Python と Matlab ではどちらの方が難しいですか?

信号処理の研究など、学生または研究者の場合は、MATLAB を使用することをお勧めします。学習できる既製のツールボックスや先人の成果が多数あります。製品化されたプロジェクトであれば、Python の方が優れており、Web バックエンドとして使用でき、アプリケーションにパッケージ化することができ、効率は Matlab よりわずかに高くなります。

シグナル エンジニアまたはデータ エンジニアの場合は、両方をマスターすることをお勧めします。これらは複雑ではありません。これらはスクリプト言語であり、C やデータよりも習得が簡単です。他の言語。 。

以下は、それぞれのアプリケーションの比較です。 (推奨学習: Python ビデオ チュートリアル )

1. Python の利点

Matlab に対する Python の最大の利点: 無料です。国内ではあまり気にしないかもしれませんが、海外では非常に重大な問題です。

Python の 2 番目に大きな利点は、オープンソースです。科学計算のアルゴリズムの詳細の多くを変更できます。

移植性、Matlab は Python に比べてどうしても劣ります。ただし、研究を主に行う場合、この分野の需要は高くないはずです。

サードパーティのエコロジー、Matlab は Python ほど優れていません。たとえば、3D 描画ツールキット、GUI、より便利な並列処理、GPU の使用、Functional などです。長期的には、Python の科学計算エコシステムは Matlab よりも優れたものになるでしょう。

言語はより美しくなります。さらに、特定の OOP 要件があり、大規模な科学計算システムを構築する場合は、Matlab を使用したハイブリッド ソリューションよりも Python を直接使用する方がはるかに簡単であることは間違いありません。

Python は汎用プログラミング言語として、Web の構築、クローラーの構築、スクリプトの作成、および幅広い用途の小さなツールの作成に使用できます。

2. matlab の利点

学術機関はシミュレーションに matlab を広く使用しています。研究を行うときにコード参照を見つけるのは簡単です;

構文は次のとおりです。 Python よりも柔軟性がある MATLAB には基本的にプログラムを書くためのルーチンはありませんが、MATLAB に対するいわゆる老人の言葉は、「やってみろ」の一言です。

には simulink があります。 simulink は役に立たないという人もいますが、実際には通信モデリングなどに非常に役立ち、また、simulink は DSP または FPGA コードを生成することもできるため、非常に役立つことがあります。

MATLAB は、行列演算の実行、関数とデータの描画、アルゴリズムの実装、ユーザー インターフェイスの作成、他のプログラミング言語でのプログラムの接続などを行うことができます。主に工学計算、制御設計、信号処理などで使用されます。通信、画像処理、信号検出、財務モデリングの設計と分析、その他の分野。

3. 2 つの違い

Python は一般的な言語ですが、matlab はプラットフォームに似ています。

Python にどのライブラリを使用するか、どの IDE を使用するか、IDE を中国語に変更する方法、IDE にバグがあるのはなぜ、対話的に記述できるかどうかなどで悩んでいるとき。 Matlab はエントリーからモデリングまで完了しました。

Python 関連の技術記事をさらに詳しく知りたい場合は、Python チュートリアル 列にアクセスして学習してください。

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