資訊專欄INFORMATION COLUMN
小編寫這篇文章的主要目的，主要是給大家介紹關于Python numpy和matlab區別的介紹，具體區別，下文給大家詳細的解答。
numpy和matlab的幾點差異
Python numpy和matlab都是便捷靈活的科學計算語言，兩者具有很多相似之處，但也有一些混淆的地方，這里假定你熟悉matlab，但不了解numpy，記錄幾個numpy實例：
1、Numpy數組索引指定開始和結束時
不包括結束，也即下面的b和c是一樣的。
a=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]]) b=a[:2,1:2] c=a[:2,1]
2、Numpy.ndarray切片的修改會引起原矩陣的修改
這與matlab不同。
a=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]]) b=a[:2,1:3] #[[2 3] #[6 7]] print(a[0,1])#Prints"2" b[0,0]=77#b[0,0]is the same piece of data as a[0,1] print(a[0,1])#Prints"77"
這與matlab不同。
a=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]]) b=a[:2,1:3] #[[2 3] #[6 7]] print(a[0,1])#Prints"2" b[0,0]=77#b[0,0]is the same piece of data as a[0,1] print(a[0,1])#Prints"77"
3、numpy使用切片索引（例如1:2）不會產生降維
而使用整數索引（例如1）會產生降維。
import numpy as np a=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]]) row_r1=a[1,:]#Rank 1 view of the second row of a row_r2=a[1:2,:]#Rank 2 view of the second row of a print(row_r1,row_r1.shape)#Prints"[5 6 7 8](4,)" print(row_r2,row_r2.shape)#Prints"[[5 6 7 8]](1,4)" col_r1=a[:,1] col_r2=a[:,1:2] print(col_r1,col_r1.shape)#Prints"[2 6 10](3,)" print(col_r2,col_r2.shape)#Prints"[[2] #[6] #[10]](3,1)"
4、不同于matlab
numpy的轉置對于1維數組的操作不發生變化。
v=np.array([1,2,3]) print(v)#Prints"[1 2 3]" print(v.T)#Prints"[1 2 3]"
5、不同matlab對于矩陣預算要求大小一致
Numpy broadcasting直接支持操作（加減乘除等），要求前一個矩陣的最后一維度大小和待操作矩陣的大小相同。
x=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]]) v=np.array([1,0,1]) y=x+v#Add v to each row of x using broadcasting print(y)#Prints"[[2 2 4] #[5 5 7] #[8 8 10]
python與matlab的優點和缺點
如果想咨詢我怎么選，我可以提議倆個都是選擇。很多人都喜歡拿python和matlab對比分析，隨后得到哪個比較好的觀點。其實吧，能用就可以了。
假如是學生們，或者是科研人員，例如探討信號分析，那么用matlab比較好，有較多現有輔助工具和之前的人的成效可以參考。假如是產品化項目，那么python比較好，可以做web后臺，可以打包成應用程序，效率相對matlab也要高那么一點點。假如是信號、數據方面的工程人員，建議還是兩個都掌握吧，也不復雜，都是腳本式的語言，比C++什么的易學多了。
下面從兩者各自的應用做個對比分析。
1、python的競爭優勢
Python相較于Matlab最大的優點：完全免費。我國或許不是很在意這些，不過在海外是一個很重要問題。
Python次大的優勢：開源。你可以大量更改科學計算的算法細節。
可移植性，Matlab必然不如Python。但你主要做Research，這方面需求應當不高。
第三方生態，Matlab不如Python。例如3D的繪圖工具包，例如GUI，例如更方便的并行，使用GPU，Functional等等。長期來看，Python的科學計算生態會比Matlab好。
語言更加優美。另外如果有一定的OOP需求，構建較大一點的科學計算系統，直接用Python比用Matlab混合的方案肯定要簡潔不少。
python作為一種通用編程語言，可以做做Web，搞個爬蟲，編個腳本，寫個小工具用途很廣泛。
2、matlab的競爭優勢
學術界大量使用matlab做仿真，做研究的話容易找到代碼參考；
語法相對python更靈活一些，matlab寫程序基本不用套路，所謂老夫擼matlab就一個字，干；
有simulink。有人說simulink沒什么用，其實還是挺有用的，例如通信建模，另外simulink可以生產DSP或者是FPGA代碼，有的時候很有用。
3、兩者的區別
python是一種通用語言，而matlab更像是一個平臺。
4、怎樣選擇
如果做探討，可以matlab為主；如果做產品，可以python為主。當然也有matlab做成產品的，打包成exe什么的都不是事。
以上為個人經驗，希望可以給各位讀者帶來幫助
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