python matlab 区别,matlab中numpy
本文主要介绍了Pythonnumpy和matlab的一些区别，具有很好的参考价值。希望对你有帮助。如有错误或不足之处，请不吝赐教。
00-1010 numpy和matlab 1的一些区别。Numpy数组索引指定开始和结束时间2。Numpy.ndarray切片的修改将导致原始矩阵3的修改。Numpy使用没有降维4的切片索引(例如133602)。它与matlab5不同。不同的matlab需要相同大小的矩阵预算。python和matlab的优缺点1。python 2的优势。matlab 3的优点。他们之间的区别。
目录
Python numpy和matlab都是方便灵活的科学计算语言。他们有许多相似之处，但也有一些困惑。这里假设你熟悉matlab，但不知道numpy。记录numpy的几个实例：
numpy和matlab的几点差异
不包括结尾，也就是下面的B和C是一样的。
a=np.array([[1，2，3，4]，[5，6，7，8]，[9，10，11，12]])
b=a[:2，1:2]
c=a[:2，1]
1、Numpy数组索引指定开始和结束时
这和matlab不一样。
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]是与a[0，1]相同的数据
print(a[0，1]) # Prints 77
2、Numpy.ndarray切片的修改会引起原矩阵的修改
但是，使用整数索引(例如1)会导致维数减少。
将numpy作为np导入
a=np.array([[1，2，3，4]，[5，6，7，8]，[9，10，11，12]])
row_r1=a[1，]# a的第二行的秩1视图
row_r2=a[1:2，]# a的第二行的Rank 2视图
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)
3、numpy使用切片索引（例如1:2）不会产生降维
numpy的转置不改变一维数组的操作。
v=np.array([1，2，3])
print(v) # Prints [1 2 3]
print(v.T) # Prints [1 2 3]
4、不同于matlab
Numbroadcasting直接支持运算(加、减、乘、除等。)，并且要求前一个矩阵的最后一个维数与待运算矩阵的维数相同。
x=np.array([[1，2，3]，[4，5，6]，[7，8，9]，[10，11，12]])
v=np.array([1，0，1])
y=x v #使用广播将v添加到x的每一行
print(y) # Prints [[ 2 2 4]
# [ 5 5 7]
# [ 8 8 10]
5、不同matlab对于矩阵预算要求大小一致
如果让我选择哪一个，我会建议两个都选。很多人喜欢拿python和matlab比较，然后得出更好的结论。实际上，刚刚好。
如果你是学生或者研究人员，比如研究信号处理的，用matlab比较好。有很多现成的工具箱和前人的成果可以参考。如果是制作项目，python更好，可以做web后台，可以打包成应用，效率比matlab高一点。如果你是信号和数据方面的工程师，建议两个都掌握。不复杂，而且都是脚本语言，比C什么的好学多了。
下面从两者各自的应用做个对比。
python与matlab的优缺点
Python比Matlab最大的优势：免费。在国内，我们可能不太关心这个问题，但在国外，这是一个关键问题。
Python的第二大优势：开源。你可以把科学计算的算法细节改很多。
可移植性，Matlab不如Python。但是你主要做研究，这方面的需求应该不高。
第三方生态，Matlab不如Python。比如3D绘图工具包，比如GUI，比如更方便的并行，使用GPU，功能性等等。从长远来看，Python的科学计算生态会比Matlab更好。
语言更优美。另外，如果有一定的OOP需求，要搭建一个更大的科学计算系统，直接用Python肯定比用Matlab混合简单很多。
Python作为一种通用编程语言，可以做Web，可以做爬虫，可以做脚本，可以做小工具，应用广泛。
1、python的优势
学术界广泛使用Matlab进行仿真，做研究时很容易找到代码参考；
和python相比，语法更灵活，matlab基本不需要例程写程序。所谓的“matlab”只是一个字，干；
有simulink。有人说simulink没用，其实挺有用的，比如通信建模。除此之外，simulink还可以产生DSP或者FPGA代码，有时候非常有用。
2、matlab的优势
Python是一种通用语言，而matlab更像是一个平台。
3、两者的区别
做研究的，可以重点研究matlab做产品的话，可以优先考虑python。当然也有matlab做的产品，打包成exe也不是问题。
以上个人经验，希望给你一个参考，也希望你能支持盛行的IT软件开发工作室。
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