小编写这篇文章的主要目的，主要是给大家介绍关于Python numpy和matlab区别的介绍，具体区别，下文给大家详细的解答。
numpy和matlab的几点差异
Python numpy和matlab都是便捷灵活的科学计算语言，两者具有很多相似之处，但也有一些混淆的地方，这里假定你熟悉matlab，但不了解numpy，记录几个numpy实例：
1、Numpy数组索引指定开始和结束时
不包括结束，也即下面的b和c是一样的。
a=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]]) b=a[:2,1:2] c=a[:2,1]
2、Numpy.ndarray切片的修改会引起原矩阵的修改
这与matlab不同。
a=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]]) b=a[:2,1:3] #[[2 3] #[6 7]] print(a[0,1])#Prints"2" b[0,0]=77#b[0,0]is the same piece of data as a[0,1] print(a[0,1])#Prints"77"
这与matlab不同。
a=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]]) b=a[:2,1:3] #[[2 3] #[6 7]] print(a[0,1])#Prints"2" b[0,0]=77#b[0,0]is the same piece of data as a[0,1] print(a[0,1])#Prints"77"
3、numpy使用切片索引（例如1:2）不会产生降维
而使用整数索引（例如1）会产生降维。
import numpy as np a=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]]) row_r1=a[1,:]#Rank 1 view of the second row of a row_r2=a[1:2,:]#Rank 2 view of the second row of a print(row_r1,row_r1.shape)#Prints"[5 6 7 8](4,)" print(row_r2,row_r2.shape)#Prints"[[5 6 7 8]](1,4)" col_r1=a[:,1] col_r2=a[:,1:2] print(col_r1,col_r1.shape)#Prints"[2 6 10](3,)" print(col_r2,col_r2.shape)#Prints"[[2] #[6] #[10]](3,1)"
4、不同于matlab
numpy的转置对于1维数组的操作不发生变化。
v=np.array([1,2,3]) print(v)#Prints"[1 2 3]" print(v.T)#Prints"[1 2 3]"
5、不同matlab对于矩阵预算要求大小一致
Numpy broadcasting直接支持操作（加减乘除等），要求前一个矩阵的最后一维度大小和待操作矩阵的大小相同。
x=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]]) v=np.array([1,0,1]) y=x+v#Add v to each row of x using broadcasting print(y)#Prints"[[2 2 4] #[5 5 7] #[8 8 10]
python与matlab的优点和缺点
如果想咨询我怎么选，我可以提议俩个都是选择。很多人都喜欢拿python和matlab对比分析，随后得到哪个比较好的观点。其实吧，能用就可以了。
假如是学生们，或者是科研人员，例如探讨信号分析，那么用matlab比较好，有较多现有辅助工具和之前的人的成效可以参考。假如是产品化项目，那么python比较好，可以做web后台，可以打包成应用程序，效率相对matlab也要高那么一点点。假如是信号、数据方面的工程人员，建议还是两个都掌握吧，也不复杂，都是脚本式的语言，比C++什么的易学多了。
下面从两者各自的应用做个对比分析。
1、python的竞争优势
Python相较于Matlab最大的优点：完全免费。我国或许不是很在意这些，不过在海外是一个很重要问题。
Python次大的优势：开源。你可以大量更改科学计算的算法细节。
可移植性，Matlab必然不如Python。但你主要做Research，这方面需求应当不高。
第三方生态，Matlab不如Python。例如3D的绘图工具包，例如GUI，例如更方便的并行，使用GPU，Functional等等。长期来看，Python的科学计算生态会比Matlab好。
语言更加优美。另外如果有一定的OOP需求，构建较大一点的科学计算系统，直接用Python比用Matlab混合的方案肯定要简洁不少。
python作为一种通用编程语言，可以做做Web，搞个爬虫，编个脚本，写个小工具用途很广泛。
2、matlab的竞争优势
学术界大量使用matlab做仿真，做研究的话容易找到代码参考；
语法相对python更灵活一些，matlab写程序基本不用套路，所谓老夫撸matlab就一个字，干；
有simulink。有人说simulink没什么用，其实还是挺有用的，例如通信建模，另外simulink可以生产DSP或者是FPGA代码，有的时候很有用。
3、两者的区别
python是一种通用语言，而matlab更像是一个平台。
4、怎样选择
如果做探讨，可以matlab为主；如果做产品，可以python为主。当然也有matlab做成产品的，打包成exe什么的都不是事。
以上为个人经验，希望可以给各位读者带来帮助
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