matlab代码用python替换_用python替换Matlab

在用Python替换Matlab时，需要考虑三个方面：核心语言功能、IDE和价格。

能力比较

本节概述了每个平台的所有功能。简而言之，Matlab所能做的一切，Python也能做得更多。然而，像线性代数和快速原型Matlab这样的东西做得更干净。

Matlab软件

Matlab中的所有东西都已打包好，工具箱也已无缝集成。它也要成熟得多，但不是为通用编程而设计的，这意味着任何与线性代数无关的东西都很难实现。工具箱：Matlab工具箱非常好，python实现常常难以与之竞争(即使对于优化算法等不太专业的东西也是如此)。

线性代数：Matlab具有简洁的线性代数功能，易于阅读和解释。

可视化功能：具有非常好且非常广泛的可视化功能。

Python

Python需要一些额外的模块才能成为一个好的Matlabreplacement。通用编程：Python是一种合适的编程语言，它比Matlab提供了更多的灵活性。

Numpy:提供数组和线性代数例程，但是语法比Matlab更笨拙。不过，我已经爱上了broadcasting功能，不再是repmat垃圾。

SciPy:统计、优化和其他有用的数学知识。

MatPlotLib:在我看来，它提供了比Matlab更高质量的绘图。此外，它的设计在语法上类似于Matlab，因此应该易于获取。

SymPy:良好的符号编程包。

IDE比较

这就是我认为python缺乏的地方。我只是觉得在Matlab IDE中开发算法(特别是涉及很多线性代数)不那么痛苦。

Matlab软件

以下是一些关键的Matlab特性，没有这些特性，作为一名工科学生是很难生活的。注意，pythonide也有一些这样的功能，但是实现起来比较草率。强大的调试：可以非常轻松地以非限制性的方式探索函数。Python还允许调试，但通常在ide中实现得不那么干净。

变量资源管理器：MATLAB有一个很好的变量资源管理器，它总是很适合查看许多支持的数据类型。有些python ide很难显示numpy数组，这可能很烦人。

变量生存：如果代码在运行时中断，则变量仍将保持，这有助于调试。此外，假设持久变量，在一行中运行不同的脚本更容易。在Python中，必须手动将变量保存在脚本中，以使它们可用于其他脚本。

分析程序：非常适合分析算法瓶颈所在。

命令行可以在命令行上执行单行指令。Python在所有好的ide中都完全支持这一点。

图形用户界面绘图工具：可以从用户界面快速、轻松地绘制结果和变量。大多数PythonIDE都是面向软件开发的，因此不支持这一点(尽管sypder通过matplotlib的支持有限)。

文档：所有函数在IDE中都有本机文档。

Python

有一些新的python ide开始与MATLAB的一些关键优势竞争。我个人喜欢最近作为免费社区版本发布的PyCharm。它具有以下功能从用户界面的角度来看，nd设计得非常好。发愁

变量资源管理器

命令行

文件

价格比较

Python是免费的，并且有一个积极的支持社区。Matlab也有一个很好的支持社区，但绝对不是免费的。