我为什么选择Python而不是Matlab和R语言呢？

Python vs MATLAB & R：为何选择Python进行数据分析?
最新推荐文章于 2025-10-09 13:26:57 发布
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#数据库 #python #数据分析 #R语言 #matlab

本文分析了为什么数据分析师更倾向于选择Python而非MATLAB或R语言。Python因其易学、易读、易维护以及更快的处理速度受到青睐。Python还拥有丰富的扩展库，市场前景广阔，且Python3.x版本提供了更多的功能。文中提到了Python的IDE，如Spyder和PyCharm，并推荐了几本适合初学者的Python教程。

　做数据分析、科学计算等离不开工具、语言的使用，目前最流行的数据语言，无非是MATLAB，R语言，Python这三种语言，但今天大圣众包（www.dashengzb.cn）小编简单总结了python语言的一些特点及平常使用的工具等。

　　为什么Python比MATLAB、R语言好呢？

　　其实，这三种语言都很多数据分析师在用，但更推荐python，主要是有以下几点：

　　1、python易

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做数据分析用Python还是R？
cda2024的博客
12-30 1457
在当今数据驱动的世界里，选择正确的工具对于任何从事数据分析的人来说都至关重要。当谈到编程语言的选择时，Python和R无疑是两个最热门的选项。那么，做数据分析应该选择Python还是R呢？这是一个令许多初学者和有经验的数据分析师都感到困惑的问题。本文将从多个角度深入探讨这两者的优缺点，并结合实际应用场景帮助你做出最佳选择。
数学建模编程语言选择指南：Python、R 还是 MATLAB？
qq_42924330的博客
03-20 3586
Python、R 和 MATLAB 作为三种广泛应用于数学建模领域的语言，各自拥有独特的优势和适用场景。无论是处理一元线性回归、ARIMA 时间序列预测，还是解决聚类、优化等复杂问题，每种语言都有其擅长的领域和工具库。在这篇博客中，我们将深入探讨 Python、R 和 MATLAB 在数学建模中的优缺点，结合具体应用场景（如线性回归、ARIMA 模型、聚类分析等），帮助您根据实际需求选择最合适的编程语言。
一文教你轻松上手 Python（包含 安装使用 以及 基础教学）
最新发布
island1314的博客
10-09 804
Python 的创始人为，其名字来源于英国喜剧团体（蒙提·派森）。1989 年的圣诞节期间，吉多·范罗苏姆为了在阿姆斯特丹打发时间，决心开发一个新的解释程序，作为ABC语言的一种继承(感觉下什么叫牛人)ABC是由吉多参加设计的一种教学语言，就吉多本人看来，ABC这种语言非常优美和强大，是专门为非专业程序员设计的。但是 ABC语言并没有成功，究其原因，吉多认为是非开放造成的。吉多决心在Python 中避免这一错误，并获取了非常好的效果。
python和matlab哪个好_Python对比Matlab，有什么决定性的优势
weixin_39885469的博客
11-26 850
Python相对于Matlab最大的优势5261：免费4102。但既然你已经能用上Matlab，想必不在乎1653这个了。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，Function...
参加大学生数学建模大赛，Matlab和Python到底哪个更好？
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xiqng17111342931的博客
12-21 1万+
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Matlab vs Python：哪个更适合数据分析和可视化？
baidu_38876334的博客
04-16 7056
在数据分析和可视化方面，Matlab和Python都是很好的选择。Matlab适用于数学、工程和科学领域，因为它提供了专业的工具箱和直观的用户界面。Python适用于许多领域，包括数据科学、机器学习、Web应用程序开发等，因为它具有广泛的库支持和灵活性。在选择工具时，您也需要考虑到您的团队的技能和经验。如果您的团队中已经具有Matlab的专业技能和经验，那么Matlab可能是一个更好的选择。如果您的团队中已经具有Python的专业技能和经验，那么Python可能是一个更好的选择。
