计算机语言python MATLAB在逐渐被Python淘汰吗？

MATLAB在逐渐被Python淘汰吗？

MATLAB和python不在同一级别。MATLAB是面向算法本身和仿真本身的产品。如果不是运行效率，那就要看是谁写的程序了。matlab收费的原因在于运行时的更新。比如及时5g更新NR库，如果你用Python写这个东西，不是不可能写的，只是时间、完整性、运行效率，这些都很难保证。毕竟，MATLAB的背后是一支强大的科学家团队来负责算法，一支强大的工程师团队来完成实现，最后给大家一个简单易用的函数它可以通过使用的方法来实现。每个人都做他们擅长的事。

图像处理用Python还是MATLAB？

Python胜过matlab的所有优势来自：免费

Python是纯语言工具

matlab是数学算法的强大工具

普通人使用Python

作为人工智能的重要组成部分，近年来，机器学习和计算机视觉在研究生中越来越流行。机器学习和计算机视觉需要处理各种算法，所以我们经常需要使用一些方便的工具来辅助研究，比如MATLAB就是一个常用的工具。

与Python相比，Matlab更像一个工具。虽然我经常说编程语言是一种工具，但python可以做除科学计算之外的其他事情，比如web开发。因此，Python是一种编程语言，而MATLAB更接近于一种工具。目前，matlab还支持语言输出。

因为我是作为一个程序员出生的，所以在早期我并不费心使用MATLAB。直到我们的一位同事在我面前展示了MATLAB的强大功能，我才对MATLAB更感兴趣，并用了一段时间。使用MATLAB有很强的方便性。以前需要很多代码的地方，只需要简单的配置，这样matlab就可以节省很多时间。如果你在做研究，你不需要实现这个项目，所以使用MATLAB绝对是一个不错的选择，你不必在编码上投入太多精力。

后来，我开始做机器学习，因为我的很多研究内容是要实现的（基于实际应用），所以我直接用python。在使用python之前，我使用了java（其中有更多的故事）。如果您需要在实践中使用该算法，那么必须正确地使用python。MATLAB擅长分析和建模。

Python机器学习需要使用numpy、Matplotlib和SciPy，使用起来并不复杂。学习Python也相对简单易用。

建议在研究生阶段学习Python，但这取决于导师的具体安排和指导。虽然他们都做机器学习，但我的研究更倾向于机器学习应用，所以我推荐python。

机器学习和计算机视觉方向的CS硕士研究生，应该往python还是MATLAB发展？

作为多年的实践者，我想说的是，Python和人工智能是两个完全不同的概念。Python只是一种编程语言，而人工智能是一种科学方法，主要研究如何通过计算机实现与人类智能相似的设备或程序。python作为一种计算机编程语言，可以作为实现人工智能的编程工具，但它并不是唯一的选择。

首先简单介绍一下人工智能的实现方法。目前，主要有两所学校。

一个是基于神经网络的机器学习，也就是说，近年来，随着谷歌的阿尔法狗获得世界围棋冠军，它又流行起来了（之所以再次被使用，是因为它流行了一段时间，后来遇到技术瓶颈时就沉寂了）。为了促进人工智能的发展，Google开源的tensorflow库受到了广大研究人员的青睐，它可以极大地促进人工神经网络的开发和实验。python作为tensorflow的编程语言，自然成为研究人员必不可少的工具。此外，Facebook的开源项目pytorch也是一个优秀的机器学习库。它还使用Python作为开发语言，为Python添加了许多用户。实际上，也有很多语言可以用于人工智能开发，比如MATLAB和C/C，它们也被广泛使用，但是编程过程会稍微复杂一些。

另一种实现人工智能的方法是基于演绎逻辑的推理方法。曾经流行的专家系统正是基于这一技术，正是因为近年来，深度学习蓬勃发展，其辉煌被掩盖。在这种人工智能实现模式中使用的编程语言是LISP和Prolog。

另外，我想提醒你，如果你想学习人工智能，仅仅能够编程是不够的。它需要一个坚实的数学基础，从线性代数，概率过程，到微积分，甚至张量分析。有了这些基础知识，就可以理解和改进各种学习算法。至于你的算法是用什么语言实现的，就简单多了。当然，Python是一个不错的选择。它比其他语言更简单、更容易学。关键是要有强大的图书馆支持。

人工智能是一定要学习python吗？还会用到哪些语言？

对于那些使用了多种开发语言（Java、C#、nodejs、Erlang）然后转用Python进行机器学习的人，我想谈谈我的看法。

首先，Python真的很慢吗？我的回答是真的。非常慢。for循环比CPP慢两个数量级。

那么为什么要使用Python呢？如果我们遍历超过一亿个数据，两个数量级的差异是不可接受的。但是，如果我们使用Python来执行顶层逻辑并阻塞数以亿计的数据，Python只会循环十几次，剩下的就留给CPU和GPU了。所以两个数量级无关紧要？一毫秒和100毫秒在整个系统中并不重要。

Python最大的优点是它可以非常优雅地将数据抛出到高效的C、CUDA中进行计算。Numpy、panda、numba这些优秀的开源库可以非常方便高效地处理海量数据，借助ZMQ、cell等还可以做分布式计算，gevent借助epoll系统IO优化。因此，它不需要花费太多的精力就可以优雅高效地完成海量数据处理和机器学习任务。这就是Python如此流行的原因。

好好想想。同样的性能，代码只有CPP或Java的三分之一或更少，不是很吸引人吗？

Python语言其实很慢，为什么机器学习这种快速算法步骤通常还是用呢？

使用python，我对python的使用有一些个人的看法：

1.2017人工智能（包括科学计算）流行了一年，python的用户数量大大增加，这是大势所趋。

2. Python的开发效率远远高于其他高级语言。例如，1000行C语言代码、100行Java代码和20行Python代码就足以说明Python的开发效率。

3. Python的第三方库非常丰富，你会发现只要你想大部分的东西都被打包了库，比如numpy数值计算，Matplotlib，一个类似Matlab的库，用于绘图，panda文件操作库，这些库都会在科学计算中常用。

4. 代码运行速度。虽然Python的速度不如其他高级语言，例如对于耗时的操作，我们可以使用C语言来编程和调用Python，所以速度不会减慢。例如，numpy、panda和Matplotlib的底层实现都是用C编写的，以上是我的观点。

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