Python和Matlab系统比较

目录

1 概述

2 Python和Matlab比较

2.1 编程习惯

2.2 符号表示对比

2.3 基本数据类型 

2.3.1 Python的Dictionary和Matlab的struct的比较

2.3.2 Python的List和Matlab的Cell Array比较  

2.3.4 Python的切片和Matlab的切片比较

2.3.5 Python和Matlab在末尾追加元素

3 函数 

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1 概述

之所以标题这样安排，是因为我个人更喜欢Python，无论是对于未来发展（人工智能）还是给浪漫代码图等等。软件质量：首页 |TIOBE - 软件质量公司

主要是Python是免费的，matlab要N多美刀，好多时候本专业对matlab要求较高，所以对两门编程软件都浅有研究，个人觉得长远发展用Python,Matlab适合学生阶段搞科研比较棒。

建议两者都学，累是累点，放在长远来看，还是那句话，未来的你一定会感谢现在奋斗的自己。对你价值的投资，你不会后悔的，加油吧，少年！

 鸡血灌满了，下面完成我们今天的任务：系统比较一下Python和Matlab。

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2 Python和Matlab比较

2.1 编程习惯

	Python	Matlab
注释	#	%
续行	/	…
缩进	用缩进表示程序逻辑，要求同一层次的代码必须有相同的缩进空白数目，否则报错。 错： def myfun2(a,b): c=a+b return c 对： def myfun2(a,b):    c=a+b    return c	无要求，但是要程序有逻辑，清晰最好有缩进，尤其是同一层次用相同的缩进数目。
开始索引	从0开始	从1开始
索引符号	[ ]	( )
格式化输出	print('{0},{1},{2}'.format('lin', 'male', 25))	>> k='uid'; >> v='sa'; >> sprintf('%s=%s',k,v) ans = uid=sa
打印	print函数	disp( ) : 形同Python中print函数，需要打印的内容放入 ’ ’ 内，若需要打印的内容中包含变量，如 num2str (n)与 ’ 123 ’ 需要使用 [ ]包住，连接各输出内容时不需要 ’ + ’ 号
输入	input函数	input : 使用方式与Python中大致相同，需要打印内容时方式与disp一致，输入多个值时需要使用 [ , , ] 分隔开，输入字符串时使用 ’ ’
结尾是否需要“，”	不需要	需要“，”

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2.2 符号表示对比

	Python	Matlab
运算符	+,-,*,/,**	+，-，*，/,^
逻辑运算	>,<,>=,<=,==,!=	>,<,>=,<=,==，~=
布尔运算	and or not	&，&& |，|| ~
整除问题	/两边是整数时候为整除 5/3 结果是1	/直接取得准确结果 如，5/3 结果是1.6667

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2.3 基本数据类型 

2.3.1 Python的Dictionary和Matlab的struct的比较

	Python	Matlab
Dictionary     VS    struct	Python中定义Dictionary：           >>> d = {"server":"mpilgrim", "database":"master"}	Matlab中创建struct： >> d = struct('server','mpilgrim', 'database','master')
	在Python中通过key来查找value： >>> d["server"] 'mpilgrim' >>> d["database"] 'master'	在Matlab中通过字符串形式的fieldname来查找value（Using Dynamic Field Names）： >> d.('server') ans = mpilgrim >> d.('database') ans = master
	在Python中不能通过value来获取key:                 >>> d["mpilgrim"]                      Traceback (innermost last):                      File "", line 1, in ?                      KeyError: mpilgrim	在Matlab中也不行（不能通过value来查找fieldname）：                  >> d.('mpilgrim')                       ??? Reference to non-existent field 'mpilgrim'.
	在Python中修改已经存在的key的value：                >>> d["database"] = "pubs"               >>> d                  {'server': 'mpilgrim', 'database': 'pubs'}	在Matlab中修改已经存在的field的value：                 >> d.('database')='pubs'                 d =                    server: 'mpilgrim'                   database: 'pubs'
	在Python中添加新的key-value对：               >>> d["uid"] = "sa"               >>> d                       {'server': 'mpilgrim', 'uid': 'sa', 'database': 'pubs'}	在Matlab中添加新的field：                >> d.('uid')='sa'                d =                       server: 'mpilgrim'                       database: 'pubs'
	在Python中删除Dictionary的元素：              >>> d                        {'database': 'master', 'uid': 'sa', 'server': 'mpilgrim'}               >>> del d['uid']              >>> d                      {'database': 'master', 'server': 'mpilgrim'}	在Matlab中删除stuct的field：              >> d=struct('database', 'master', 'uid', 'sa', 'server', 'mpilgrim')              d =                  database: 'master'                  uid: 'sa'                 server: 'mpilgrim'              >> d=rmfield(d,'uid')                   d =                     database: 'master'                    server: 'mpilgrim'
	在Python中删除Dictionary所有元素：                 >>> d.clear()                 >>> d                          {}	在Matlab中删除struct所有field：                >> d=struct()                     d =                        1x1 struct array with no fields.