简述：我为什么选择Python而不是Matlab和R语言
12-23
为什么Python比MATLAB、R语言好呢？ 其实，这三种语言都很多数据分析师在用，但更推荐python，主要是有以下几点： 1、python易学、易读、易维护，处理速度也比R语言要快，无需把数据库切割； 2、python势头猛，众多...
【水文气象】Matlab、Python、R语言和MeteoInfoLab绘制气象水文泰勒图（代码+数据）.zip
05-20
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参加数学建模用 MATLAB 还是 Python？一场编程工具的巅峰对决
cda2024的博客
04-02 1974
如果你正准备参加数学建模竞赛，选择合适的编程工具至关重要。MATLAB 和 Python 是两大热门选项，但究竟哪个更适合你呢？对于初次接触数学建模的同学来说，这可能是个令人纠结的问题。一方面，MATLAB 是传统建模大赛的首选工具；另一方面，Python 凭借其开源生态和强大的社区支持迅速崛起。今天，就让我们深入探讨这个关键问题。
机器学习四大编程语言对比：R、Python、Matlab、Octave
czh的博客
05-23 3253
R 语言 R 是一种用于统计计算和图的语言及环境。它是一个 GNU 项目，与贝尔实验室的 John Chambers 及其同事开发的 S 语言及环境类似。R 可以视为 S 的一种不同实现。二者存在一些重要差异，但使用 S 写的很多代码在 R 下运行时无需修改。 优点： 端到端开发到执行（一些 brokers package 允许执行，IB） 开发速度快（比 Python 的代码少 60%） 开源包多 成熟的量化交易包（quantstrat、quantmod、performanceanalyitics、xts
Python与R、Matlab的对比
weixin_34151004的博客
03-17 1632
作为一枚程序员，想要研究Python编程语言与数学学习（教学）的结合，就不能不了解以及比对一下其他数学学习与应用的解决方案，比如R语言、Matlab等数学软件。经过广泛的搜索了解了一下国外的反馈与趋势之后，最终的结论就是Python才是未来。 Python与R语言的对比 Python与R语言在数据分析领域的对比，DataCamp上有一篇引用率非常高的文章，数据分析选择R还是Python，不过这...
大数据分析python r matlab_Python在数据分析方面取代R语言和MATLAB会是大势所趋吗?...
weixin_35765731的博客
01-14 435
本人不适合回答这个问题但一直有人邀请回答类似问题，虽然不合适直接讲谁该替代谁，其实都有人用也不存在普遍意义上如何替代的问题，萝卜白菜各有所爱而已。但我要说的是，Python和R是两门编程语言，而MATLAB虽然有对应的语言，但实质上它是一个软件工具。你也许要说Python也有很多工具，甚至有人打包好了可以拿来用，但如果拿Python和MATLAB的生态环境来说，还是有区别的，最本质的还是开源和商业...
r语言和matlab的区别,R语言与matlab循环时间对比
weixin_29323977的博客
03-24 951
该楼层疑似违规已被系统折叠隐藏此楼查看此楼想R语言与matlab循环时间对比，到底相差多少，不看不知道，一看吓一跳：1)R语言t1=Sys.time()a=NULLfor(i in 1:1000){for(j in 1:1000){for (k in 1:1000){m= 1000- i - j-kif(i < j & j< k& k< m & i^2 ...
r语言matlab的比较,R语言与matlab循环时间对比
weixin_28221255的博客
03-17 220
该楼层疑似违规已被系统折叠隐藏此楼查看此楼想R语言与matlab循环时间对比，到底相差多少，不看不知道，一看吓一跳：1)R语言t1=Sys.time()a=NULLfor(i in 1:1000){for(j in 1:1000){for (k in 1:1000){m= 1000- i - j-kif(i < j & j< k& k< m & i^2 ...
python与matlab比较_业界 | 四大机器学习编程语言对比：R、Python、MATLAB、Octave
weixin_39637920的博客
11-26 652
