大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于机器学习 python matlab的问题，于是小编就整理了3个相关介绍机器学习 Python matlab的解答，让我们一起看看吧。
量化投资中，MATLAB和python哪一个好？
Matlab在矩阵处理方面的强大优势Python无法比拟，我曾经用Matlab和Python跑同一个算法，涉及到矩阵中Symbol求导。
Python用的是Numpy，Sympy和Scipy，感觉Sympy中Matrix虽然功能强大，但是速度很慢，而且需要专注其中各种细节。
如：其对Complex类型是无法自动expand的，常常出现(1+I)(2I+1)这种结果，这时需要调用.expand来解决。
Matlab可以使你专注于模型，Python要超过Matlab还需要时间。
但是Python在内容抓取，机器学习，等有强大的第三方包，如Scarpy，Skikit-learn等，发展很快。
python和matlab通用吗？
Python和MATLAB是两种常用的编程语言，它们都有自己的特点和用途。虽然Python和MATLAB都可以进行科学计算和数据处理，但在某些方面它们并不完全通用。
Python是一种通用编程语言，具有强大的生态系统和广泛的应用领域。它具有丰富的第三方库，如NumPy、Pandas和SciPy，可用于科学计算、数据分析和机器学习等任务。Python也是一种易于学习和使用的语言，具有更广泛的社区支持和开发***。
MATLAB则是一种专注于数值计算和科学工程领域的语言和开发环境。它提供了丰富的数学函数库和工具箱，用于快速进行数值计算、数据可视化和仿真建模。MATLAB在信号处理、控制系统、图像处理等领域有广泛的应用，尤其在工程和科学研究中被广泛***用。
虽然Python和MATLAB在某些方面有重叠的功能，但它们的语法和编程风格有所不同。将MATLAB代码转换为Python代码可能需要一些调整和适应。然而，由于Python的通用性和广泛的库支持，许多科学计算和数据处理任务在Python中可以找到等效的解决方案。
因此，具体而言，Python和MATLAB在某些方面可以互通，但也需要根据具体的任务和应用场景来决定是否可以直接迁移代码或选择合适的工具和库进行转换。
Python如何像matlab一样处理数据？
关于这个问题，Python可以使用NumPy和Pandas库来像Matlab一样处理数据。NumPy是一个用于科学计算的Python库，它提供了多维数组对象、线性代数、傅里叶变换等功能。Pandas库则提供了数据结构和数据分析工具，可以轻松地对数据进行操作、清洗和分析。
下面是一些使用NumPy和Pandas处理数据的示例：
NumPy可以使用numpy.array()函数来创建一个数组：
```python
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(a)
```
输出结果为：
到此，以上就是小编对于机器学习 python matlab的问题就介绍到这了，希望介绍关于机器学习 python matlab的3点解答对大家有用。
