这世界有多种编程语言，如 Python、Java、JavaScript、C、C++、C#、PHP 等。学生选择这些课程是为了成为有竞争力的程序员。今天，我们 一起来讨论
Python 和 MATLAB 之间的区别以及哪种更好。
一、MATLAB 简介
MATLAB 又称 "MATrix LABoratory"。它是一种数值计算和多范式编程语言。使用 MATLAB 可以进行矩阵运算、功能和数据可视化、算法执行、ui 构建以及与编程语言交互。
尽管 MATLAB 主要是为数值计算而设计的，但还有一个工具箱采用 MuPAD 符号处理器来运行符号计算功能。基于模型的设计、Simulink、独立软件以及复杂系统的可视化多域建模。
到 2020 年，MATLAB 的全球用户将超过 400 万。他们来自不同的工程、科学和经济背景。换句话说，不同行业的专家都在使用 MATLAB。
MATLAB 软件及其语言是 MATLAB 应用程序的核心。命令窗口 "经常被用作交互式数学外壳，文本数据文件包含经常执行的 MATLAB 代码。
二、Python 简介
Python 被视为一种高级、通用、解释型编程语言，其设计理念是强调代码的可读性。它使用明显的缩进。
Python 是废物和条件类型语言。它可以使用不同的编程范式，特别是结构化(尤其是过程化)、用户定义和面向对象函数。由于它的源文件非常广泛，因此经常被称为 "包含电池 "的语言。
Python 通常是使用最广泛的编程语言。这种编程语言支持多种范式。其功能支持面向方面、函数式、结构化和面向对象编程。通过扩展，还可支持更多范式，如逻辑设计和合约编程。
Python 通过动态语义、循环检测垃圾回收器和混合引用计数来帮助管理内存。在程序执行过程中，它采用后期绑定来绑定变量和方法。
Python 的结构与 Lisp 学派中精心设计的高效程序设计如出一辙。过滤器、列表理解、map 和 reduce 函数、集合、字典和生成器表达式等功能一应俱全。此外，源文件中还有两个名为 functions 和 itertools 的模块，它们提供了来自标准 ML 和 Haskell 的函数工具。
三、科学家和工程师需要适合其特定需求的工具
Mathematica 工具(MATLAB)的所有功能都是为工程师和科学家量身打造的：
函数签名和名称广为人知，易于记忆，因此编写和阅读都很简单。
基于矩阵的 MATLAB 语言让我们可以直接表达数学。在 MATLAB 中，线性代数既简单又内置。数据分析、控制设计、信号和图像处理以及其他应用也不例外。
新的函数应用程序接口需要经过一个庞大的设计系统，每次操作都需要开发人员花费几十到几千个小时。
科学工作流程和迭代工程在桌面环境中得到了优化。
集成工具可提供连续的数据和程序探索，在更短的时间内开始探索众多想法和创意。
由工程师和科学家而非软件工程师编写文档。
四、成熟的 MATLAB 工具箱提供您所需的功能和特性
即使是经济统计建模、图像分析或机器人控制，程序代码也必须与专业工具相连接，以实现所需的任何功能。这些工具必须正常运行并相互配合。
MATLAB 为工程和科学应用提供了专业构建、广泛测试、现场磨练和完整文档的能力。工具箱旨在与并行计算环境、自动 C 代码生产和 GPU 共同发挥作用。所有工具箱都是同步更新的，因此您永远不必处理库版本冲突的问题。
五、MATLAB 应用程序比特定命令更易于执行任务
通过 MATLAB 应用程序，您可以直接开始工作。这些网络应用程序融合了快速可视化输入和对大量方法集合的完全访问。您可以立即在信息和数据上测试新的曲面匹配方法、小波变换技术或机器学习分类器模型。迭代直到获得理想的结果，然后编写一个 MATLAB 程序来重复或复制您的工作。
六、MATLAB 促进了从开发到生产整个过程的自动化
重大的数学和科学难题需要跨团队协作才能将想法付诸实践。过程中的每一次交接都会增加出错和中断的几率。我们的 MATLAB 任务帮助专家表示，它可以在整个工作流程中为团队提供帮助：
MATLAB 支持来自 130 多家硬件设备制造商的 1000 多种常用硬件组件。
将 MATLAB 嵌入任何可操作的生产见解中。
可以集成用 C、C++、Java、.NET 和 Python 等其他语言开发的代码。
只需修改少量代码即可扩展到集群、GPU 和云，从而更快地运行算法并处理海量数据。
对于基于模型的设计和仿真，您可以使用 Stateflow 和 Simulink。
MATLAB 可帮助将 MATLAB 代码自动转换为 CUDA、可嵌入的 C 语言和 HDL 代码。
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