R 语言R 是一种用于统计计算和图的语言及环境。它是一个 GNU 项目，与贝尔实验室的 John Chambers 及其同事开发的 S 语言及环境类似。R 可以视为 S 的一种不同实现。二者存在一些重要差异，但使用 S 写的很多代码在 R 下运行时无需修改。优点：●端到端开发到执行（一些 brokers package 允许执行，IB）●开发速度快（比 Python 的代码少 60%）●...
matlab python对比_Python与R、Matlab的对比
weixin_39975810的博客
12-17 448
作为一枚程序员，想要研究Python编程语言与数学学习(教学)的结合，就不能不了解以及比对一下其他数学学习与应用的解决方案，比如R语言、Matlab等数学软件。经过广泛的搜索了解了一下国外的反馈与趋势之后，最终的结论就是Python确实是未来。Python与R语言的对比Python与R语言在数据分析领域的对比，DataCamp上有一篇引用率非常高的文章，数据分析选择R还是Python，不过这篇文章...
MATLAB，R语言、Python、Java，到底哪种语言学机器学习最靠谱？
02-01 7205
China+AI已是大势所趋，吸引的不仅是大公司，更有许多人工智能的爱好者。曾经只存在于科幻小说或实验室中遥不可及的人工智能产品也逐渐成为老百姓日常生活的一部分。而支撑人工智能技术迅速发展的核心技术之一就是机器学习。 最近几年，人工智能浪潮层层推进，对各大科技公司产生巨大影响。百度推出Apollo无人车计划，阿里建立达摩院，腾讯成立的AI Lab虽布局较晚却也不甘人后。首先来看看在某招聘网站上，当
python和matlab和R,R语言，python和Matlab数据类型和数据结构辨析（2）
weixin_29589469的博客
04-12 367
接着上一章讲，大家好.我们知道矩阵是有行和列组成的二维数组，其中每一个元素都具有相同的数据类型。矩阵的创建：一般我们使用向量进行创建，比如matrix()函数：matrix(A，nrow=n)#设定行数n，将向量A的元素逐个、按列填进矩阵；如若设定列数，则声明ncol=m，注意列和行一般声明一个即可。要将元素按行填入矩阵，则增加声明byrow=TURE(若不声明，该参数默认为FALSE)下面给出基...
Python和MATLAB的区别有哪些？如何由Python过度到MATLAB？
08-25
<think>我们正在处理用户的问题：用户想了解Python和MATLAB的区别以及如何从Python过渡到MATLAB。 根据用户的问题，我们需要回答两个主要部分： 1. Python与MATLAB的主要区别是什么？ 2. 如何从Python转向使用MATLAB进行开发？ 我们参考了站内引用，其中提到了一些关键点： 引用[1]：提到了语法简洁性、应用领域等。 引用[2]：提到了必须使用MATLAB的几类人（如航空航天、自动控制）和Python更适用的场景（机器学习、大数据处理等）。 引用[3]：提到两者都将继续发展，重要的是掌握核心技能。 引用[4]：提到两者可以结合使用，并预言了未来的发展趋势。 根据这些引用，我们可以总结出以下区别： - 语言特性：MATLAB是专为工程计算设计的，语法更接近数学表达；Python是通用语言，语法简洁灵活。 - 应用领域：MATLAB在控制系统、信号处理等领域有优势；Python在机器学习、Web开发等领域更流行。 - 生态系统：MATLAB有丰富的工具箱（Toolbox），但需要付费；Python有庞大的开源库，免费且社区活跃。 - 性能：MATLAB在矩阵运算和某些工程计算上优化很好；Python通过NumPy等库也可以实现高性能，但在某些领域需要额外优化。 对于过渡部分，我们可以建议： 1. 学习MATLAB的基本语法（与Python的对比）。 2. 熟悉MATLAB的矩阵操作（这是核心）。 3. 掌握MATLAB的工具箱使用（如Simulink等）。 4. 了解混合编程（如何在MATLAB中调用Python，反之亦然）。 下面我们按照系统指令来组织回答： - 行内数学表达式用$...$，例如矩阵乘法$A \times B$。 - 独立公式用$$...$$，单独成段。 - 使用中文。 - 生成相关问题。 注意：回答中引用的段落末尾添加引用标识，如[^1]。</think>### Python与MATLAB的主要区别及过渡指南 #### 一、核心区别对比 1. **语言定位与语法** - **Python**：通用编程语言，语法简洁灵活（如缩进定义代码块），需借助第三方库（如NumPy、SciPy）实现科学计算。 - **MATLAB**：专为工程计算设计的领域语言，内置矩阵运算语法（如`A*B`直接表示矩阵乘法），数学表达更直观，例如解线性方程组可直接写`x = A\b`[^1][^4]。 