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2.3.2 Python的List和Matlab的Cell Array比较  

	Python	Matlab
List VS Cell Array	Python的List的下标从0开始	Matlab的Cell Array的下标从1开始。
	Python中List的定义： >>> li = ["a", "b", "mpilgrim", "z", "example"] >>> li ['a', 'b', 'mpilgrim', 'z', 'example'] >>> li[0]            'a' >>> li[4]        'example'	Matlab中Cell Array的定义： >> li = {'a', 'b', 'mpilgrim', 'z', 'example'} li =     'a'    'b'    'mpilgrim'    'z'    'example' >> li(1) ans =      'a' >> li(5) ans =      'example'
	Python中可使用负的List索引	但Matlab中不能用负数来索引Cell Array

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2.3.4 Python的切片和Matlab的切片比较

	Python	matlab
	Python中List的slice： >>> li[0:3] ['a', 'b', 'mpilgrim']        0:3表示得到下标为0、1、2的List元素。 由此可见在Slice这个功能上Python和Matlab很相似但也有很大不同。	在Matlab中想要对Cell Array 实现类似的效果要这样做： >> li(1:3) ans =      'a'    'b'    'mpilgrim'        这里1:3是一个向量(1,2,3)，用这个向量作为下标对li进行索引。
	Slice的简写：        在Python中：     >>> li[:3] ['a', 'b', 'mpilgrim'] >>> li[3:] ['z', 'example']	但是在Matlab中不能这样做，只能写成： >> li(1:3) ans =      'a'    'b'    'mpilgrim' >> li(4:end) ans =      'z'    'example'

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2.3.5 Python和Matlab在末尾追加元素

	Python	Matlab
	在Python中对List，可以使用append和extend来实现，但两者功能有所不同，append用来追加单个元素，extend用来进行List的连接。       在Python中对List使用extend： >>> li = ['a', 'b', 'c'] >>> li.extend(['d', 'e', 'f']) >>> li ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']	在Matlab中对Cell Array实现类似的效果： >> li={'a','b','c'} li =      'a'    'b'    'c' >> li=[li {'d','e','f'}] li =      'a'    'b'    'c'    'd'    'e'    'f'
	>>> len(li)            6	>> numel(li) ans =       6
	在Python中对List使用append： >>> li = ['a', 'b', 'c'] >>> li.append(['d', 'e', 'f']) >>> li ['a', 'b', 'c', ['d', 'e', 'f']] >>> len(li)       4 >>> li[-1] ['d', 'e', 'f']	在Matlab中对Cell Array实现类似效果： >> li={'a','b','c'} li =      'a'    'b'    'c' >> li{end+1}={'d','e','f'} li =      'a'    'b'    'c'    {1x3 cell} >> numel(li) ans =       4 >> li{end} ans =      'd'    'e'    'f'

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3 函数 

	Python	matlab
函数定义	def name(parameters):         return output	function  [output]=name(parameters) end
条件语句	if  condition : elif  condition: else:	if condition elseif  condition else end
循环语句	for  number in range(1,n) : while : break 跳出整个循环 continue  跳出该次循环	for number  = 1:n end while  condition end break 跳出整个循环 continue  跳出该次循环
lambda	Python中使用lambda函数： >>> g = lambda x: x*2 >>> g(3) 6	在Matlab中实现： >> g=@(x)x*2; >> g(3) ans =      6
	在Python中还可这样用： >>> (lambda x: x*2)(3) 6	但是Matlab中好像不行： >> @(x)x*2(3) ??? @(x)x*2(3)            | Error: Unbalanced or misused parentheses or brackets.