MATLAB有什么好处？为什么大学这么使用它？什么时候比Python好？

Question

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我最近被要求为一堂课学习一些MATLAB基础知识。

是什么让它对研究人员和在大学工作的人如此酷？ 我觉得用矩阵和绘图很酷。。。（在Python中可以使用一些库轻松完成的事情）。

编写一个函数或解析一个文件是非常痛苦的。我还在开始，我错过了什么？

在“真实”的世界里，我该怎么用它呢？什么时候它能比Python做得更好？为了更好，我的意思是：写一些表演的东西的简单方法。

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更新1:我最想知道的一件事是“我是否遗漏了什么？”：天

更新2:感谢您的回答。我的问题不是买还是不买MATLAB。学校有可能免费给我一份旧版的MATLAB（我猜是Matlab5），而不违反许可证。我对它的能力很感兴趣，如果它需要更深入的研究（我不需要任何东西，只需要basicMATLAB就可以通过考试：P）在现实世界中，对于特定类型的任务，它确实比Python好。

Answer 1

大多数答案都没有抓住要点。

有一个原因是matlab如此优秀和广泛使用：

非常快的编码

我是计算机视觉博士生，在使用博士学位论文之前，已经使用了Matlab 4年，我使用的是不同的语言，包括C++、java、PHP、Python……大多数计算机视觉研究人员都是专门使用matlab。

1） 研究人员需要快速成型

在研究环境中，我们（希望）经常有新的想法，我们想很快地测试它们，看看是否值得在这个方向上坚持下去。而且大多数情况下，我们编写的代码只有一小部分是有用的。

在执行时，Matlab通常会慢一些，但我们不太在意。因为我们事先不知道什么方法会成功，所以我们必须尝试很多方法，所以我们的瓶颈是编程时间，因为我们的代码通常会运行几次以获得要发布的结果，仅此而已。

所以让我们看看matlab如何提供帮助。

2） 我需要的一切都已经在那里了

Matlab有很多我需要的函数，所以我不必一直重新设计它们：

将矩阵的索引更改为二维坐标：ind2sub提取图像的所有面片：im2col；计算图像的直方图：hist(Im(:))；查找列表中的唯一元素unique(list)；将向量添加到矩阵的所有向量bsxfun(@plus,M,V)；n维数组上的卷积convn(A)；计算代码子部分的计算时间：tic; %%code; toc；裁剪图像的图形界面：imcrop(im)

名单可能很长。。。 通过帮助他们很容易找到。

最接近的是python…但这只是python中的一个痛苦，我每次都要去google查找我需要的函数名，然后我需要添加包，并且包之间不兼容，矩阵的格式改变，卷积函数只处理双倍，但在我给出时不会出错它是char，只是输出错误。。。没有

3） 集成开发环境

一个例子：我启动一个脚本。它会因为矩阵而产生错误。我仍然可以用命令行执行代码。我想象它在做：imagesc(matrix)。我看到矩阵的最后一行很奇怪。我把虫子修好了。所有变量仍处于设置状态。我选择代码的其余部分，按F9执行选择，然后一切继续。调试变得很快，多亏了这一点。

Matlab在执行之前强调了我的一些错误。所以我能很快看出问题所在。它提出了一些使我的代码更快的方法。

IDE中包含一个很棒的探查器。相比之下，使用KCahcegrind真是太痛苦了。

python的ide非常棒。没有ipython的python不可用。我从来没试过用ipython调试。

+自动完成，函数参数帮助，。。。

4） 简明代码

要规范化一个矩阵的所有列（我一直需要），我需要： bsxfun(@times,A,1./sqrt(sum(A.^2)))

要从矩阵中删除所有小和列，请执行以下操作：

A(:,sum(A)<e)=[]

