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(chǎn)品。如果不是運(yùn)行效率，那就要看是誰寫的程序了。matlab收費(fèi)的原因在于運(yùn)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(chǎn)品。如果不是運(yùn)行效率，那就要看是誰寫的程序了。matlab收費(fèi)的原因在于運(yùn)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(yùn)行效率，這些都很難保證。畢竟，MATLAB的背后是一支強(qiáng)大的科學(xué)家團(tuán)隊來負(fù)責(zé)算法，一支強(qiáng)大的工程師團(tuán)隊來完成實現(xiàn)，最后給大家一個簡單易用的函數(shù)它可以通過使用的方法來實現(xiàn)。每個人都做他們擅長的事。

做科學(xué)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(xué)計算）流行了一年，python的用戶數(shù)量大大增加，這是大勢所趨。

2. Python的開發(fā)效率遠(yuǎn)遠(yuǎn)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(fā)效率。

3. Python的第三方庫非常豐富，你會發(fā)現(xiàn)只要你想大部分的東西都被打包了庫，比如numpy數(shù)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(xué)計算中常用。

4. 代碼運(yùn)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(diào)用Python，所以速度不會減慢。例如，numpy、panda和Matplotlib的底層實現(xiàn)都是用C編寫的，以上是我的觀點(diǎn)。

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(xué)習(xí)更多編程語言

！大學(xué)生應(yīng)該是國家的希望，你應(yīng)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(jī)器學(xué)習(xí)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(fā)語言（Java、C#、nodejs、Erlang）然后轉(zhuǎn)用Python進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的人，我想談?wù)勎业目捶ā?/p>

首先，Python真的很慢嗎？我的回答是真的。非常慢。for循環(huán)比CPP慢兩個數(shù)量級。

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

Python最大的優(yōu)點(diǎn)是它可以非常優(yōu)雅地將數(shù)據(jù)拋出到高效的C、CUDA中進(jìn)行計算。Numpy、panda、numba這些優(yōu)秀的開源庫可以非常方便高效地處理海量數(shù)據(jù)，借助ZMQ、cell等還可以做分布式計算，gevent借助epoll系統(tǒng)IO優(yōu)化。因此，它不需要花費(fèi)太多的精力就可以優(yōu)雅高效地完成海量數(shù)據(jù)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。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(yīng)用程序不需要高性能。