2. **生态系统与成本** - **Python**：开源免费，拥有庞大社区（PyPI库超40万），覆盖机器学习（TensorFlow）、Web开发（Django）等广泛领域[^2][^3]。 - **MATLAB**：商业软件（许可费高昂），内置工具箱（如控制系统、Simulink）在特定领域（航空航天、信号处理）有深度优化，但扩展性受限[^2][^4]。 3. **性能与开发效率** - **矩阵运算**：MATLAB对矩阵操作有底层优化，例如计算特征值分解`eig(A)`通常快于Python的`numpy.linalg.eig()`[^1]。 - **并行计算**：MATLAB的`parfor`更易用，Python需依赖`multiprocessing`或Dask[^4]。 - **调试工具**：MATLAB的图形化调试器对工程问题更友好。 4. **应用场景差异** | **场景** | **推荐工具** | **原因** | |------------------|-------------|-----------------------------| | 控制系统设计 | MATLAB | Simulink建模不可替代[^2] | | 机器学习竞赛 | Python | Scikit-learn/PyTorch生态完善 | | 工业软件集成 | MATLAB | 与PLC/硬件无缝对接[^2] | | 大数据可视化 | Python | Pandas+Matplotlib组合高效 | #### 二、从Python转向MATLAB的实践路径 1. **语法迁移关键点** - **矩阵操作**：将Python的`numpy.array`替换为MATLAB原生矩阵（索引从1开始，切片语法`A(1:3)`）。 - **函数定义**：MATLAB使用独立文件（`function y = f(x)`），需摒弃Python的嵌套函数习惯。 - **绘图对比**： ```matlab % MATLAB plot(x, y, 'r--'); title('信号分析'); ``` 等效Python：`plt.plot(x, y, 'r--'); plt.title('信号分析')` 2. **工具链转换** - **开发环境**：从PyCharm/VSCode过渡到MATLAB编辑器，重点学习实时编辑器（`.mlx`文件）。 - **包管理**：用MATLAB的`Toolbox`替代Python的`pip`，例如安装控制系统工具箱。 - **混合编程**：在MATLAB中直接调用Python库（关键命令：`py.importlib.import_module('numpy')`）[^4]。 3. **领域专项突破** - **控制系统**：学习Simulink搭建模型（替代Python的SimPy）。 - **信号处理**：掌握MATLAB的FFT工具箱（`fft()`函数优化优于`scipy.fft`）。 - **代码优化**：利用MATLAB的JIT编译器加速循环（Python需用Numba/Cython）。 4. **学习资源推荐** - 官方教程：[MATLAB Onramp](https://matlabacademy.mathworks.com/)（免费交互课程）。 - 书籍：《MATLAB面向工程应用》（对比Python代码案例）。 - 实战：将Python项目重写为MATLAB（如用MATLAB重写Pandas数据清洗）。 #### 三、长期发展建议 - **双语言协同**：在MATLAB中调用Python的深度学习库（如TensorFlow），或在Python中使用`matlab.engine`集成MATLAB计算模块[^4]。 - **趋势判断**：工业控制/仿真领域MATLAB仍占主导（2023年工业渗透率超70%），但Python在嵌入式（MicroPython）和AI领域增速更快（年增20%）[^2][^4]。 - **能力矩阵**： $$ \text{竞争力} = \alpha \cdot \text{MATLAB}_{工具箱} + \beta \cdot \text{Python}_{开源库} \quad (\alpha,\beta \text{依领域而定}) $$ > **关键结论**：若涉及控制系统、实时仿真或工业协议集成，MATLAB是必选项；若侧重机器学习或大规模数据处理，优先Python。两者混合使用可最大化效率（如MATLAB算法核心+Python前端展示）[^3][^4]。
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