MATLAB 正在逐漸被 Python 淘汰嗎？
它不會被替換。 簡單來說，Python是通用語言，無所不能，而matlab擅長計算。
Python 相對于 Matlab 的最大優勢是：
Python 是一種通用編程語言。 實現科學計算功能的numpy和scipy只是Python的庫和包。 此外，Python還有用于各種用途的庫和包，例如用于GUI的PyQt和GUI。 用于 Web 的 Django 和 Flask
Matlab 相對于 Python 的最大優勢是：
它是專門為數值計算而開發的。 在數值計算領域，它擁有最多的圖書館、最多的用戶、最多的書籍。
如果你做策略研究和數據分析，兩者的功能差不多，但你應該選擇matlab，因為：
如果你還是想做網絡爬蟲、數據清洗等面向IT的工作，那Python更好。
MATLAB 是一種用于算法開發、數據可視化、數據分析和數值計算的高級技術計算語言和交互式環境。 使用 MATLAB，可以比使用 C、C++ 和 Fortran 等傳統編程語言更快地解決技術計算問題。
隨著MATLAB工具箱的不斷補充和完善，M語言逐漸成為工程界準通用的標準語言。 官網說：MATLAB - The Of。
大學的理工科專業一般都會開設與MATLAB相關的選修或必修課程。 許多新出版的教材和計算機輔助教學工具軟件開始使用MATLAB。
MATLAB 以其簡潔易學的語法、友好的界面和完善的文檔系統逐漸普及，并將不斷擴大其控制版圖。
但是，MATLAB 也有很大的局限性。 首先，是價格。 作為一款商業軟件，獲取正版授權的成本很高。 對于最便宜的學生版，核心組件的單一許可費用為 99 美元，如果您想使用額外的工具箱，則每個工具箱的費用為 29 美元。 可以想象，商業版更貴。
其次，是版權。 論壇活躍用戶多，有價值代碼多。 但版權歸本公司所有，如需使用必須征得其授權。
再次，它是語言的完美。 MATLAB在數學計算方面的性能毋庸置疑，但實際的科學計算還包括文件操作和界面設計。 MATLAB 在這些方面很薄弱或笨重。 應該說MATLAB并不是一門完美的語言。
另外：學術界廣泛使用matlab進行仿真，很容易找到代碼參考進行研究；
語法比python靈活，matlab寫程序基本不需要例程。
有。 有人說沒用，其實還是蠻有用的，比如通信建模，還可以出DSP或者FPGA代碼，有時候很有用。
首先，Python是完全免費的，大部分與科學計算相關的擴展庫也是免費的，而且大部分都是開源的matlab做界面設計大全，所以錢根本不是考慮因素。 基本不用考慮版權問題，例子程序也很多，可以隨手拿來用。 （有時也需要考慮，因為某些許可證，例如 GPL 許可證，是“傳染性的”）。 以美國等版權控制更為嚴格的國家為例。 有很多研究人員和大學生在使用Python，也有很多提供交流平臺的網絡，在這里你可以獲得更多交流和學習的機會。
其次，Python是一門面向對象的編程語言，更易學，也更嚴謹。 Python作為一種通用的編程語言，語法更嚴格、更清晰，可以輕松完成接口、文件、打包等高層需求。 最后不得不提一下性能。 作為科學計算工具，MATLAB 的優化近乎苛刻。 蟒蛇呢？
說實話，純Python的速度確實不是很好，但是在使用了Python的科學計算擴展庫numpy、scipy等之后，速度可以和MATLAB媲美了。
另一大優勢：開源。 您可以徹底改變科學計算的算法細節。
可移植性，Matlab肯定不如Python。 但是你主要是做，這方面的需求應該不高。
第三方生態，Matlab不如Python。 比如3D繪圖工具包，比如GUI，比如更方便的并行化，使用GPU等等。 從長遠來看，Python 的科學計算生態系統會比 Matlab 更好。 語言更優美。 另外，如果有一定的OOP需求，要搭建一個更大的科學計算系統，直接用Python肯定比用Matlab要簡單的多。
python作為一種通用的編程語言，可以用于web、爬蟲、腳本、小工具等。
大多數數據分析、圖像處理、數字信號處理和數據可視化都可以完全脫離matlab。 尤其是企業用戶對matlab的依賴程度沒有以前那么高了。 Matlab內核效率不高，執行效率低，仿真速度慢。 Python結合CUDA可以并行處理，加快仿真速度。更何況最近大火的AI領域，matlab也沒毛病 。
別再吹 matlab 了。 Python是通用語言，matlab是付費工具箱。 我承認像matlab這樣的工具箱很強大。但是學matlab是沒有前途的，因為要收費，而且沒有公司會用
近年來，Python編程語言在國內引起了不小的轟動，大有超越Java之勢。 本來這個編程語言在美國是最流行的，使用的非常非常廣泛。 但是Python的整體語言難度比Java簡單。 很多。 特別是在運維方面的應用，是非常廣泛的，所以我之前說了一句話，在現在這個時代，運維不學Python，早晚會被淘汰！
但是現在Python語言真的有這么好的就業前景嗎？ 首先給大家介紹一下學完Python可以做什么。
1. 人工智能
Python是人工智能的黃金語言。 就業方向自然選擇人工智能，就業前景好，薪水普遍高。 在拉勾網，招聘人工智能工程師的起薪一般在20K-35K。 當然，如果你是初級工程師，起薪已經超過12500元/月。
2.大數據
我們現在正處于大數據時代。 Python 語言在大數據方面比 Java 更高效。 大數據雖然難學matlab做界面設計大全，但是Python可以更好的對接大數據。 用Python做大數據的薪水至少20K 上面說了，大數據持續火爆。 未來作為大數據工程師，薪水會逐漸上漲。
圖像
