MATLAB vs. Python:选择MATLAB的首要原因
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。
“使用MATLAB,我可以比使用其他语言更快地编写和调试新功能。使用MATLAB将我们的开发时间缩短了一半,这有助于我们满足紧凑的时间表。当我们的客户看到结果时,他确信我每周工作70个小时。”
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的一切都是专门为工程师和科学家设计的:
- 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。
- 新的功能接口需要经过严格的设计过程,每个功能通常需要数十到数百个开发人员小时。
- 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。
这就是为什么有1800多本教材使用MATLAB来教授工程学和科学
“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应用程序让你比自定义编程更容易完成任务。
MATLAB应用程序让你马上开始工作。这些交互式应用程序结合了对大量算法集合的直接访问和即时视觉反馈。你可以试试新的表面匹配算法,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帮助实现从研究到生产的整个过程的自动化。
重大的工程和科学挑战需要跨团队的广泛协调,将想法付诸实施。在这个过程中,每一次交接都有增加错误和延迟的风险。
MATLAB可以帮助团队完成整个工作流程:
- 使用MATLAB与超过1000个常见的硬件设备来自超过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
- 运行算法更快,并与大数据扩展到集群、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,将接受移植的病人与器官捐赠者配对,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领域。
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。
工程师和科学家喜欢使用为他们的工作方式而设计的工具,为他们的应用程序提供设计良好、文档完备和经过彻底测试的功能和应用程序。这就是MATLAB被世界各地大学和公司的数百万工程师和科学家使用的原因。