저는 원래 과학적 계산을 할 때 matlab을 사용했는데, 나중에 Python이 더 포괄적이라는 것을 알고 Python으로 전환했습니다. 과학적 연산의 경우 Python 언어 자체에 포함된 패키지는 matlab과 일치할 수 없지만 python이 numpy, scipy, matplotlib 등과 같은 타사 패키지와 쌍을 이루는 경우 프로그래밍 관점에서 matlab과 차이가 없습니다. 더 중요한 것은 거의 모든 것을 포함하여 Python에서 사용할 수 있는 타사 패키지가 점점 더 많아지고 있다는 것입니다. 이는 Python을 웹 개발, 크롤링, 딥 러닝 등과 같은 거의 모든 작업에 적합하게 만듭니다. 이와 대조적으로 MATLAB은 과학적인 컴퓨팅 작업을 완료하는 데만 제한됩니다.
![[웹 프런트엔드] Node.js 빠른 시작](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
하나는 도구 소프트웨어이고 다른 하나는 일반 프로그래밍 언어입니다. 둘 사이에는 비교 대상이 없습니다.
를 참조하세요.Zhihu에 대한 더 포괄적인 답변이 있습니다. https://www.zhihu.com/questio...
둘 사이에는 꼭 필요한 연결이 없습니다. 일반적으로 실험을 수행하는 데는 Matlab이 더 편리합니다. 배열 작업을 제어하는 데는 Matlab이 훨씬 더 간단하지만 데이터 통계에도 매우 뛰어납니다. 사용하기 쉽고 당신이 그리는 그림이 꽤 멋지네요
MATLAB을 배운 후 Python을 배우는 것이 훨씬 쉽지는 않을 것입니다. 결국, Matlab에는 없는 명령문이 후자에 많이 있기 때문입니다.
그러나 MATLAB을 잘 배우면 Python과 유사한 pandas 패키지를 사용하는 데 도움이 될 것입니다. 특히 matlab이 항상 강조했던 루프를 줄이고 벡터화를 많이 사용하는 작업 아이디어는 더욱 그렇습니다.
전에 matlab을 사용해봤는데 전체 통계 패키지가 너무 큽니다. 지금은 무료이고 일반적인 기능도 있어서 매우 좋습니다.
저는 원래 과학적 계산을 할 때 matlab을 사용했는데, 나중에 Python이 더 포괄적이라는 것을 알고 Python으로 전환했습니다.
과학적 연산의 경우 Python 언어 자체에 포함된 패키지는 matlab과 일치할 수 없지만 python이 numpy, scipy, matplotlib 등과 같은 타사 패키지와 쌍을 이루는 경우 프로그래밍 관점에서 matlab과 차이가 없습니다.
더 중요한 것은 거의 모든 것을 포함하여 Python에서 사용할 수 있는 타사 패키지가 점점 더 많아지고 있다는 것입니다. 이는 Python을 웹 개발, 크롤링, 딥 러닝 등과 같은 거의 모든 작업에 적합하게 만듭니다. 이와 대조적으로 MATLAB은 과학적인 컴퓨팅 작업을 완료하는 데만 제한됩니다.