matlab和python哪个运行快(python和matlab运行效率)

python与matlab的优势对比

很多人都喜欢拿python和matlab进行对比，说这个更好，那个更好，今天就来对比一下

下面从两者各自的应用做个对比。

一 python的 优势

Python与Matlab相比最大的优势就是两个字-免费。国内可能不是很有人在乎，但是在国外还是有影响的

Python第二大的优势：开源，Python 是 FLOSS之一，用户使用 Python 进行开发和发布自己编写的程序，不需要支付任何费用。你可以大量更改科学计算的算法细节。

可移植性，Matlab必然不如Python。Python 作为一门解释型的语言，它天生具有跨平台的特征，只要为平台提供了相应的 Python 解释器，Python 就可以在该平台上运行

丰富强大的库：Python 语言的类库包含了解决各种问题的类库。合理使用 Python 的类库和开源项目，能够快速地实现功能，满足业务需求。

同时python可做的方向很多，爬虫、Web 程序、开发桌面程序开发、科学计算图像、处理人工智能、这些他都可以运用

二、matlab的优势

1语法相对python更灵活一些，matlab写程序基本不用套路，所谓老夫撸matlab就一个字，干；

2、科学计算方面工具无比完善，所有的的变量都是矩阵对象，采用矩阵运算而不是循环，速度快，学术界大量使用matlab做仿真。3、并行实现超级容易，parfor和gpuarray真的实现了out of box，而且gpu工具箱是把整个cuda打包了。4、本身就是一个完善的张量运算系统，实现深度学习框架简单。二者的优势明显，，大家想学习的python可以看看这个网站 ????，学习matlab可以看看这个哦

python和matlab哪个更值得学

python和matlab哪个更值得学如下：

首先从两者各自的应用做个对比。

一、python的优势

Python相对于Matlab最大的优势：免费。国内可能不是很在乎这个，但在国外是个很关键的问题。

Python次大的优势：开源。你可以大量更改科学计算的算法细节。

可移植性，Matlab必然不如Python。但你主要做Research，这方面需求应当不高。

第三方生态，Matlab不如Python。比如3D的绘图工具包，比如GUI，比如更方便的并行，使用GPU，Functional等等。长期来看，Python的科学计算生态会比Matlab好。

语言更加优美。另外如果有一定的OOP需求，构建较大一点的科学计算系统，直接用Python比用Matlab混合的方案肯定要简洁不少。

python作为一种通用编程语言，可以做做Web，搞个爬虫，编个脚本，写个小工具用途很广泛。

二、matlab的优势

学术界大量使用matlab做仿真，做研究的话容易找到代码参考；

语法相对python更灵活一些，matlab写程序基本不用套路，所谓老夫撸matlab就一个字，干；

有simulink。有人说simulink没什么用，其实还是挺有用的，比如通信建模，另外simulink可以生产DSP或者FPGA代码，有的时候很有用。

三、两者的区别

python是一种通用语言，而matlab更像是一个平台。

四、怎样选择

实用性来选择，不同领域，选择也不同。

如果是参加数学参加数学建模竞赛

我更推荐MATLAB，原因如下：

MATLAB在数学建模中的使用情况：MATLAB 是公认的最优秀的数学模型求解工具，在数学建模竞赛中超过 95% 的参赛队使用 MATLAB 作为求解工具，在国家奖队伍中，MATLAB 的使用率几乎 100%。虽然比较知名的数模软件不只 MATLAB。

使用MATLAB的原因：

1. MATLAB 的数学函数全，包含人类社会的绝大多数数学知识。

2. MATLAB 足够灵活，可以按照问题的需要，自主开发程序，解决问题。

3. MATLAB易上手，本身很简单，不存在壁垒。掌握正确的 MATLAB 使用方法和实用的小技巧，在半小时内就可以很快地变成MATLAB 高手了。

如果做产品

可以python为主。当然也有matlab做成产品的，打包成exe什么的都不是事，另外产品化项目，python也是比较好，可以做web后台，可以打包成应用程序，效率相对matlab也要高那么一点点。

很多人喜欢拿python和matlab对比，然后得出哪个更好的结论。其实吧，够用就好，不同的应用场景，他的应用也不一样。

MATLAB在逐渐被Python淘汰吗？

不会被取代，简单的说，Python是通用语言，什么都能做，而matlab擅长计算。

Python相比于Matlab的最大优势是：

Python是一门通用编程语言，实现科学计算功能的numpy、scipy、matplotlib只是Python的库和Package而已，除此之外Python还有用于各种用途的库和包，比如用于GUI的PyQt和wxPython，用于Web的Django和Flask

Matlab相比于Python最大的优势是：

它专门就是给数值计算开发的，在数值计算这个领域库最多、用的人最多、出的书最多

如果你做策略研究，做数据分析，两者功能上差不多，但是应该选择matlab ，因为：

如果你还要做网络爬虫，数据清洗等偏IT的工作，那么Python更优。

MATLAB 是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。使用 MATLAB，可以较使用传统的编程语言（如 C、C++ 和 Fortran）更快地解决技术计算问题。

