在机器学习科学计算领域,有哪些工具能让python和matlab一样好用...
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发布时间：2022-04-23 15:51
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热心网友
时间：2022-04-19 02:47
Pycharm相比Spyder的优点是：
1 调试更方便，Spyder在其他文件里面设置断点，竟然无法停下来，必须得在主程序里面设置一个断点，然后“Step into”，如果嵌套比较深的话，这种方法特别麻烦。 Pycharm就没有这个问题。
2 Pycharm的“Reformat code”功能我特别喜欢，可以自动将你的代码排版规范，比如=两边各空一格，函数结尾空两行等等，不止能作用于一个文件，而且能一次性作用于整个项目！
Pycharm的缺点：
1 最新版本虽然支持了ipython，但功能体验比较差，1，反应比较慢 2 tab键经常不能弹出对象的属性与方法。
2 没有workspace。
所以，我的建议是结合使用这两个工具，基本上能达到MATLAB的使用体验。
2016年3月14日的补充
经过一段时间使用，也发现了Anaconda的缺点。特别是spyder。
1 在workspace里，对数据量偏大一点的变量进行查看，容易卡死，而MATLAB不会。
2 再workspace里，浮点数只显示小数点后三位，我经常要手工修改为显示为小数点后6位，不知道怎么修改默认设置。
3 断点调试明显没有MATLAB方便。
4 没有MATLAB那样方便的Profiler,用于发现代码运算瓶颈，而Spyder没有。
还有其他的，就不一一列举了，总之，在IDE上，Spyder相比MATLAB差远了，但我用Python，仍然会用Spyder，因为目前没有更好的替代品。
原答案：
千言万语汇成一句话: 安装Anaconda!
Anaconda非常适合做研究.Pycharm适合做开发,而不是研究.
为什么说Anaconda好呢?
1 自带了很多适合搞科学研究的库,比如numpy, scipy, pandas, matplotlib, sympy, sklearn等.
2 里面的spyder的界面非常像matlab的界面, 还支持单步调试.编辑器像matlab那样，可以创建cell（使用#%%，与matlab类似），方便查看与调试。
3 里面的ipython notebook, 非常适合交互和展示成果.
热心网友
时间：2022-04-19 04:05
python的优点，免费，各种支出的库，深度学习的东西挺多，开发东西很方便。很简单的几个命令行就能够完成好多工作。缺点就是各种配库，并且还的考虑兼容性，运行速度啥的。
matlab 都集成好了，用起来方便。
运行速度来说python的速度比较慢，运行FOR，要不C慢100倍比M代码慢20多倍。
