沒必要只學一門語言

之前我是個MATLAB重度使用者，也像你一樣只想學一門語言，后來發(fā)現(xiàn)，MATLAB在科研出圖方面的定制性和美觀性似乎不太友好（此處說的是舊版本MATLAB，新版的已經(jīng)很不錯了），就嘗試學了Python，IDE用的是Anaconda的Spyder，界面和MATLAB相似，對MATLAB用戶很友好；然后用matplotlib和seaborn這兩個繪圖庫，基本滿足了我的繪圖需求，輔以numpy，pandas和scipy這幾個數(shù)組計算和數(shù)據(jù)處理庫，再加上sklearn這個機器學習庫，可以說基本滿足科研需求了。但我還是會選擇MATLAB為主力工具，Python為輔助工具，因為科研過程中有時候要快速驗證一個算法，MATLAB語言的弱檢查特性以及強大的工具箱優(yōu)勢就出來了。

說說從MATLAB切換到Python過程中一些感受MATLAB數(shù)組的索引是從1開始，Python是從0開始，這也是很多科班出身的程序員的吐槽之處，但 MATLAB 語言設計之初是面向數(shù)值分析、矩陣計算、科學數(shù)據(jù)可視化等場景，對于這些場景來說，索引自然是從 1 開始更加符合思維習慣。

MATLAB是弱檢查類型語言，變量，內(nèi)存，數(shù)據(jù)格式等檢查不嚴格，由于很多場景只需要關注算法的驗證結(jié)果，所以MATLAB的用戶會容易養(yǎng)成一種不好的編程習慣，這種習慣一旦轉(zhuǎn)換到Python這種強類型語言，會引發(fā)很多錯誤。

MATLAB的幫助文檔是非常規(guī)范且豐富的，遇到不懂的內(nèi)置函數(shù)，直接在命令行窗口help 函數(shù)名字，就可以快速了解這個函數(shù)以及相關函數(shù)的用法。而Python是開源的，除了標準庫之外，還有很多優(yōu)秀的庫，這些庫有相應的文檔，但是會面臨著同一種功能函數(shù)出現(xiàn)不同的文檔說明和使用方法，在一定程度上并不像MATLAB的幫助文檔那么友好。或許這就是閉源商業(yè)軟件和開源的區(qū)別吧。

建議

由于你的任務是數(shù)據(jù)分析+數(shù)學建模，沒有工業(yè)過程仿真建模需求，沒有硬件或者控制系統(tǒng)方面的需求，也沒有Simulink的需求，這種情況下實質(zhì)上這兩種語言都可以滿足你的要求。但是我還是建議你把這兩門語言都學學，對于你以后繼續(xù)在學術(shù)界還是去工作都有幫助，況且Python語言和MATLAB語言已經(jīng)算是很友好的了。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python和matlab哪个实现数值计算方法_python和matlab如何选择？的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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