MATLAB在逐漸被Python淘汰嗎？Matlab和python完全不在一個水平線上的產(chǎn)品，matlab是一個面向算法本身，面向仿真本身的產(chǎn)品，如果非說運(yùn)行效率，這個要看是誰寫的程序了。matlab

MATLAB在逐漸被Python淘汰嗎？

Matlab和python完全不在一個水平線上的產(chǎn)品，matlab是一個面向算法本身，面向仿真本身的產(chǎn)品，如果非說運(yùn)行效率，這個要看是誰寫的程序了。matlab之所以收費(fèi)在于它的運(yùn)行庫的更新。比如及時的5G Nr庫的更新，這東西要是自己用python寫不是不能寫，只是時間，完整性，運(yùn)行效率這些很難保證，畢竟matlab背后是一個強(qiáng)大的科學(xué)家團(tuán)隊(duì)的來負(fù)責(zé)算法，一個強(qiáng)大的工程師團(tuán)隊(duì)來完成實(shí)現(xiàn)，最后給到用手里的是一個簡單易用的function.而用戶做的是算法仿真，自己算法實(shí)現(xiàn)。大家都做了自己最擅長的事。

學(xué)Python一定要會算法嗎？

剛開始入門時，不是必須學(xué)好算法的。但是隨著技術(shù)的深入，算法還是需要的，不然只能干點(diǎn)"搬磚"的活兒。

1、學(xué)好軟件開發(fā)離不開計算機(jī)理論基礎(chǔ)，如數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、算法研究等。如果熱愛這門技術(shù)，這些都是不問題，先入門，這些慢慢的都可以補(bǔ)上。

2、關(guān)于算法，它是軟件開發(fā)的靈魂，沒有好的算法寫不出優(yōu)秀的程序。

3、如何學(xué)習(xí)算法，首先選取經(jīng)典算法教材?；A(chǔ)的可以先從《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)》學(xué)起，里面有些基礎(chǔ)算法，然后再去學(xué)專門的算法(其實(shí)把數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)范疇的算法學(xué)好，一般就夠用了)。還有網(wǎng)上有很多論壇，算法網(wǎng)站，為了吸引眼球 一般都做的淺顯易懂。還有大部分算法為c語言，但語言在算法層面都相通的，明白算法模型才是最重要的。

4、萬事開頭難，只要入門，剩下的就是慢慢經(jīng)營這門技術(shù)就行了。算法在實(shí)踐中學(xué)的最快也最牢固。

希望能幫到你

Python語言其實(shí)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？

對于用過幾種開發(fā)語言（java，c#，nodejs，erlang），而后轉(zhuǎn)Python做機(jī)器學(xué)習(xí)的人，我說說我的看法。

首先，大家說python慢是真的嗎？我的回答是真的。非常慢，for循環(huán)比cpp慢兩個數(shù)量級。

那為什么還用Python?假如我們遍歷過億的數(shù)據(jù)，兩個數(shù)量級的差異是無法接受的。但如果我們用python做最上層的邏輯，把上億數(shù)據(jù)進(jìn)行分塊，python只循環(huán)十幾次，剩下扔給cpu和gpu。那么兩個數(shù)量級是否就無所謂了呢？1毫秒和100毫秒在整個系統(tǒng)中真的無所謂了。

python最大的優(yōu)勢在于，可以非常非常優(yōu)雅的把數(shù)據(jù)扔給高效的c，cuda去做計算。numpy，pandas，numba這些優(yōu)秀的開源庫可以非常方便的高效的處理海量的數(shù)據(jù)，借助zmq，celery等還可以做分布式計算，gevent借助系統(tǒng)的epoll進(jìn)行io優(yōu)化。所以，不需要花太多精力，就可以優(yōu)雅，高效的實(shí)現(xiàn)海量的數(shù)據(jù)處理，機(jī)器學(xué)習(xí)的任務(wù)。這是python火爆的原因。

想想，同樣的性能，代碼只有cpp或java的三分之一甚至更少，是不是很有誘惑力？

如何寫出比MATLAB更快的矩陣運(yùn)算程序？

如果Matlab被禁用了，唯一能用的只有python了。

Python相對MATLAB的優(yōu)勢：1. 通用編程語言，除了科學(xué)計算還可以做很多其他事情，比如web。2. 字符串操作比MATLAB方便。注意即使是科研也經(jīng)常操作字符串哦。典型結(jié)果是，很多人開始拋棄perl轉(zhuǎn)用Python做生物信息學(xué)分析，而MATLAB盡管有生物信息學(xué)工具箱也沒什么人用。（抱歉我不知道你要做哪個領(lǐng)域的科研，這個例子不一定對你適用。）3. 免費(fèi)。如果你沒花大價錢買MATLAB而用的盜版，發(fā)文章要小心哦。但Python就沒有這個問題。MATLAB相對Python的優(yōu)勢：1. 矩陣操作非常方便。我還沒發(fā)現(xiàn)哪個語言操作矩陣比MATLAB還爽的，Python的numpy也不及。2. 程序運(yùn)行完了可以在workspace中查看結(jié)果，方便進(jìn)一步觀察。但Python使用特殊的包好像也能做，沒試過不知道。3. 某些特定領(lǐng)域，MATLAB的工具箱更讓人信賴。畢竟敢賣那么貴，沒點(diǎn)干貨是不行的。而Python很多包的來源就很復(fù)雜了，像numpy這樣的當(dāng)然值得信任，但網(wǎng)上隨便下的包就不好說了。

人工智能和python是什么關(guān)系？

人工智能是一個大的概念，具體落地人工智能項(xiàng)目會接觸機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)框架，這些框架大部分是基于Python開發(fā)的，所以要想深入人工智能項(xiàng)目開發(fā)，python語言的學(xué)習(xí)也是必須的！