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）已經(jīng)流行了一年，python的用戶數(shù)量大大增加，這是大勢所趨。2

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）已經(jīng)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。

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。如果不是運行效率，那就要看是誰寫的程序了。matlab收費的原因在于運行時的更新。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。

學(xué)Python一定要會算法嗎？

開始時，您不必很好地學(xué)習(xí)算法。但是隨著技術(shù)的發(fā)展，仍然需要算法，否則只能做一些工作。

1. 學(xué)好軟件開發(fā)離不開計算機(jī)理論基礎(chǔ)，比如數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、算法研究等，如果你喜歡這項技術(shù)，那就不是問題。先開始，你可以彌補(bǔ)。

2. 算法是軟件開發(fā)的靈魂。好的算法寫不出好的程序。

3. 如何學(xué)習(xí)算法，首先選擇經(jīng)典算法教材?；镜目梢詮臄?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中學(xué)習(xí)，其中包含一些基本的算法，然后再學(xué)習(xí)特殊的算法（實際上，在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)領(lǐng)域?qū)W習(xí)算法一般就足夠了）。網(wǎng)上還有很多論壇、算法網(wǎng)站，為了吸引眼球，它們一般都很通俗易懂。大多數(shù)算法都是C語言，但是語言在算法層次上是相互聯(lián)系的，因此理解算法模型是最重要的。

4. 萬事開頭難。只要你開始，剩下的就是慢慢操作這項技術(shù)。該算法在實際應(yīng)用中是最快、最強(qiáng)的。

我希望我能幫助你