Milyen környezetben válassza matlab vs mathematica vs juhar vs python
„Ez az összehasonlítás valójában azt jelenti, csak egy dolog, vannak fizetett programok, és vannak szabadon. És mi a jobb, úgy dönt, minden helyzetben. Könnyen el tudom képzelni olyan helyzetet, amikor egy kereskedelmi programot megoldja némi probléma a pár sor, és szabad szoftver segítségével egy ilyen eredmény lehet elérni rajtaütöttek egy első osztályú programozó és matematika (a fizetése 100 000 +) néhány hónapig.
brainick. ez. És Matlab'a teljesítmény magasságban. De a kereskedelmi döntéseket kell hoznia, amennyiben már ismeri a témát, és különösen észre, hogy amire szüksége van.
Mathematica - a kényelmes és hatékony nyelv, egy hatalmas standard könyvtár, egy csodálatos felület. Hátrányok - ár- és összetettsége az eredeti bejegyzést. Ez egy külön végrehajtása Modelica nyelv (SystemModeler) a szimuláció dinamikus rendszerek, de csak Windows alatt, és én még nem hallottam, hogy nem lenne valaki használni.
Matlab - jó a numerikus számítási, szimbolikus meglehetősen gyenge. Simulink modellezésére van olyan csomag, amely nagyon ismerős dicsérte. Ugyanez megéri a pénzt.
Python - népszerű és egyszerű, sok kész zsák, jó felület ipython (defláltuk Mathematica). De a nyelv meglehetősen gyenge - generikus algoritmusok ráírva kemény, magas hatásfok érhető el csak a könyvtárak C.
Octave: ingyenes viszonylag tisztességes klónja Matlab. Mintegy modellező rendszer még nem hallottam.
Scilab: ingyenes, de elfordult és befejezetlen klónja Matlab. Valamit, hogy viszonylag tisztességes Xcos szimulációs rendszer.
R: kényelmes nyelvet adatfeldolgozás és a statisztika. Egy hatalmas és jól szervezett külső könyvtárból.
Julia: a legjobb jellemzőket egyesíti a Matlab, R és python (valamint valami Lisp). De a fejlesztők még nem jelentette be a stabil verzió. Ha a stabilitás szempontjából nem kritikus, én nagyon ajánlom.
A többieknél vagy nem tudom.
Fejlesztő, Wolfram Research Inc. PhD, fizika
Azt tanácsolom, hogy sétálni a szakmai fórum, és hogyan lehet megoldani a különböző problémák különböző eszközökkel. Nézd meg, mi áll a legközelebb hozzád.
Az én tisztán partizán szempontból (dolgozom egy fejlesztő WRI), Mathematica lesz hátrány a legtöbb más források széleskörű matematikai problémákat. Azért mondom ezt, mint programozó és a személy, aki részt vesz a tudomány az elmúlt (Phd, Theor. Fizika, kvantumtérelméletben).
Látogasson el hozzánk a fórumon:
Van egy erős, szakmai és baráti közösség. Nézd, milyen feladatok vannak, és hogyan néz ki, mint a kódot, és így tovább. Lásd még a más közösségek más eszközökkel, és úgy dönt, hogy közelebb vannak a céljait.
brainick. Nos, és megmutatja, ki vagy valójában - csak a szokásos sonka enyhe kis intelligencia. QED. Számomra az, hogy kezelni, meg kell keresni a kölyök.
Az első 3 pontot nem fogok mondani neked valamit, a 4.:
bender.astro.sunysb.edu/classes/python-science
www.astro.cornell.edu/staff/loredo/statpy
Python maga ezen a területen nem népszerű, mert ez egy python, hanem azért, mert a meglévő eszközöket, amelyeknek viselniük Python, mindent, amit szeret és nem szeret
Ezután el kell dönteni, hogy mit kell tekinteni. Diffury, mátrixok, stb, ahol a sebesség a fontos - Matlab. Bármilyen szimbolikus számítások - itt Maple valószínűleg esélye, hogy más csomagokat.
Statisztikák + megjelenítés - R. függetlenül mindent megtesz Python + numpy + SciPy +.
Besorolás biztosan feltételes. Az egyetlen dolog, ami erősen ajánlott - Mathematica.
mert a uporotyh nyelvet.
Bármit, nem ajánlom, meg kell érteni ezt. Rád nézek majd süt a felületesség, Habra nyilvánvalóan nem elég.