MATLAB 與 Python：Matlab 和 Python 之間的區別 [2022]

科學和計算界的熱門爭論之一是 MATLAB 與 Python。 科學界的人們經常談論從 MATLAB 到 Python 的過渡。

雖然 MATLAB 是用於涉及數組、矩陣和線性代數的數學或技術計算操作的強大計算環境，但 Python 在計算領域也越來越受歡迎。 這是因為 Python 結合了 MATLAB 的計算能力，有助於快速輕鬆地開發科學應用程序。 查看我們的數據科學課程，了解有關 MATLAB 和 Python 的更多信息。

在本文中，我們將探討 MATLAB 和 Python 之間的區別。

MATLAB 與 Python：它們是什麼？

MATLAB

MATLAB 既是一種商業數值計算環境，又是一種編程語言。 事實上，它是用於計算的最先進和設計良好的編程語言之一。 1970 年代後期，Cleve Moler 開始開發 MATLAB。 它是由MathWorks開發的多範式計算環境和語言。

它是矩陣操作、數據繪圖、實現算法和開髮用戶界面的絕佳工具。 儘管 MATLAB 主要是為數值計算功能而設計的，但它允許使用MuPAD符號引擎進行符號計算。

Python

Python 是一種開源的、高級的、通用的編程語言。 它由 Guido van Rossum 開發並於 1991 年發布。簡單性是 Python 的核心，因此，它使用 OOP 方法幫助開發人員為小型和大型項目編寫精確且合乎邏輯的代碼。

Python 支持多種編程範式，例如過程式編程、OOP 和函數式編程。 除了其簡潔的語法和代碼可讀性功能之外，Python 最好的方面是它配備了許多標準庫，用於完成不同的編程和計算任務。

MATLAB 與 Python：主要區別

讓我們看一下 MATLAB 和 Python 之間的一些主要區別：

自然

MATLAB 是閉源軟件和專有商業產品。 因此，您需要購買它才能使用它。 對於您希望安裝和運行的每個額外的 MATLAB 工具箱，您都需要支付額外費用。 除了成本方面，必須注意的是，由於 MATLAB 是專門為 MathWorks 設計的，因此其用戶群非常有限。 此外，如果 MathWorks 停業，MATLAB 將失去其工業重要性。

與 MATLAB 不同，Python 是一種開源編程語言，這意味著它是完全免費的。 您可以下載並安裝 Python，並對源代碼進行更改以最適合您的需求。 由於這個原因，Python 擁有更大的粉絲和用戶群。 自然地，Python 社區非常廣泛，成千上萬的開發人員為不斷豐富語言做出了積極貢獻。 正如我們之前所說，Python 提供了許多免費包，使其成為全球開發人員的一個有吸引力的選擇。

句法

MATLAB 和 Python 之間最顯著的技術區別在於它們的語法。 MATLAB 將所有內容都視為數組，而 Python 將所有內容視為一般對象。 例如，在 MATLAB 中，字符串可以是字符串數組或字符數組，但在 Python 中，字符串由一個名為“str”的唯一對象表示。 另一個突出 MATLAB 和 Python 語法之間差異的示例是，在 MATLAB 中，註釋是在百分號 (%) 之後開始的任何內容。 相比之下，Python 中的註釋通常遵循井號 (#)。

IDE

MATLAB 擁有一個集成的開發環境。 它是一個簡潔的界面，中間有一個控制台，您可以在其中鍵入命令，而變量瀏覽器位於右側，您會在左側找到目錄列表。

另一方面，Python 不包含默認的開發環境。 用戶需要選擇符合其需求規格的 IDE。 Anaconda 是一個流行的 Python 包，包含兩個不同的 IDE——Spyder 和 JupyterLab——它們的功能與 MATLAB IDE 一樣有效。

工具

編程語言通常伴隨著一套專門的工具來支持廣泛的用戶需求，從建模科學數據到構建 ML 模型。 集成工具使開發過程更容易、更快、更無縫。

儘管 MATLAB 沒有大量庫，但其標準庫包含集成工具包，可應對複雜的科學和計算挑戰。 MATLAB 工具包的最佳之處在於專家開發它們、經過嚴格測試並為科學和工程操作提供詳細記錄。 這些工具包旨在高效協作，並與並行計算環境和 GPU 無縫集成。 此外，由於它們是一起更新的，因此您可以獲得完全兼容的工具版本。

至於 Python，它的所有庫都包含許多有用的模塊，可滿足不同的編程需求和框架。 一些最好的 Python 庫包括 NumPy、SciPy、PyTorch、OpenCV Python、Keras、TensorFlow、Matplotlib、Theano、Requests 和 NLTK。 作為一種開源編程語言，Python 為開發人員提供了設計基於 Python 的軟件工具（如 GUI 工具包）以擴展語言功能的靈活性和自由度。

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結論

儘管有一個活躍的社區和優秀的標準包，Python 在一個特定領域無法與 MATLAB 相匹敵——Simulink Toolbox。 該工具箱擴展了 MATLAB 在圖形界面中進行信號處理和建模的能力。 Python 缺乏可以執行這些高級功能的圖形界面。

總的來說，MATLAB 和 Python 都是優秀的工具。 雖然一個專為特定任務（MATLAB）而設計，但另一個可以執行各種通用操作。

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