我是一名熟悉Python,Ruby和C的程序员,他们正试图决定是否学习GNU Octave或Matlab.我知道它们有很多共同点,但我不清楚语法是多么相似甚至数据结构.每个人都说他们"相似",但没有人说他们实际上是多么相似.上面的链接显示了几个在语法上相似或相同的例子,这对于整个语言是否正确？
我正在尝试学习一般语言以进行更多的科学计算,可能使用一些图像分析库.我知道我可以编写很多其他语言,但我的顾问说,了解MATLAB或Octave在科学中至关重要.
另外,Matlab值得花费吗？我没有很多钱,但如果图书馆或其他地方存在重大差异,我相信我能找到钱.
我一直在使用Octave和MATLAB进行一些项目,我遇到了一些问题.这个问题为什么/什么时候我更喜欢MATLAB而不是Octave？回答了几个,但还是有一个挥之不去......
我已经阅读了一些帖子/其他来源,比较了Octave和MATLAB的性能,我在标准脚本上运行了一些自己的测试,证实了Octave通常比标准操作的MATLAB慢得多(迭代,当然,这样比较是有意义的).
这一共识似乎也表明,大多数MATLAB的性能提升都归功于它的JIT编译器,它在运行时编译大型循环.这是有道理的,在这些情况下似乎会出现最大的性能差异(例如Mathworks Matlab与Gnu Octave)
我的问题如下:为什么矢量化代码在Octave中运行得更慢？在这种情况下,似乎应该在循环之前留出内存,并且一些本机C/C++循环应该执行操作,这将等同于Octave和MATLAB之间的矢量化代码的性能.另外,这是否具有更广泛的含义,即即使编写代码使得JIT编译器不需要/未使用,Octave可能对复杂操作执行得更差？
我是一名工科学生,我必须做很多数值处理,绘图,模拟等工具.我目前使用的工具是Matlab.我在大学的计算机上使用它来完成大部分作业.但是,我想知道有哪些免费选项.
我做了一些研究,很多人都说python在各种场景下都是matlab的有效替代品.我想知道如何用python做这一切.我正在使用mac,所以我如何安装不同的python包.那些包裹是什么？它真的是一个可行的选择吗？使用这个python设置我可以做什么和不能做什么？