Python vs. Matlab

¿Qué es Python y qué es Matlab?

Python, por definición, es un lenguaje de programación. La implementación más común es que en C (también conocido como CPython) y es lo que se refiere principalmente a como «Python». Aparte del lenguaje de programación y el intérprete, Python también consta de una amplia biblioteca estándar. Esta librería está dirigida a la programación en general y contiene módulos para temas específicos de SO, enhebrado, redes, bases de datos, etc.

Matlab es un entorno de computación numérico comercial y lenguaje de scripting. El concepto de Matlab se refiere a todo el paquete, incluyendo el entorno de desarrollo integrado (IDE). La biblioteca estándar no contiene tanta funcionalidad genérica de programación, pero incluye álgebra matricial y una extensa biblioteca para procesamiento y trazado de datos. Para la funcionalidad adicional la compañía de MathWorks proporciona los kits de herramientas (pero éstos le costan extra). Para la computación científica en Python, necesita paquetes adicionales (por ejemplo, Numpy, Scipy, Matplotlib). Además, necesitará un IDE. Muchos pythoneers vienen de un entorno Linux y usan un shell de Python y un editor (como vi o Emacs), pero la gente que viene de Matlab prefiere un IDE rico en funciones. Hay un puñado de IDE disponibles, algunos de los cuales son gratuitos.

¿Por qué Matlab es malo?

Matlab tiene algunas deficiencias fundamentales. La mayor parte de éstos surgen de su naturaleza comercial:

Los algoritmos son propietarios, lo que significa que no puede ver el código de la mayoría de los algoritmos que está utilizando y tiene que confiar en que se implementaron correctamente. Matlab es bastante caro, lo que significa que el código que está escrito en Matlab sólo puede ser utilizado por personas con fondos suficientes para comprar una licencia. Naturalmente, el Mathworks pone restricciones en la portabilidad del código, la capacidad de ejecutar su código en la computadora de otra persona. Puede ejecutar su aplicación «compilada» usando Matlab Component Runtime (MCR), pero su aplicación portátil debe coincidir exactamente con la versión del MCR instalado, lo cual puede ser una molestia considerando que Matlab lanza una nueva versión cada 6 meses.

La naturaleza propietaria también hace difícil / imposible para terceros extender la funcionalidad de Matlab.
Además, existen otras cuestiones que se derivan de los orígenes de Matlabs
Paquete de manipulación de matriz:

El punto y coma. Puede ser útil mostrar el resultado cuando escribe código en la consola, pero en secuencias de comandos no tiene sentido que se deba terminar una línea con un punto y coma para suprimir la salida.
La indexación se realiza con llaves en lugar de paréntesis, lo que dificulta distinguirlo de una llamada de función.

¿Por qué Matlab es bueno?

Tiene una cantidad sólida de funciones. Simulink es un producto para el que no hay alternativas de igual estatura
(todavía). Podría ser considerado más fácil para los principiantes, porque el paquete incluye prácticamente todo lo que necesita para empezar, mientras que en Python usualmente necesidad de instalar paquetes adicionales y un IDE. (Pyzo, PythonXY tratar de resolvereste problema.)
Tiene una gran comunidad científica; Se utiliza en muchas universidades (aunque pocos individuos pueden ahorrar el dinero para comprar una licencia).

¿Por qué Python es mejor?

Aunque Matlab tiene algunas ventajas como las enumeradas arriba, la
Y poderosos argumentos para elegir Python son escuchar a continuación:

1) Legible y compacto

El código Python tiende a ser más compacto y más legible que Matlab código. Hay varias razones para esto:

A diferencia de Matlab, que utiliza declaraciones finales como cierres (es decir, para indicar el final de un bloque), Python determina el alcance de un bloque basado en indentación. Esto obliga a los programadores de Python a sangrar bloques de código, lo cual es una buena práctica de todos modos. (Y, a diferencia de los programadores que trabajan en la mayoría de los otros lenguajes, ningún programador de Python pierde tiempo buscando una sentencia final que falta).

Al igual que casi todos los lenguajes de programación distintos de Matlab, Python usa corchetes para la indexación y paréntesis para llamadas de función y método. Matlab utiliza paréntesis para ambos. El uso de corchetes por Python para la indexación es importante para la legibilidad, y también facilita la vida a los programadores que deben trabajar con múltiples idiomas. El uso de paréntesis de Matlab para las llamadas de indexación y de función puede hacer que el código Matlab sea difícil de entender y es una fuente frecuente de errores.

El soporte para asignaciones aumentadas tiende a hacer que el código de Python sea menos detallado que el código de Matlab. Compare los dos fragmentos de código siguientes, que recogen los conteos para un histograma bidimensional:

Tenga en cuenta que el código Matlab es aproximadamente el doble de largo. Las posibilidades de un error tipográfico son mayores al ingresar este código, y tarda más tiempo para que alguien lo lea y lo entienda. En general, el código Python es casi siempre más pequeño (en términos de líneas de código, suponiendo sólo una instrucción y no más de 80 caracteres por línea) que el código de Matlab que realiza la misma tarea.

Para el código que realiza principalmente las operaciones numéricas, uno puede esperar una aplicación de Python a ser 10 a 20 por ciento más pequeño que el código Matlab equivalente. Para los programas que realizan el proceso extenso de la secuencia, la ventaja de Python es aún mayor.

El soporte de Python para la transmisión automática permite una Legible. A continuación se muestra una muestra de código Matlab que realiza la resta y multiplicación de elementos con radiodifusión por elementos, donde A tiene dimensiones 20x1x15, B es 20x12x1 y C 1x12x15. El código Python / NumPy correspondiente se ve exactamente igual que en la ecuación que implementa.

Python no restringe arbitrariamente el uso de literales en expresiones. He aquí algunos ejemplos de entrada / salida de una sesión de IPython:

Ahora intente lo mismo en Matlab:

La mejor legibilidad de Python es mucho más que una cuestión de estética. Una mejor legibilidad conduce a menos errores, una depuración más rápida cuando se introducen errores y una comprensión más rápida cuando uno debe trabajar con el código de otra persona (o con su propio código después de un largo paréntesis)..