随着MATLAB工具箱的不断添加和完善，M语言也逐渐成为工程界的准通用标准语言，官网称：MATLAB - The Language Of Technical Computing。

大学理工科专业一般都开设了或选修或必修的MATLAB相关课程。很多新出版的教材，计算机辅助教学的工具软件开始选用MATLAB。

MATLAB以其简洁易学的语法、友好的界面和完善的文档系统逐渐深入人心并将继续扩大它的控制领地。

然而，MATLAB也有着很大的局限性。首先，是价格。作为一款商业软件，获得正版授权，价格不菲。就说最便宜的学生版，核心组件单个授权要花99刀，想使用额外工具箱，则是每个工具箱29刀。 正如你能想到的，商业版本更贵。

其次，是版权。mathworks论坛活跃着很多用户，也有很多有价值的代码，但是，版权归mathworks公司，要想使用必须获得它的授权。

再次，是语言完善性。MATLAB进行数学计算的表现无可置疑，但是实际的科学计算还有文件操作、界面设计等。MATLAB在这些领域功能较弱或者很麻烦。应该可以说，MATLAB不是一种完善的语言。

还有：学术界大量使用matlab做仿真，做研究的话容易找到代码参考；

语法相对python更灵活一些，matlab写程序基本不用套路，所谓老夫撸matlab就一个字，干；

有simulink。有人说simulink没什么用，其实还是挺有用的，比如通信建模，另外simulink可以生产DSP或者FPGA代码，有的时候很有用。

首先， Python完全免费 ，绝大多数科学计算相关扩展库也都是免费的，大多也都是是开源的，所以金钱问题完全不用考虑。版权问题也基本不用考虑，众多的实例程序可以让你拿去就用。（有时候也需要考虑，因为有些授权，如GPL授权，具有“传染性”）。考虑控制版权更严格的诸如美国之类的国家，有着众多的研究人员和大学生使用Python，并有很多网络提供了交流平台，在这个平台可以获得更多的交流学习机会。

其次， Python是一门更易学更严谨的面向对象的程序设计语言 。作为通用程序设计语言的Python，有更为严格清晰的语法，可以轻易完成界面、文件、封装等高阶需求。最后，不得不提的就是性能。MATLAB作为科学计算工具，经过了近乎苛刻的优化，Python呢？

实话说，纯Python的速度确实不怎么地，但是使用Python的科学计算扩展库numpy、scipy等之后，速度和MATLAB不相上下。

再次大的优势： 开源 。你可以大量更改科学计算的算法细节。

可移植性，Matlab必然不如Python。但你主要做Research，这方面需求应当不高。

第三方生态，Matlab不如Python。 比如3D的绘图工具包，比如GUI，比如更方便的并行，使用GPU，Functional等等。长期来看，Python的科学计算生态会比Matlab好。语言更加优美。另外如果有一定的OOP需求，构建较大一点的科学计算系统，直接用Python比用Matlab混合的方案肯定要简洁不少。

python作为一种通用编程语言，可以做做Web，搞个爬虫，编个脚本，写个小工具用途很广泛。

大部分数据分析、图像处理、数字信号处理、数据可视化已经完全可以脱离matlab。特别是企业用户，已经不像以前高度依赖matlab。matlab内核效率不高、执行效率低仿真速度慢。python结合CUDA可以并行处理来加速仿真。更不要说最近正火的AI领域更没matlab什么事了

不要吹matlab了。Python是通用语言，matlab是个收费工具箱。我承认matlab simulink一类的工具箱很强大。但学matlab是没前途的，因为要收费，没什么公司会用

最近几年Python编程语言在国内引起不小的轰动，有超越Java之势，本来在美国这个编程语言就是最火的，应用的非常非常的广泛，而Python的整体语言难度来讲又比Java简单的很多。尤其是在运维的应用中非常的广泛，所以之前出了一句话，在如今的时代，运维不学Python，迟早会被淘汰！

可是难道现在Python语言真的有这么好的就业前景吗？首先我来给大家介绍一下Python学完以后能做什么。

一、人工智能

Python作为人工智能的黄金语言，选择人工智能作为就业方向是理所当然的，而且就业前景好，薪资普遍较高，拉勾网上，人工智能工程师的招聘起薪普遍在20K-35K，当然，如果是初级工程师，起薪也已经超过了12500元/月。

二、大数据

我们目前正处于大数据时代，Python这门语言在大数据上比Java更加有效率，大数据虽然难学，但是Python可以更好地和大数据对接，用Python做大数据的薪资也至少是20K以上了，大数据持续火爆，未来做大数据工程师，薪资还将逐渐上涨。

image

大家在学python的时候肯定会遇到很多难题，以及对于新技术的追求，这里推荐一下我们的Python学习扣qun：784-758-214，这里是python学习者聚集地！！同时，自己是一名高级python开发工程师，从基础的python脚本到web开发、爬虫、django、数据挖掘等，零基础到项目实战的资料都有整理。送给每一位python的小伙伴！每日分享一些学习的方法和需要注意的小细节**

