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R 语言和 Matlab 相比各有啥优缺点( 二 )


如果要去选择的话，我觉得正确的思路是以知识本身为重点，有了这个知识之后，需要用哪种语言，就去学这种语言然后在这个语言里运用这个知识，需要用另一种语言，就去学另一种语言然后在那种语言里运用这个知识。“需要”有可能是老板要求，老师要求，某种语言有现成的解决方法等等等等。
一个不错的统计学家/经济学家/等应该是有了知识之后用哪种语言无所谓的。我是因为老板要求，外加总搞数据和统计，那就自然首选R了。Matlab大概搞自然科学会比较喜欢吧。


■网友
由于课程要求，两个都进行使用，但是Matlab用的更加熟练一些
我个人觉得除了价格区别外，以及 R 对统计人士比较友好外。
R 不如 Matlab。
尤其是在速度方面。
有 Mathworks 员工维护的软件质量真的是不一样。
首先我们可以看到 Matlab 官方提供的与 R 进行的对比（除了第一段假客气了一下，剩下文字的完全不虚的样子，正文开头就写着 How MATLAB Outpaces R）
MATLAB vs. R官方表明相对 R 主要优势是
A high-productivity development environment 高生产力开发环境Extensive toolboxes and apps 丰富的工具箱和应用程序Faster performance and easy deployment 更快的性能和实现The assurance of quality and reliability 更好的质量和可靠性对于我来说，我真是着实感受到了第三点，性能的差距！！！
例子如下：
Rstudio 我从未能够打开一个大于80MB的矩阵进行实施预览而不卡顿， Matlab 打开同样数据那个流畅性，让人感动！我不管跑教授（自己开发了多个R package）写的标版程序，还是自己调用 R 函数，调用不同package写的程序，可能是我R水平不够高，这些程序几乎从未让我 Mac 上的 CPU 占用率超过 100%（单个核心），而 Matlab，很多默认函数随随便就能让CPU 接近满负载运转 350% 到 400%（四个核心）。 那多核心电脑大部分情况下跑R 有什么优势啊！而官方文档里也明确对比了两者性能差距，差距是巨大的！
R 语言和 Matlab 相比各有啥优缺点

对于线性代数的运算，速度最快是 R的 420 倍！对于 clustering 聚类分析，最快能够达到 235 倍！如果说 Matlab 本来就是线性代数强者，和线性代数相关的对比是欺负 R 的话，那么普通程序对比，平均也快4倍，最快能够达到 28 倍。这相隔5年的CPU发展差距都没这么大吧。。。

大部分人都会觉得 Matlab 快，但是快这么多，可能超乎很多人的印象！

我个人选择是这样的：
搭神经网络： Python （Matlab 现在也有利用 cuda 的 deep learning toolbox，还没试过）
日常仿真，验证算法： Matlab
符号计算，毫无疑问选择 Mathematica。

■网友
好多回答都说Matlab收费 R语言免费的问题，我就纳闷了，不是大把的常春藤985么，大部分学校都跟Matlab有合作可以免费使用正版吧。。。只要用学校的邮箱作为账号注册一个Matlab账号就行了，很多人可能不知道自己的学校给自己安排了邮箱域名，一般是 学号@大学名称.http://edu.cn 或者之类的，用这个邮箱注册下就行，Matlab网站会检测到你学校的证书然后就可以免费使用正版了，然后的话R语言应该是偏向统计和数据分析的，Matlab偏向工程计算和仿真，有很多这方面的工具包，比如电力行业经常用的，最有名的Simulink仿真平台（比较偏向微网和电站、逆变器级的仿真），还有康奈尔大学开发的matpower开源电力潮流计算工具包，还有一些个人开发的PSAT(Power System Analysis Toolbox)、MatDyn之类的对大电网进行动态仿真的工具包，这些是R语言不具备的。考虑到数值计算和代数计算（微分方程和矩阵运算），Matlab无疑是优于R和Python这些的，因为它是基于C语言做了很多优化的，R和Python虽然也有C语言接口，但是从调用优化等方面弱于Matlab太多了，比如Python常用的矩阵运算工具包Numpy，从操作便捷度和速度上输给Matlab太多了，Matlab仅仅略弱于Fortran和基于此语言的PSCAD等


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