针对绘图方面的需求,matlab,python matlab库和R哪个更加强大

为数据分析的自由者而准备:Excel之上的MATLAB, R语言和Python
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(本文不针对&数据挖掘&的大规模数据。讨论的仍是常见的中通量科研数据的统计分析)数据分析和可视化软件层出不穷,让人眼花缭乱。傻瓜式的菜单操作给了我们便利,但给我们科研者带来的却是,数据越来越陌生。这些软件仿佛是实验外包公司一样,您对过程产生过怀疑么?我们提供数据,按照标准的规程一步步操作,结论自动呈现在懒人的面前。我不怀疑软件的正确性,我只怀疑使用者是否考虑过模型中的参数设置。同现代社会的其它多数娱乐活动一样,数据分析已经缺少了那种自由自在的、充满惊险的探索。DOS系统下的那种敲入代码,做计算机的主人,操纵着软件的灵魂,自己仿佛如同黑客一般,浸入计算机的虚拟世界里。然而这种感觉少了。伴随的后果是,我们不能自由地按照自己的意愿和思维,信马由缰地分析数据。这也是一切皆向文章的后果之一,只有P&0.05才是我们“所需要”的!辛苦了一番得出了P&0.05,不如一知半解的、软件给出的P&0.05。看,这两个P&0.05有区别么?后几句纯属戏言。莫管他人,让我们这些“固执者”进入那种“纯粹理性”的世界吧!享受数据可视化的炫丽,享受数据分析中逻辑和理性的快感!MATLAB、R、Python和SAS是数据分析软件大千世界中的四位佼佼者。MATLAB,且不说它的数值运算和simulink。一对[ ]和()可让你信手拈来地处理数据。在MATLAB的绘制图像中,任何东西都是对象,可以点击修改属性,也可以在图像上直接进行拟合,删除数据点。它的imagesc更是美妙至极,将matrix转换为颜色矩阵,更有感觉。MATLAB还满足了对DOS代码时代的回忆。在MATLAB里,可以像windows系统那样,操作几乎所有MATLAB之外的对象。连Arduino,MATLAB都可以操纵,看它多神通广大!R是统计分析的自由者。data.frame数据结构好像专门为统计分析而生。没有任何其它一种软件内置此类数据结构,它当然不是matrix的简单模仿。您见过可以随意给matrix中任一行、任一列命名的程序吗?像这种命名,在R中俯拾皆是,操纵数据不再枯燥,而是一种快感。R统计分析的优势在于,可以批量化,方便地可视化。R的绘图,更是可以做到信马由缰!让R去探索,SAS做验证。这是我统计分析的座右铭。Python在脚本里,如R,Perl,让人爱不释手。它即简练,又有现代语言面向对象的特点。这点连R都比不上。试试Biopython吧。用对象方式操作pubmed,可以通过编程批量化处理数据,it is amazing!Python的背后可是google老大的支持。SAS作为统计分析的航母,当属统计老大。别管它多笨重,多不便,可是人家就是金标准。RPOC中的MODEL书写方式,才是统计模型的数学真谛。PROC下的各个语句,尽管繁琐,但适合深入理解统计模型。SAS中MIXED模型,如小巧多功能的瑞士军刀,几乎涵盖了所有线性模型。许多新鲜的PROC,SAS总能出一本厚重的书来解释它,集该理论之大成,又有丰厚的例子。MATLAB、R和Python各有优势。如能整合在一起,interactively操作岂不更好?的确可以。这三个程序,每个对应一个Excel插件,通过COM技术,可以实时地交互数据。Excel是简单的数据库,直观方便,是很好的数据平台。打开一个Excel,再开启MATLAB、R和Python。Excel中任何数据可以像鱼儿一样,在三种软件中游来游去,多有趣。具体方式是,MATLAB通过Excel link插件,R通过RExcel插件,Python通过Datanitro与Excel实时沟通。Excel至少是2007版本,2010最好。再大型的数据,可以用数据库取代Excel,每个软件都会有SQL模块/库支持。小型的数据库也有,如SQLite。每个插件的安装方式和更详细的介绍,google里很多。SAS新的版本也支持R和Excel了,可惜我得不到。没机会尝试。工欲善其事必先利其器。打造合适自己的数据处理平台,更加透明地探索数据,规律离我们还远么?
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Copyright &Python是否会替代Matlab
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MATLAB 是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。使用 MATLAB,您可以较使用传统的编程语言(如 C、C++ 和 Fortran)更快地解决技术计算问题。但是Matlab正版的价格却非常昂贵。
Python完全免费,并且拥有众多的科学计算库,其可扩展性也特别强。
那么你们认为Python是否终有一天会替代Matlab?
计算方面,python确实有自己独特的优势,但是取代matlab在可预见的未来不太可能,因为matlab在仿真这一块所能实现的功能是非常强大的
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