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Python numpy和matlab有什么區(qū)別？下文給大家解答

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　　小編寫這篇文章的主要目的，主要是給大家介紹關(guān)于Python numpy和matlab區(qū)別的介紹，具體區(qū)別，下文給大家詳細的解答。


　　numpy和matlab的幾點差異


　　Python numpy和matlab都是便捷靈活的科學計算語言，兩者具有很多相似之處，但也有一些混淆的地方，這里假定你熟悉matlab，但不了解numpy，記錄幾個numpy實例：


　　1、Numpy數(shù)組索引指定開始和結(jié)束時


　　不包括結(jié)束，也即下面的b和c是一樣的。


　a=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]])
　　b=a[:2,1:2]
　　c=a[:2,1]


　　2、Numpy.ndarray切片的修改會引起原矩陣的修改


　　這與matlab不同。


　　a=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]])
　　b=a[:2,1:3]
　　#[[2 3]
　　#[6 7]]
　　print(a[0,1])#Prints"2"
　　b[0,0]=77#b[0,0]is the same piece of data as a[0,1]
　　print(a[0,1])#Prints"77"


　　這與matlab不同。


　a=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]])
　　b=a[:2,1:3]
　　#[[2 3]
　　#[6 7]]
　　print(a[0,1])#Prints"2"
　　b[0,0]=77#b[0,0]is the same piece of data as a[0,1]
　　print(a[0,1])#Prints"77"


　　3、numpy使用切片索引（例如1:2）不會產(chǎn)生降維


　　而使用整數(shù)索引（例如1）會產(chǎn)生降維。


　　import numpy as np
　　a=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]])
　　row_r1=a[1,:]#Rank 1 view of the second row of a
　　row_r2=a[1:2,:]#Rank 2 view of the second row of a
　　print(row_r1,row_r1.shape)#Prints"[5 6 7 8](4,)"
　　print(row_r2,row_r2.shape)#Prints"[[5 6 7 8]](1,4)"
　　col_r1=a[:,1]
　　col_r2=a[:,1:2]
　　print(col_r1,col_r1.shape)#Prints"[2 6 10](3,)"
　　print(col_r2,col_r2.shape)#Prints"[[2]
　　#[6]
　　#[10]](3,1)"


　　4、不同于matlab


　　numpy的轉(zhuǎn)置對于1維數(shù)組的操作不發(fā)生變化。


　　v=np.array([1,2,3])
　　print(v)#Prints"[1 2 3]"
　　print(v.T)#Prints"[1 2 3]"


　　5、不同matlab對于矩陣預算要求大小一致


　　Numpy broadcasting直接支持操作（加減乘除等），要求前一個矩陣的最后一維度大小和待操作矩陣的大小相同。


　　x=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]])
　　v=np.array([1,0,1])
　　y=x+v#Add v to each row of x using broadcasting
　　print(y)#Prints"[[2 2 4]
　　#[5 5 7]
　　#[8 8 10]


　　python與matlab的優(yōu)點和缺點


　　如果想咨詢我怎么選，我可以提議倆個都是選擇。很多人都喜歡拿python和matlab對比分析，隨后得到哪個比較好的觀點。其實吧，能用就可以了。


　　假如是學生們，或者是科研人員，例如探討信號分析，那么用matlab比較好，有較多現(xiàn)有輔助工具和之前的人的成效可以參考。假如是產(chǎn)品化項目，那么python比較好，可以做web后臺，可以打包成應用程序，效率相對matlab也要高那么一點點。假如是信號、數(shù)據(jù)方面的工程人員，建議還是兩個都掌握吧，也不復雜，都是腳本式的語言，比C++什么的易學多了。


　　下面從兩者各自的應用做個對比分析。


　　1、python的競爭優(yōu)勢


　　Python相較于Matlab最大的優(yōu)點：完全免費。我國或許不是很在意這些，不過在海外是一個很重要問題。


　　Python次大的優(yōu)勢：開源。你可以大量更改科學計算的算法細節(jié)。


　　可移植性，Matlab必然不如Python。但你主要做Research，這方面需求應當不高。


　　第三方生態(tài)，Matlab不如Python。例如3D的繪圖工具包，例如GUI，例如更方便的并行，使用GPU，F(xiàn)unctional等等。長期來看，Python的科學計算生態(tài)會比Matlab好。


　　語言更加優(yōu)美。另外如果有一定的OOP需求，構(gòu)建較大一點的科學計算系統(tǒng)，直接用Python比用Matlab混合的方案肯定要簡潔不少。


　　python作為一種通用編程語言，可以做做Web，搞個爬蟲，編個腳本，寫個小工具用途很廣泛。


　　2、matlab的競爭優(yōu)勢


　　學術(shù)界大量使用matlab做仿真，做研究的話容易找到代碼參考；


　　語法相對python更靈活一些，matlab寫程序基本不用套路，所謂老夫擼matlab就一個字，干；


　　有simulink。有人說simulink沒什么用，其實還是挺有用的，例如通信建模，另外simulink可以生產(chǎn)DSP或者是FPGA代碼，有的時候很有用。


　　3、兩者的區(qū)別


　　python是一種通用語言，而matlab更像是一個平臺。


　　4、怎樣選擇


　　如果做探討，可以matlab為主；如果做產(chǎn)品，可以python為主。當然也有matlab做成產(chǎn)品的，打包成exe什么的都不是事。


　　以上為個人經(jīng)驗，希望可以給各位讀者帶來幫助


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