1樓：su ya
matlab很多不能做/做不爽啊比如說資料存在mongodb裡
會干擾到生產環境資料庫選型的話matlab就不應該出現嘛
2樓：
2023年4月24日更新線
距離上次回答有兩年了.
發現我上次提到的MATLAB不再成立了.看來這兩年MATLAB的進步還是很大的.
1 比如上次提到的資料清洗.
MATLAB有table資料格式, 相當於pandas的dataframe, 功能類似於pandas.
2 比如上次提到的機器學習.
大部分fit開頭的機器學習模型是自帶超參優化的.
3 深度學習方面. 最近幾年. 神經網路工具箱快要被深度學習攻占了. 具體我沒有用過, 不知道效果如何.
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距離上次提問有將近一年時間了，根據自己的實踐，自問自答一下。
1 資料清洗，資料預處理方法，Python的pandas完爆MATLAB啊。
2 機器學習方法，Python的scikit太好用了，MATLAB在這方面演算法少，而且優化超參要一層一層迴圈，而scikit-learn一兩句搞定。
3 深度學習方法，Python有的theano，keras，lasagne等等，而MATLAB這方面的庫幾乎沒有，找到的乙個，還停止維護了，還建議使用Python的庫。。。
4 感覺MATLAB相比Python最明顯的優勢是它的IDE，除錯很方便，文件很全。
3樓：路強
例子很多，看你的具體應用，python骨子裡是萬能語言，matlab骨子裡是矩陣運算，在通用的語言功能方面有先天不足，比如樓上說的字串處理，matlab能做但肯定不如python用著舒服，如果你還要做中文分詞、自然語言處理可能會更麻煩了。
硬要舉例子，那我也可以舉乙個，我需要：
1. 在aliyun上布乙個分布式爬蟲每天定時上網抓資料，然後完成資料的清洗和入庫。有入postgressql的，有入mongodb的。
2. 因為sql資料可能會更改資料結構，所以我還要用orm的方式對資料庫表結構的更改做版本管理。
3. 整理完的資料我要用一定的模型進行分析，然後動態生成一些圖表。
4. 我要做乙個動態網頁將相關的資料以及分析的圖表展現出來。
上述工作（以我對matlab的了解）matlab只能完成第3步，而python全都可以做，並且往aliyun上安裝個盜版（我當然買不起正版）的基於linux的matlab想想也挺蛋疼的，當然如果你的需求僅僅是第3步，你完全可以用matlab。
ps：我不知道生產環境下有多少真正用matlab做資料分析的，但知道python用得真挺多，用到生產環境下的話你必然要考慮matlab的成本問題。所以題主如果是想從事資料分析這個行當而不是僅僅為了搞科研，建議還是要學習一下python這種免費的語言，儘管python可能在數值型的資料分析方面不如matlab庫多，但是python能勝任的事情真的會更多，從資料抓取、清洗、整理、分析一直到展示都可以只用一種語言，並且python真得學起來挺簡單。
這裡沒有黑matlab的意思，我從98年就開始用matlab，幫助我完成了很多個專案，對其還是有好感的，做資料處理確實是能大幅度提公升開發效率。離校後用得越來越少，下盜版太不方便了，並且在自己機器上裝這麼個使用頻率不高的龐然大物的慾望很低。而python，任何乙個linux發行版都自帶，再隨便裝上一兩百兆的工具就可以幹活了。
做資料分析用python還是R？
ISKP 選擇什麼語言不是關鍵，主要是分析的方法和理論需要紮實的基本功。R語言在統計分析方面可能更加靈活，但是在大規模的資料處理方面捉襟見肘。而Python本身是乙個程式語言，但是有豐富的資料分析包來支援常見的函式。但是還是在實踐過程中有一些想要的函式並不在常用的statmodel sklearn ...
python能做資料分析嗎？
舒拉 結論，可以的，而且是最好用的工具之一。資料分析，這條技術路線，最開始有下面這些，最後面兩個是偏統計和機器學習的模組 一 numpy 二 pandas 三 matplotlib 四 scipy 五 statsmodels 六 scikit learn 波妮說資料分析 可以。py是實現資料分析的工...
想直接學習Python進行資料分析，有哪些從0開始學習的教材？
Missok 對比Excel，輕鬆學習Python資料分析 和 對比Excel，輕鬆學習Sql資料分析 張紅俊的書，比較實用，網上可能找不到，實體書比較貴，閒魚上有pdf賣，也就幾塊錢搞定 人從眾 資料分析最重要的是分析方法和思維，python只是個工具而已，也可以用Excel或者其他視覺化工具處理...