這世界有多種編程語言，如 Python、Java、JavaScript、C、C++、C#、PHP 等。學生選擇這些課程是為了成為有競爭力的程序員。今天，我們 一起來討論
Python 和 MATLAB 之間的區(qū)別以及哪種更好。
一、MATLAB 簡介
MATLAB 又稱 "MATrix LABoratory"。它是一種數(shù)值計算和多范式編程語言。使用 MATLAB 可以進行矩陣運算、功能和數(shù)據(jù)可視化、算法執(zhí)行、ui 構建以及與編程語言交互。
盡管 MATLAB 主要是為數(shù)值計算而設計的，但還有一個工具箱采用 MuPAD 符號處理器來運行符號計算功能。基于模型的設計、Simulink、獨立軟件以及復雜系統(tǒng)的可視化多域建模。
到 2020 年，MATLAB 的全球用戶將超過 400 萬。他們來自不同的工程、科學和經濟背景。換句話說，不同行業(yè)的專家都在使用 MATLAB。
MATLAB 軟件及其語言是 MATLAB 應用程序的核心。命令窗口 "經常被用作交互式數(shù)學外殼，文本數(shù)據(jù)文件包含經常執(zhí)行的 MATLAB 代碼。
二、Python 簡介
Python 被視為一種高級、通用、解釋型編程語言，其設計理念是強調代碼的可讀性。它使用明顯的縮進。
Python 是廢物和條件類型語言。它可以使用不同的編程范式，特別是結構化(尤其是過程化)、用戶定義和面向對象函數(shù)。由于它的源文件非常廣泛，因此經常被稱為 "包含電池 "的語言。
Python 通常是使用最廣泛的編程語言。這種編程語言支持多種范式。其功能支持面向方面、函數(shù)式、結構化和面向對象編程。通過擴展，還可支持更多范式，如邏輯設計和合約編程。
Python 通過動態(tài)語義、循環(huán)檢測垃圾回收器和混合引用計數(shù)來幫助管理內存。在程序執(zhí)行過程中，它采用后期綁定來綁定變量和方法。
Python 的結構與 Lisp 學派中精心設計的高效程序設計如出一轍。過濾器、列表理解、map 和 reduce 函數(shù)、集合、字典和生成器表達式等功能一應俱全。此外，源文件中還有兩個名為 functions 和 itertools 的模塊，它們提供了來自標準 ML 和 Haskell 的函數(shù)工具。
三、科學家和工程師需要適合其特定需求的工具
Mathematica 工具(MATLAB)的所有功能都是為工程師和科學家量身打造的：
函數(shù)簽名和名稱廣為人知，易于記憶，因此編寫和閱讀都很簡單。
基于矩陣的 MATLAB 語言讓我們可以直接表達數(shù)學。在 MATLAB 中，線性代數(shù)既簡單又內置。數(shù)據(jù)分析、控制設計、信號和圖像處理以及其他應用也不例外。
新的函數(shù)應用程序接口需要經過一個龐大的設計系統(tǒng)，每次操作都需要開發(fā)人員花費幾十到幾千個小時。
科學工作流程和迭代工程在桌面環(huán)境中得到了優(yōu)化。
集成工具可提供連續(xù)的數(shù)據(jù)和程序探索，在更短的時間內開始探索眾多想法和創(chuàng)意。
由工程師和科學家而非軟件工程師編寫文檔。
四、成熟的 MATLAB 工具箱提供您所需的功能和特性
即使是經濟統(tǒng)計建模、圖像分析或機器人控制，程序代碼也必須與專業(yè)工具相連接，以實現(xiàn)所需的任何功能。這些工具必須正常運行并相互配合。
MATLAB 為工程和科學應用提供了專業(yè)構建、廣泛測試、現(xiàn)場磨練和完整文檔的能力。工具箱旨在與并行計算環(huán)境、自動 C 代碼生產和 GPU 共同發(fā)揮作用。所有工具箱都是同步更新的，因此您永遠不必處理庫版本沖突的問題。
五、MATLAB 應用程序比特定命令更易于執(zhí)行任務
通過 MATLAB 應用程序，您可以直接開始工作。這些網(wǎng)絡應用程序融合了快速可視化輸入和對大量方法集合的完全訪問。您可以立即在信息和數(shù)據(jù)上測試新的曲面匹配方法、小波變換技術或機器學習分類器模型。迭代直到獲得理想的結果，然后編寫一個 MATLAB 程序來重復或復制您的工作。
六、MATLAB 促進了從開發(fā)到生產整個過程的自動化
重大的數(shù)學和科學難題需要跨團隊協(xié)作才能將想法付諸實踐。過程中的每一次交接都會增加出錯和中斷的幾率。我們的 MATLAB 任務幫助專家表示，它可以在整個工作流程中為團隊提供幫助：
MATLAB 支持來自 130 多家硬件設備制造商的 1000 多種常用硬件組件。
將 MATLAB 嵌入任何可操作的生產見解中。
可以集成用 C、C++、Java、.NET 和 Python 等其他語言開發(fā)的代碼。
只需修改少量代碼即可擴展到集群、GPU 和云，從而更快地運行算法并處理海量數(shù)據(jù)。
對于基于模型的設計和仿真，您可以使用 Stateflow 和 Simulink。
MATLAB 可幫助將 MATLAB 代碼自動轉換為 CUDA、可嵌入的 C 語言和 HDL 代碼。
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