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。
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