学matlab还是python好
学习Python更好。
因为Python是一门更为通用的编程语言，在数据分析和机器学习等领域应用更为广泛；而Matlab则更偏向于科学计算和工程领域。
此外，Python还有较为完善的科学计算库和机器学习库，如NumPy、Pandas和Scikit-learn等，可帮助快速完成数据分析和机器学习任务，具有更高的效率和灵活性。
同时，Python也有更为丰富的应用场景和开发支持，如Web开发、自动化测试、游戏开发等等。
因此，学习Python对于未来的发展更为有利。
如果是学生，或者研究人员，比如研究信号处理，那么用matlab比较好，有大量现成工具箱和前人的成果可以借鉴。如果是产品化项目，那么python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。
如果是信号、数据方面的工程人员，建议还是两个都掌握吧，也不复杂，都是脚本式的语言，比C++什么的易学多了。
Matlab相对于Python到底有什么优势
Matlab相对于Python有以下优势：
首先，Matlab是专门为科学计算和工程应用设计的，具有丰富的数学和工程函数库，使得处理数值计算和数据分析更加高效。
其次，Matlab具有直观的图形用户界面和交互式开发环境，使得数据可视化和调试更加方便。此外，Matlab在控制系统设计、信号处理和图像处理等领域有着广泛的应用和成熟的工具包。
最后，Matlab具有强大的并行计算能力，可以利用多核处理器和集群进行高性能计算。总之，Matlab在科学计算和工程领域具有独特的优势。
为什么python调用matlab程序很慢
Python调用Matlab程序较慢的原因可能有以下几点：
1. 程序转换：Python和Matlab是两种不同的编程语言，调用Matlab程序需要将Python代码转换成Matlab代码，这个过程可能比较耗时。
2. 通信开销：Python和Matlab之间的通信开销比较大，因为它们是两个独立的进程，需要进行进程间通信，这会增加程序的运行时间。
3. 运行环境：Python和Matlab使用不同的运行环境，调用Matlab程序需要启动Matlab虚拟机，并加载相应的库和数据，这些操作都会耗费一些时间。
4. 数据传输：在Python和Matlab之间传递数据也需要一定的时间，特别是在数据量较大时，数据的传输会成为影响性能的一个因素。
综上所述，由于Python和Matlab之间的语言差异、通信开销、运行环境和数据传输等因素，导致Python调用Matlab程序较慢。为了减少此问题，可以使用更高效的交互方式，如使用MATLAB Engine API等。此外，也可以考虑在Python中使用原生的库来避免调用Matlab程序。
java和c都是编译型语言，一个是解释型语言。 编译型语言在程序执行之前，有一个单独的编译过程，将程序翻译成机器语言，以后执行这个程序的时候，就不用再进行翻译了。 解释型语言，是在运行的时候将程序翻译成机器语言，所以运行速度相对于编译型语言要慢。 当然更多的是与算法有关而不是语言。你python代码换成这个看看，速度是不是比你快多了 def primes1(n): """ Returns a list of primes < n """ sieve = [True] * (n/2) for i in xrange(3,int(n**0.5)+1,2): if sieve[i/2]: sieve[i*i/2::i] = [False] * ((n-i*i-1)/(2*i)+1) return [2] + [2*i+1 for i in xrange(1,n/2) if sieve[i]] import time start = time.time() a = primes1(4000000) end = time.time() print a print 'used time:' end-start
到此，以上就是小编对于python和matlab语言区别的问题就介绍到这了，希望介绍的3点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
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