matlabpython哪个更容易上手(python和matlab哪个更值得学)

神经网络研究与应用这块用python好还是matlab？

两者或许无所谓好与坏。只要自己喜欢用，那就是好的，但是目前代码数量来看，可以学习的源代码MATLAB有非常多的源码。最重要的是，MATLAB里有神经网络工具箱，有可视化界面更容易调整参数。若果你是需要使用神经网络去完成某些数据分析,而你的数据又不是很多，那么建议你使用matlab,里面有已经搭建好的工具箱,非常齐全。

pathon和matlab在一些方面还是有不同点的，就像是如果你要是想将算法学好点，那么你就可以选择matlab这样比较好，但是如果是神经网络研究的话，那么MATLAB当然 是最好的，做深度学习的话，建议使用Python。想要用什么来学还要看你自己的需求，想要学什么。

在一定条件允许的情况下，可以不妨试试选择pathon，它含括了许许多多的函数，可以在一定程度上帮助自己学习，但是最好的建议还是学习MATLAB，因为matlab中还是有很多有关神经网络学的相关知识的，便于我们研究学习。Python就比较容易上手学了，不用花很多的时间去研究，基本上就可以拿来就用。

若果你对神经网络已经熟悉是,是打算投入应用,而且你的数据很大,那么根据你所需要的神经网络,用C或其他你认为性能好的语言,针对你的问题重新编一个算法,也不会花很大功夫。这样既省了自己的时间，又让自己轻松学习。总结来说，不论你学什么，用什么路径去学总是会达到想要的目的，但是重要的是在于学习的过程。

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。

量化投资中，MATLAB和python哪一个好

Matlab在矩阵处理方面的强大优势Python无法比拟，我曾经用Matlab和Python跑同一个算法，涉及到矩阵中Symbol求导。Python用的是Numpy，Sympy和Scipy，感觉Sympy中Matrix虽然功能强大，但是速度很慢，而且需要专注其中各种细节。如：其对Complex类型是无法自动expand的，常常出现(1+I)(2I+1)这种结果，这时需要调用.expand来解决。Matlab可以使你专注于模型，Python要超过Matlab还需要时间。但是Python在内容抓取，机器学习，等有强大的第三方包，如Scarpy，Skikit-learn等，发展很快。概括之：现在用Matlab，未来用Python

python和matlab哪个难

都不难，都很好上手。具体学那个，就得根据你本身的需要了。

matlab和Python的上手程度其实差不多，matlab和Python相较于其他编程软件都很好掌握。

Python语言的优势：

Python相对于Matlab最大的优势：免费。可能国内不是很在乎这个，但国外这个是很关键的。

Python次要的优势：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，不过这方面需求一般不是很高。

第三方生态，Matlab不如Python，比如说3D的绘图工具包，GUI，更方便的进行，使用GPU，Functional等等;长期来讲，Python的科学计算生态要比Matlab好。Python语言更加优美，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方案要简洁很多;而Python作为一种通用编程语言，可以做Web开发、网络爬虫、脚本、人工智能、机器学习等，用途是非常广泛的。

Matlab的优势

Matlab可以说是一个工具，学术界大量使用它来做仿真，做研究的话更容易找到代码参考。语法相对Python更灵活一些，Matlab写程序基本不用套路。

Matlab可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。

python与matlab哪个简单

简单对比：

python和matlab的共同点都是各种库十分丰富。

python是给懒人用的。

matlab是给数学好的人用的。。。

比起python，matlab的大小简直不能忍。

python是的，我用上了Windows正版，Adobe Flash和DW的正版，但是仍然买不起matlab的正版。

matlab是专门给科学计算设计的。python不是。

python可以调用matlab库。当然matlab也能调用python库。

python容易学。

matlab在大学里你不得不学。

python的闭包有着奇怪的性质，这使得你把lisp语言翻译成python的时候经常遇到bug，而且基本上都是因为闭包而起。

当你把lisp语言翻译成matlab时，bug会比较少，但是你完全不知道它们是怎么出现的，而且很难解决。

简言之，学生的话，建议MATLAB，可以选择破解版，我们学校给买了正版。工作的话建议Python，而且现在winPython 的数学计算也很强大。