如何寫出比MATLAB更快的矩陣運算程序？如果禁用了MATLAB，則只能使用Python。Python優(yōu)于Matlab的優(yōu)點：1。通用編程語言，除了科學計算之外，它還可以做很多其他的事情，比如web。

如何寫出比MATLAB更快的矩陣運算程序？

如果禁用了MATLAB，則只能使用Python。

Python優(yōu)于Matlab的優(yōu)點：1。通用編程語言，除了科學計算之外，它還可以做很多其他的事情，比如web。2字符串運算比MATLAB更方便。請注意，即使是科學研究也常常是在弦上進行的。典型的結果是，許多人開始放棄Perl，轉而使用Python進行生物信息學分析，而MATLAB盡管有其生物信息學工具箱，卻毫無用處。對不起，我不知道你要從事哪個領域的科學研究。此示例可能不適用于您3。免費的。如果你不花很多錢去買盜版的MATLAB，你在發(fā)送文章時應該小心。但是Python沒有這個問題。MATLAB相對于Python的優(yōu)勢：1。矩陣運算非常方便。我沒有發(fā)現(xiàn)任何語言運算矩陣比MATLAB更好，Python numpy也不是。2運行程序后，可以在工作區(qū)中查看結果，以便于進一步觀察。但是Python似乎可以通過特殊的包來實現(xiàn)這一點。我從沒試過，但我不知道。三。在某些特定領域，matlab工具箱更可靠。畢竟，敢賣這么貴，沒有干貨是不夠的。許多Python包的源代碼非常復雜，比如numpy當然是值得信賴的，但是很難說您是否可以在Internet上下載包。

矩陣怎么進行加減？

1. 我們首先找到一個新的矩陣。要加和減矩陣，我們需要兩個矩陣。我們將第一個矩陣定義為a.

2。第二步，我們找到另一個矩陣。我們把這個矩陣定義為B矩陣。我們單獨定義。最好在下面加以區(qū)分

3。第三步，我們首先進行加法運算。操作過程是將兩個矩陣并排寫出來，在相應的位置上進行加減運算，如下圖所示

4。第四步，我們對矩陣進行減法運算，A是被減法的矩陣，B是減法器。和加法基本相似，也是相應位置的減法數(shù)。

5. 矩陣被廣泛應用。我建議你好好學習這部分。

Python語言其實很慢，為什么機器學習這種快速算法步驟通常還是用呢？

對于那些使用了多種開發(fā)語言（Java、C#、nodejs、Erlang）然后轉用Python進行機器學習的人，我想談談我的看法。

首先，Python真的很慢嗎？我的回答是真的。非常慢。for循環(huán)比CPP慢兩個數(shù)量級。

那么為什么要使用Python呢？如果我們遍歷超過一億個數(shù)據(jù)，兩個數(shù)量級的差異是不可接受的。但是，如果我們使用Python來執(zhí)行頂層邏輯并阻塞數(shù)以億計的數(shù)據(jù)，Python只會循環(huán)十幾次，剩下的就留給CPU和GPU了。所以兩個數(shù)量級無關緊要？一毫秒和100毫秒在整個系統(tǒng)中并不重要。

Python最大的優(yōu)點是它可以非常優(yōu)雅地將數(shù)據(jù)拋出到高效的C、CUDA中進行計算。Numpy、panda、numba這些優(yōu)秀的開源庫可以非常方便高效地處理海量數(shù)據(jù)，借助ZMQ、cell等還可以做分布式計算，gevent借助epoll系統(tǒng)IO優(yōu)化。因此，它不需要花費太多的精力就可以優(yōu)雅高效地完成海量數(shù)據(jù)處理和機器學習任務。這就是Python如此流行的原因。

好好想想。同樣的性能，代碼只有CPP或Java的三分之一或更少，不是很吸引人嗎？

python怎么實現(xiàn)矩陣運算？

1. Numpy導入并使用data1=mat（zeros（（））?創(chuàng)建3*3 zero矩陣，其中zeros函數(shù)的參數(shù)是元組類型（3,3）data2=mat（ones（（））?創(chuàng)建2*4 1矩陣。默認值是浮點數(shù)據(jù)。如果需要int type，可以使用dtype=intdata3=mat（隨機.rand（））#這里的隨機模塊使用numpy中的隨機模塊隨機.rand（2,2）創(chuàng)建一個二維數(shù)組，該數(shù)組需要轉換為#matrixdata4=mat（隨機.randint（10，size=（））#生成一個介于0和10之間的3*3隨機整數(shù)矩陣。如果需要指定下限，可以添加額外的參數(shù)data5=mat（隨機.randint（，size=（））；生成一個介于2和8之間的隨機整數(shù)矩陣，data6=mat（eye（，dtype=int））；生成一個2*2矩陣對角線矩陣A1=[]A2=mat（diag（A1））#生成一個帶有對角線1、2和3的對角線矩陣