在GPU上进行计算：

gpuX = gpuarray(X); 
%%% code normally and everything is done on GPU

要使我的代码并行化：

parfor n=1:100
%%% code normally and everything is multi-threaded

什么语言能打败它？

当然，我很少需要做循环，所有的东西都包含在函数中，这使得代码更容易阅读，而且索引也不麻烦。所以我可以专注于我想编程的东西，而不是如何编程。

5） 绘图工具

Matlab以其绘图工具而闻名。他们很有帮助。

Python的绘图工具的功能要少得多。但有一件事超级烦人。每个脚本只能绘制一次图形？？？如果我有随附的脚本，我无法在每个步骤显示内容--->；无用。

6） 文件

一切都很容易接近，一切都在哭泣很清楚，函数名选择得很好。 对于python，我总是需要google的东西，在论坛或stackoverflow中查找。。。。完成时间消耗。

PS：最后，我讨厌的是matlab：它的价格

Answer 2

在我的研究中，我已经使用matlab很多年了。它对线性代数很好，并且有大量编写良好的工具箱。最新的版本开始推动它向通用语言（更好的优化器、更好的对象模型、更丰富的作用域规则等）靠拢。

去年夏天，我有一份工作，我用Python+numpy代替了Matlab。我喜欢节奏的变化。它是一种“真正的”语言（以及所有需要的），它有一些很好的数字特性，比如广播数组。我也很喜欢伊普顿的环境。

以下是我对Matlab的一些偏好：

• 一致性：MathWorks花费了大量精力使工具箱看起来和工作起来彼此相似。他们做得并不完美，但这是我见过的几十年来最好的代码库之一。
• 文档：我发现在numpy和/或python中找出一些东西是非常令人沮丧的，因为文档质量参差不齐：有些东西文档记录得很好，有些根本就没有。当我看到类似于Matlab的东西时，这通常是最令人沮丧的，但是却不能像Matlab那样工作。能够获取源代码是非常有价值的（公平地说，大多数的Matlab工具箱也附带了源代码）
• 紧凑性：对于我所做的工作，Matlab的语法通常更紧凑（但并不总是如此）
• 动量：我现在有太多的Matlab代码要更改

如果我没有这么大的现有代码库，我会认真考虑切换到Python+numpy。

Answer 3

亚当只是部分正确。很多，即使不是大多数，数学家也永远不会碰它。如果有一个计算机工具在使用，它将是类似于Mathematica或Maple的东西。另一方面，工程部门常常依赖于它，对一些应用数学家来说，肯定有一些有用的东西。它在一些地区的工业中也被大量使用。

关于MATLAB，您必须认识到它最初是作为线性代数的Fortran库的包装器。很长一段时间以来，它的态度是“全世界都是一系列的双打（花车）”。作为一门语言，它已经非常有机地发展起来了，如果你把它看作一门编程语言的话，它的一些缺陷是非常根深蒂固的。

然而，如果你把它看作是一个进行某些类型研究的环境，它有一些真正的优势。这和做浮点线性代数差不多。这种表示法简单而强大，实现速度快，值得信赖。它非常擅长生成绘图和其他交互任务。有大量的“工具箱”，其中有适合特定任务的代码，而且价格合理。有很多用户共享数字代码（Python+NumPy在同一个联盟中没有任何东西，至少现在还没有）

Python，warts和all，是一种更好的编程语言（和许多其他语言一样）。不过，就工具而言，已经落后了10年左右。

关键是大多数使用MATLAB的人并不是真正的程序员，也不想成为程序员。

对于一般的编程语言来说，这是一个糟糕的选择；对于许多任务来说，这是一个古怪的、缓慢的选择（你需要对事物进行矢量化以获得高效的代码），并且不容易与外部世界集成。另一方面，对于它擅长的东西，它是非常好的。很少有东西能比得上。有一家公司有合理的支持，谁知道投入了多少人力年。这在工业上很重要。

严格地看一下Python与MATLAB的比较，它们大多是用于不同工作的不同工具。在它们重叠的区域，很难说什么是更好的路线（很大程度上取决于你想做什么）。但大多数情况下，Python并不擅长于MATLAB的核心功能，反之亦然。