matlab与python：选择matlab的主要原因
MATLAB是工程师和科学家最简单和最高效的计算环境。它包括MATLAB语言，唯一的顶级编程语言致力于数学和技术计算。
相比之下，Python是一种通用编程语言。
"With MATLAB, I can code and debug a new capability much faster than with other languages. Cutting our development time in half with MATLAB was instrumental in our ability to meet a tight timeline. Our customer was convinced that I’d worked 70 hours each week when he saw the results."
班克罗夫特亨德森EMSolutions金宝搏官方网站
工程师和科学家需要适合他们工作方式的工具。
关于Matlab的一切专为工程师和科学家而设计：
- 函数名和签名熟悉且易于记忆，使它们易于编写和阅读。
- 基于矩阵的MATLAB语言可以让你直接表达数学。MATLAB中的线性代数直观而简洁。数据分析、信号和图像处理、控制设计和其他应用也是如此。
- 新功能接口经过严格的设计过程，通常涉及每函数数十几个开发人员时间。
- 桌面环境为迭代工程和科学工作流进行了调优。
- 集成工具支持同时探索数据和程序，让金宝app您在更短的时间内探索更多的想法。
- 文档是为工程师和科学家编写的，而不是为计算机科学家。
这就是为什么超过1,800教科书教导使用MATLAB的工程和科学
“作为一名过程工程师，我在神经网络或机器学习方面没有任何经验。我通过MATLAB示例找到了用于预测计量用例的最佳机器学习函数。我不可能在C或python中做到这一点——找到、验证和集成正确的包会花费太长时间。”
埃米尔Schmitt-Weaver, ASML
经过验证的MATLAB工具箱提供了您需要的功能和能力。
我们需要过滤数据，查看极点和零点，运行非线性优化，并执行许多其他任务。在MATLAB中，这些功能都是集成的、健壮的，并且经过了商业验证。
Borislav Savkovic，首席数据科学家，BuildingIQ
Matlab应用程序让您更轻松地完成任务，而不是自定义编程。
MATLAB应用程序让你立即开始工作。这些交互式应用程序与直接视觉反馈直接访问大量算法。你可以尝试一个新的表面匹配算法，滤波器设计技术,或机器学习分类算法看看它是如何处理你的数据的。迭代直到你得到你想要的结果，然后自动生成一个MATLAB程序来复制或自动化你的工作。
Matlab帮助自动化整个路径 - 从研究到生产。
主要工程和科学挑战需要跨团队的广泛协调，以便实施。沿着沿途的每一个切换都会增加错误和延迟。
MATLAB可以帮助团队完成整个工作流程:
- 使用MATLAB与超过1,000个常见的硬件设备130硬件供应商．
- 将MATLAB集成到您的生产分析应用程序．
- 与其他语言编写的代码集成，如C, c++， Java， .NET和Python
- 运行算法快速且具有大数据缩放到集群、云和gpu，只做了最小的代码更改。
- 插入Simulink金宝app和statflow进行仿真和基于模型的设计．
- 自动转换MATLAB代码到嵌入式C, CUDA，和HDL代码．
你可以相信你在MATLAB中得到的结果。
工程师和科学家信任MATLAB向冥王星发射宇宙飞船，匹配器官供体的移植患者,或者只是为管理层编写一份报告．这种信任是建立在无懈可击的数字基础上的MATLAB的强根在数值分析研究界。
MathWorks的工程师团队每天在MATLAB代码库上运行数百万个测试，不断验证质量。
这一切都解释了为什么工程师和科学家选择MATLAB。
工程师和科学家们利用设计的工具，为他们的工作方式设计，为其应用程序设计了精心设计的，记录良好的和彻底测试的功能和应用程序。这就是为什么Matlab由数百万工程师和科学家在世界各地的大学和公司使用的原因。
