matlab和python的区别

指代不同、用处不同。matlab是Python的集成开发环境 ，自152b1以来已与该语言的默认实现捆绑在一起。python：是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言。

matlab和python的区别

1、matlab被打包为Python包装的可选部分，包含许多Linux发行版 。 完全用Python和TkinterGUI工具包编写（Tcl/ Tk的包装函数）。

2、python：被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。

matlab的基本使用方法

认识基本区域：如图所示，这是matlab打开之后的基本界面，上方为命令功能区，右侧为命令行输入栏，左上角为当前路径中文件夹详情，左下角为软件工作区。

数据的导入：

matlab经常被用于做数据可视化，数据分析等，这就需要数据的导入，点击如图所示位置中的导入数据，然后选择你要导入的数据的文件，然后进行如图所示的 *** 作，即可导入数据。

命令行的使用：

这里仅使用一个简单的命令 *** 作，命令：baidu2=baidu1;如图所示，在命令行中输入你的命令，这时只要点击确定，即可被执行。

函数的使用：

在软件左上角位置中的 点击 新建，之后即可新建脚本，函数等文件，这里选择文件，之后将会出现如图所示的函数的基本形式，function函数的基本形式，编辑完成后，只要将函数名输入到命令行中即可进行使用。

使用sicpyio即可sicpyio提供了两个函数loadmat和savemat,非常方便

以前也有一些开源的库(pymat和pymat2等)来做这个事,

不过自从有了numpy和scipy以后,这些库都被抛弃了

下面是一个简单的测试程序,具体的函数用法可以看帮助文档:

[python] view plaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片

import scipyio as sio

import matplotlibpyplot as plt

import numpy as np

#matlab文件名

matfn=u'E:/python/测试程序/162250671_162251656_1244mat'

data=sioloadmat(matfn)

pltclose('all')

xi=data['xi']

yi=data['yi']

ui=data['ui']

vi=data['vi']

pltfigure(1)

pltquiver( xi[::5,::5],yi[::5,::5],ui[::5,::5],vi[::5,::5])

pltfigure(2)

pltcontourf(xi,yi,ui)

pltshow()

siosavemat('saveddatamat', {'xi': xi,'yi': yi,'ui': ui,'vi': vi})

模块

1定义

计算机在开发过程中，代码越写越多，也就越难以维护，所以为了编写可维护的代码，我们会把函数进行分组，放在不同的文件里。在python里，一个py文件就是一个模块。

2优点：

提高代码的可维护性。

提高代码的复用，当模块完成时就可以在其他代码中调用。

引用其他模块，包含python内置模块和其他第三方模块。

避免函数名和变量名等名称冲突。

python内建模块：

1sys模块

2random模块

3os模块：

ospath:讲解

>

数据可视化

1matplotlib :

是Python可视化程序库的泰斗，它的设计和在1980年代被设计的商业化程序语言MATLAB非常接近。比如pandas和Seaborn就是matplotlib的外包，它们让你能用更少的代码去调用 matplotlib的方法。

访问：

>

颜色：

>

教程：

>

2Seaborn：

它是构建在matplotlib的基础上的，用简洁的代码来制作好看的图表。Seaborn跟matplotlib最大的区别就是它的默认绘图风格和色彩搭配都具有现代美感。

访问：

>

3ggplot：

gplot 跟 matplotlib 的不同之处是它允许你叠加不同的图层来完成一幅图

访问：

>

4Mayavi：

Mayavi2完全用Python编写，因此它不但是一个方便实用的可视化软件，而且可以方便地用Python编写扩展，嵌入到用户编写的Python程序中，或者直接使用其面向脚本的API：mlab快速绘制三维图

访问：>

讲解：>

5TVTK：

TVTK库对标准的VTK库进行包装，提供了Python风格的API、支持Trait属性和numpy的多维数组。

VTK (>

讲解：>

机器学习

1Scikit-learn

是一个简单且高效的数据挖掘和数据分析工具，易上手，可以在多个上下文中重复使用。它基于NumPy, SciPy 和 matplotlib，开源，可商用（基于 BSD 许可）。

访问：

讲解：>

2Tensorflow

最初由谷歌机器智能科研组织中的谷歌大脑团队（Google Brain Team）的研究人员和工程师开发。该系统设计的初衷是为了便于机器学习研究，能够更快更好地将科研原型转化为生产项目。

：《Python视频教程》

Web框架

1Tornado

访问：>

2Flask

访问：>

3Webpy

访问：>

4django

>

5cherrypy

>

6jinjs

>

GUI 图形界面

1Tkinter

>

2wxPython

>

3PyGTK

>

4PyQt

>

5PySide

>

科学计算

教程

>

1numpy

访问

>

讲解

>

2sympy

sympy是一个Python的科学计算库，用一套强大的符号计算体系完成诸如多项式求值、求极限、解方程、求积分、微分方程、级数展开、矩阵运算等等计算问题

访问

>

讲解

>

解方程

>

3SciPy

官网

>

讲解

>

4pandas

官网

>

讲解

>

5blaze

官网

>

密码学

1cryptography

>

2hashids

>

3Paramiko

>

4Passlib

>

5PyCrypto

>

6PyNacl

>

爬虫相关

requests

>

scrapy

>

pyspider

>

portia

>

html2text

>

BeautifulSoup

>

lxml

>

selenium

>

mechanize

>

PyQuery

>

creepy

>

gevent

一个高并发的网络性能库

>

图像处理

bigmoyan

>

Python Imaging Library(PIL)

>

pillow：

>

自然语言处理

1nltk：

>

教程

>

2snownlp

>

3Pattern

>

4TextBlob

>

5Polyglot

>

6jieba：

>

数据库驱动

mysql-python

>

PyMySQL

>

PyMongo

>

pymongo

MongoDB库

访问：>

redis

Redis库

访问：>

cxOracle

Oracle库

访问：>

SQLAlchemy

SQL工具包及对象关系映射（ORM）工具

访问：>

peewee，

SQL工具包及对象关系映射（ORM）工具

访问：>

torndb

Tornado原装DB

访问：>

Web

pycurl

URL处理工具

smtplib模块

发送电子邮件

其他库暂未分类

1PyInstaller：

是一个十分有用的第三方库，它能够在Windows、Linux、 Mac OS X 等 *** 作系统下将 Python 源文件打包，通过对源文件打包， Python 程序可以在没有安装 Python 的环境中运行，也可以作为一个 独立文件方便传递和管理。

2Ipython

一种交互式计算和开发环境

讲解

>

命令

ls、cd 、run、edit、clear、exist

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