本篇内容介绍了“Python numpy和matlab的差异是什么”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
Python numpy和matlab都是便捷灵活的科学计算语言，两者具有很多相似之处，但也有一些混淆的地方，这里假定你熟悉matlab，但不了解numpy，记录几个numpy实例：
不包括结束，也即下面的b和c是一样的。
a = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]]) b = a[:2, 1:2] c = a[:2, 1]
这与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"
而使用整数索引（例如1）会产生降维。
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)"
numpy的转置对于1维数组的操作不发生变化。
v = np.array([1,2,3]) print(v) # Prints "[1 2 3]" print(v.T) # Prints "[1 2 3]"
Numpy broadcasting直接支持操作（加减乘除等），要求前一个矩阵的最后一维度大小和待操作矩阵的大小相同。
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]
如果要问我选哪个，我会建议两个都选。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。
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。
下面从两者各自的应用做个对比。
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。
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。
python是一种通用语言，而matlab更像是一个平台。
如果做研究，可以matlab为主；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。
“Python numpy和matlab的差异是什么”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
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