python有什麼是可以用matlab代替實現，甚至更有優勢的嗎？

01-07

本人目前處於二者都買入門的狀態……兩者都要學，但目前matlab要抓的更緊一些。

不太懂python，只說說matlab的特點吧，前面幾個答案都沒說到點子上。

matlab最為unique的一點是simulink，是基於模型的系統設計方法。因此simulink在電氣系統模擬，機電系統模擬，甚至機械系統模擬中佔有不可替代的位置。

MATLAB 在 signal processing, sparse matrix, Simulink 等 Python 社區不太關注/成熟的領域是有優勢的（bug 少，功能豐富）。

其他方面，只要你入了門，就會發現 MATLAB 被完爆。以下是幾個例子。

numpy 的 broadcasting。這個在新版本的 MATLAB 裡面已經出現了，但是我感覺總體還是沒有 Python 的優雅。比如 Python 3.5 之後可以對矩陣乘法 (`@`) 做 broadcasting。
h5py 的 tree iteration (visititems)，無限大 dataset，partial load / save。相比而言，MATLAB 的 HDF5 API 等於殘廢。
joblib 的輕量 parallel for loop，可以在多個 worker 之間共享內存。
各種 Deep Learning 框架，比如 PyTorch, TensorFlow。
Jupyter Notebook。
在自動測試方面完善的社區支持，比如 TravisCI, CircleCI。

總覺得問題問反了的樣子。

python是免費通用編程語言，在文件操作等等方面遠勝matlab.

matlab是數學軟體，也包含很多工程性的組件，可以說，很多東西是現成的。

由於正版matlab需要錢，現在應該是有人一點點把matlab的功能往python上遷移。

你要是問matlab能做，python不能做的，那就是某些過於專業化的包，還沒人遷移。

python比matlab唯一差的地方，也是python的一個極大的弱點，就是它不能傻瓜式操作。

如果你想學python的時候，並不知道anaconda，pythonxy，spyder，而是只知道一個「python」的話。

那麼在別人已經把matlab玩出花的時候，你還在納悶「python是個什麼鬼玩意」呢。

基於模型設計和代碼生成吧，Python是有代碼生成，但是和MATLAB比還是差了不少。

MATLAB的代碼生成已經被廣泛用於工業界，比方說汽車和航空方面等領域的一些演算法設計，MATLAB和 Simulink都支持代碼生成，可以生成在PC或者嵌入式等不同平台的符合工業標準的代碼。

python需要學，matlab不需要學。

有時候需要驗證個演算法什麼的，

matlab拿來就用，連看書都不需要，這是非常方便的。

難道用python不就是因為太窮買不起matlab嗎？

不用破解，不用網上找破解攻略，修改環境變數，還有就是安裝包小

MATLAB 的應用範圍非常廣，包括信號和圖像處理、通訊、控制系統設計、測試和測量、財務建模和分析以及計算生物學等眾多應用領域。附加的工具箱（單獨提供的專用MATLAB函數集）擴展了MATLAB 環境，以解決這些應用領域內特定類型的問題。

轉自百度百科

matlab吧真的很好上手很傻瓜。

但是他會掩蓋住你編程上很多的不好的習慣。

如果你一旦切換到fortran，C什麼的，就會瞬間暴露出用matlab所帶來的後果。

但是對於一般只要實現下自己的演算法，用一下matlab裡面那些現成的包的人來說，足夠了。我認識幾個海洋的，甚至體育系做生物力學的，都是用matlab輕鬆搞定。

不過吧，據我所知，現在的大型計算機，還是以linux系統為主。那麼意味著並行計算，大型科學計算還是得用C，fortran或者，python。

python有一堆很不錯的東西，scipy，numpy，mpi4py等等。玩起來並行比matlab肯定舒服。matlab這個環境目前來看不是主流的並行環境。btw我也沒用matlab並行過。

兩者應該根本不是一個類型的東西。所以其實也沒啥好比較的。

emmm看了各個答主的答案，都在說模擬，的確其他功能Python基本都出了相應的庫，不過在模擬上我覺得還是專門軟體好用點，僅是個人觀點。

p.s.Andrew Ng現在coursera上已經不用MATLAB了，推的好像是 octave吧

兩者都用，不過和你相反，我現在是從matlab向python轉，原因就是matlab的封閉性。

matlab的優勢，就是傻瓜式的用，不用為各種庫操心，單純的數據處理到畫圖啥的，非常方便。劣勢呢也很明顯，商用軟體，並且封閉，你永遠也別期望寫完的程序在一個沒有matlab的電腦上用。(現在matlab的大小也太感人，記得至少5G以上了)

python呢，我先說劣勢，單獨一個python安裝包不到20M，但你知不知道還有numpy，pandas，matplotlib，sympy，scikit-learn。。。優勢呢，也很明顯，python學會了應用面比matlab大太多了，比如把程序用pyqt加個gui，或者itchat玩微信，或者flask搭建一個個人網站，再或者買個樹莓派玩智能硬體，太多應用的地方了。。。

這兩個都用，基本上現在是演算法模擬和數據處理用Python，涉及到系統集成和系統模擬的(特別說明，這裡的系統集成和模擬不是軟體層面的)內容，完全是Simulink了。我覺得樓主想比較的不是MATLAB和Python，樓主是在比較M語言和Python這兩種腳本語言

Python是個非常完備的通用編程語言。

可以連接資料庫。尤其是自帶的sqlite，用起來超簡便。

可以連接網路，獲取網上各種內容。很多爬蟲是python寫的。

可以做網站。Python能用作為後端伺服器語言，開發的時候有Django，Tornado等好用的網路框架。

方便的進行各種文件操作，甚至可以把內存中的各種數據類型pickle到文件中。

和各大主流編程語言有介面。如果你想在現成的c，java，c#之類寫成的體系中加入python的內容，完全可以實現無縫對接。

方便的進行各種科學運算。

Matlab只擅長最後一個。

有兩個禮拜都入門了（

但是實話實說，鑒於兩個語言都是圖靈完備的，所以沒有什麼是matlab能寫而python不能寫的。

再進一步，絕大部分matlab能寫的python可以更簡單地寫，matlab寫起來賊難的，python也能寫。

你用matlab給我寫個後端瞧一瞧（

Matlab除了Simulink模擬不能被替代之外，其它方面基本被Python給完爆了。Python作為一種膠水語言，也是一種全能語言，能夠被應用於各種領域，而且其開源性有著完善的社區支持，數據分析領域Python是第一語言，完爆其它任何語言。