy、panda、numba這些優秀的開源庫可以非常方便高效地處理海量數據，借助ZMQ、cell等還可以做分布式計算，gevent借助epoll系統IO優化。因此，它不需要花費太多的精力就可以優雅高效地完成海量數據處理和機器學習任務。這就是Python如此流行的原因。

好好想想。同樣的性能，代碼只有CPP或Java的三分之一或更少，不是很吸引人嗎？

為什么Python效率這么低，還這么火？

在許多情況下，性能不是瓶頸。大約80%的應用程序不需要高性能。