大家在學習python的時候肯定會遇到很多困難，還有對新技術的追求。 這里推薦我們的Python學習按鈕：784-758-214。 這里是python學習者的聚集地！ ！ 同時，本人是資深python開發工程師，從基礎python腳本到web開發、爬蟲、django、數據挖掘等，從零基礎到實際項目資料。 獻給每一位蟒蛇小伙伴！ 分享一些學習方法和每天需要注意的小細節**
3、網絡爬蟲工程師
網絡爬蟲作為數據采集的利器，在大數據時代作為數據源非常有用。 使用Python可以更快的提高數據抓取的準確性和速度，是數據分析師的福音。 通過網絡爬蟲，BOSS再也不用擔心你沒有數據了。 爬蟲工程師的工資20K起步。 當然，因為大數據，薪資也會一路上漲。
4. Python Web全棧工程師
全棧工程師是指掌握多種技能，并能運用多種技能獨立完成產品的人。 也叫全端工程師（兼具前端和后端能力），英文Full Stack。 全棧工程師不管是哪種語言，都是人才中的人才，而Python Web全棧工程師的薪資基本要高出20K，所以如果你能力足夠，首選Python Web全棧——堆棧工程師。
5.Python自動化運維
運維人員對Python的需求很大。 讓我們迅速行動。 學Python做自動化運維也能拿到10k-15k的薪水，很不錯了。
6.Python自動化測試
Python 是一種非常高效的語言。 只要是與自動化相關的，都能發揮巨大的優勢。 目前大部分做自動化測試的工作者都需要學習Python來幫助提高測試效率。 用Python進行測試也可以說是測試人員必備的工具。 Python自動化測試的起薪一般在15K左右，所以測試小伙伴也需要學習Python！
7. 3D游戲開發
Python有很好的3D渲染庫和游戲開發框架，還有很多用Python開發的實用游戲，比如Disney 和Blade of 。 常用的有PyGame、PyKyra等和一個PyWeek游戲。 對于想進入游戲行業的同學來說，Python也是一個不錯的選擇。
8. 業務技術架構評估與優化
代碼本身的好壞就足以影響訪問效率，而這種影響在未來很難通過集群和服務器的優化來提升。 而有了開發能力，就可以評估技術架構是否合理，哪里可以調整。 具備開發能力、架構設計能力和調優能力是成為優秀架構師的必備能力。
是的，我會毫無疑問的告訴你，python+numpy+就足夠替代了，更何況還有各種其他包
我覺得至少在國內，matlab逐漸被python取代是大勢所趨。 原因如下：
1）Matlab是美國公司推出的商業工具，主要針對“美國公司”。 自從前中興、華為相繼被美國坑害后，國內那些敢把命壓在美國企業身上的高科技企業，將被無緣無故取締。 有python可用，當然是逐漸被替代了。
2）matlab是商業軟件，lisense很貴，公司在軟件里留了很多后門，用來上報用戶信息。 正規公司用正版讓人心痛，用盜版讓人心驚肉跳。 既然有免費的python，何樂而不為呢，哪怕功能弱了點，但相信社區的力量是無窮的，很快就會補上的。
Matlab和python是完全不同的產品。 Matlab是一個面向算法本身和仿真本身的產品。 如果不是關于運行效率，那就要看程序是誰寫的了。 matlab收費的原因是其運行時庫的更新。 比如5G Nr庫的及時更新，這個東西如果用python寫，不是不可以寫，但是時間、完整性、運行效率就很難保證。 畢竟matlab的背后是強大的負責算法的科學家團隊。 一個強大的工程師團隊完成實現，最終給用戶的是一個簡單易用的。 用戶做的是算法模擬，實現自己的算法。 每個人都做了他們最擅長的事情。
可能不是，很多專業的模擬是Python做不了的。
矩陣思維、矩陣可視化、簡潔的語法，這些都是python所欠缺的。
Matlab更側重于算法研究和仿真。 Python 是一個大雜燴。 個人感覺Matlab更適合調試算法細節。 另外，在很多領域，暫時還不能完全替代。
未來python人工智能會取代UI設計嗎？請回答謝謝
當然不是
好的ui設計作品需要有差異化和高辨識度
人工智能做出來的東西都是程序設定的，頁面可以設計，但是如果頁面做得好，還是需要資深的ui設計師參與設計。
Python3會取代python2嗎？
Python3會取代python2嗎？
與 Python 2 相比，Python 3 在技術和最終用戶方面有無數改進，但未能永久取代 Python 2。PyPI 存儲庫中托管的大多數流行包都支持 Python 3（該庫是可重用 Python 代碼的第一站）。
Python 3 現在是許多 Linux 發行版上的默認 Python 解釋器。 最近的書籍、編碼學院和在線課程都向初學者推薦 Python 3。
現在的壞消息是，Python 2 與 Windows 7（或 Windows XP）一樣，將在未來幾年內長期伴隨我們。 我們中的許多人將繼續依賴用 Python 2 編寫的應用程序。
由于內部限制，我們中的一些人甚至繼續將 Python 2 用于新應用程序。
關于 Python 2 走向 EOL（生命周期結束），首先要了解的也是最重要的事情是：
Python 2 應用程序仍將運行。 不要認為這是 Y2K 問題，Python 2 應用程序不會在 2020 年 1 月 1 日神奇地停止工作。
只是核心 Python 開發團隊將不再為 Python 2 提供任何官方支持。
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Python語言還能流行多久？
目前，根據各方分析，如果未來生態更好，至少會流行5年。
現在python已經走進小學課堂，說明國家認可python在人工智能發展領域的地位
除非語言出現重大語法錯誤
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