三、网络爬虫工程师

网络爬虫作为数据采集的利器，在大数据时代作为数据的源头，十分有用武之地。利用Python可以更快的提升对数据抓取的精准程度和速度，是数据分析师的福祉，通过网络爬虫，让BOSS再也不用担心你没有数据。做爬虫工程师的的薪资为20K起，当然，因为大数据，薪资也将一路上扬。

四、Python Web全栈工程师

全栈工程师是指掌握多种技能，并能利用多种技能独立完成产品的人。也叫全端工程师(同时具备前端和后台能力)，英文Full Stack developer。全栈工程师不管在哪个语言中都是人才中的人才，而Python Web全栈工程师工资基本上都高出20K，所以如果你能力足够，首选就是Python Web全栈工程师。

五、Python自动化运维

运维工作者对Python的需求很大，小伙伴们快快行动起来吧，学习Python自动化运维也能有个10k-15k的工资，很不错哦。

六、Python自动化测试

Python这门语言十分高效，只要是和自动化有关系的，它可以发挥出巨大的优势，目前做自动化测试的大部分的工作者都需要学习Python帮助提高测试效率。用Python测试也可以说是测试人员必备的工具了，Python自动化测试的起薪一般也都是15K左右，所以测试的小伙伴也需要学习Python哦！

七、3D 游戏 开发

Python有很好的3D渲染库和 游戏 开发框架，有很多实用Python开发的 游戏 ，如迪士尼卡通城、黑暗之刃。常用PyGame、PyKyra等和一个PyWeek的比赛。对于想要进军 游戏 行业的同学们，Python也是一个不错的选择。

八、业务技术架构评估和优化

代码本身的优劣足以影响到访问效率的高低，而这种影响是很难通过后天的集群和服务器的优化而有所改善的。而具备开发能力，可以使评估技术架构是否合理，哪些地方可以做出调整，具备开发和架构设计及调优能力可是成为一个出色架构师的必须能力。

会，毫无疑问的告诉你，python+numpy+matplotlib就足以替代，更不说还有其他各种包

我觉得至少在国内，matlab逐渐被python替代是大势所趋。原因如下：

1）matlab是美国mathworks公司推出的商用工具，重点在“美国公司”。自从前中兴、华为先后被美国坑害之后，国内这些高 科技 公司谁还敢把命压在美国公司身上，天知道哪天就被无缘故的禁了。有python可用，当然是逐渐替代。

2）matlab是商用软件，lisense费用n贵，并且mathworks公司在软件中留了不少后门，上报使用者信息，正规公司用正版用的心痛，用盗版又用得心惊肉跳，那既然有免费的python，何乐而不为呢，哪怕功能弱一点，但是要相信社区的力量是无穷的，很快就能补上来。

Matlab和python完全不在一个水平线上的产品，matlab是一个面向算法本身，面向仿真本身的产品，如果非说运行效率，这个要看是谁写的程序了。matlab之所以收费在于它的运行库的更新。比如及时的5G Nr库的更新，这东西要是自己用python写不是不能写，只是时间，完整性，运行效率这些很难保证，毕竟matlab背后是一个强大的科学家团队的来负责算法，一个强大的工程师团队来完成实现，最后给到用手里的是一个简单易用的function.而用户做的是算法仿真，自己算法实现。大家都做了自己最擅长的事。

应该不会，许多专业的仿真是Python做不了的。

矩阵思维，矩阵可视化，语法的简洁性，这都是python欠缺的。

Matlab更专注于算法研究和仿真。Python是个大杂烩。个人感觉Matlab更适合算法细节调试。还有就是Simulink在不少领域暂时还不能被完全取代。

做为一个宽客,应该选择Matlab还是Python呢?各有什么利弊?

我自己曾经把一个策略框架用Matlab和Python同时写了一遍。

Matlab的优点是数据格式规范，工具包调用简单，包之间完全不存在相互冲突。

Python的优点在于我能较方便的写出一个可以独立运行的GUI，而且数据读取、处理更顺手。基本都是胶水语言的优点。

而且，该框架Python的运行速度比Matlab快五倍左右（粗略估计）。

但是，我很确定的发现，Matlab更适合我这样的策略研究者，在Matlab下不会被策略之外的bug频繁打断逻辑思路。

我现在研究策略主要用Matlab，Python会用来读取和清洗数据，如果对运行速度有要求，会使用其他解决方案或者Python。

注：曾经因为一个工具包而使用R，感觉结果不对劲，发现工具包本身有错误。和包的作者沟通后确定了。从此对R再也提不起兴趣。不知道Python甚至Matlab是否也存在这种问题。总之，调用工具包都要小心。

Python对比Matlab，有什么决定性的优势

python是编程语言，可以做各种事情，包括爬虫、自动化测试、写软件、数据挖掘等等；而matlab不是编程语言，只是科学计算的高效软件。

python处理较大量的数据时速度依然很快，matlab就不行了，所以做量化、大数据，python明显比matlab好。

还有matlab7~12个G这么大，而且不容易找到破解版，相对而言，python好多了，体积小功能全。