python大数据需要学什么MATLAB在逐渐被Python淘汰吗?-创新互联
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matlab是数学算法的强大工具
普通人使用Python
作为人工智能的重要组成部分,近年来,机器学习和计算机视觉在研究生中越来越流行。机器学习和计算机视觉需要处理各种算法,所以我们经常需要使用一些方便的工具来辅助研究,比如MATLAB就是一个常用的工具。
与Python相比,Matlab更像一个工具。虽然我经常说编程语言是一种工具,但python可以做除科学计算之外的其他事情,比如web开发。因此,Python是一种编程语言,而MATLAB更接近于一种工具。目前,matlab还支持语言输出。
因为我是作为一个程序员出生的,所以在早期我并不费心使用MATLAB。直到我们的一位同事在我面前展示了MATLAB的强大功能,我才对MATLAB更感兴趣,并用了一段时间。使用MATLAB有很强的方便性。以前需要很多代码的地方,只需要简单的配置,这样matlab就可以节省很多时间。如果你在做研究,你不需要实现这个项目,所以使用MATLAB绝对是一个不错的选择,你不必在编码上投入太多精力。
后来,我开始做机器学习,因为我的很多研究内容是要实现的(基于实际应用),所以我直接用python。在使用python之前,我使用了java(其中有更多的故事)。如果您需要在实践中使用该算法,那么必须正确地使用python。MATLAB擅长分析和建模。
Python机器学习需要使用numpy、Matplotlib和SciPy,使用起来并不复杂。学习Python也相对简单易用。
建议在研究生阶段学习Python,但这取决于导师的具体安排和指导。虽然他们都做机器学习,但我的研究更倾向于机器学习应用,所以我推荐python。
机器学习和计算机视觉方向的CS硕士研究生,应该往python还是MATLAB发展?使用python,我对python的使用有一些个人的看法:
1.2017人工智能(包括科学计算)流行了一年,python的用户数量大大增加,这是大势所趋。
2.Python的开发效率远远高于其他高级语言。例如,1000行C语言代码、100行Java代码和20行Python代码就足以说明Python的开发效率。
3.Python的第三方库非常丰富,你会发现只要你想大部分的东西都被打包了库,比如numpy数值计算,Matplotlib,一个类似Matlab的库,用于绘图,panda文件操作库,这些库都会在科学计算中常用。
4.代码运行速度。虽然Python的速度不如其他高级语言,例如对于耗时的操作,我们可以使用C语言来编程和调用Python,所以速度不会减慢。例如,numpy、panda和Matplotlib的底层实现都是用C编写的,以上是我的观点。
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