- 主题:Matlab的地盘已经被Python蚕食殆尽了吧？
python有mpi4py，但我觉得可以说想用mpi去并行执行python你这思路就错了。mpi是上
古时代的并行计算框架了，dask它不香么？
其次，非x86怎么不好用了？我在小机上就用python做过课题呀，python本身是跨平台
的，很多底层库要么cython要么c写的，不存在平台依赖呀。
当然了，虽然gpu加速我可以用pycuda来搞，但你一定要在国产cpu超算平台上搞个
python wrapper估计还真没有。不过只要你给c library，python就可以用cffi搞定呀，
并且问题来了，matlab就有么？
【 在 sssss (冬至) 的大作中提到: 】
: mpi不好用
: 非x86 CPU上不好用，比如几个国产CPU的国家超算平台
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修改:lvsoft FROM 101.81.86.*
FROM 101.81.86.*
不用了解，这东西是个人就会，但这玩意儿没网络就是配不起来。Matlab自带完整帮助，python用法想不起来了你到哪儿查去？
谷歌怎么用我不知道，反正国内就这环境。再说谷歌员工顶多是一点儿商业信息，有人关心吗？
要是NASA 洛马 白宫的电脑在网上，你倒是可以拿来说说
【 在 lvsoft 的大作中提到: 】
: anaconda了解下。
: 顺便，人家google都在研究放弃企业级防火墙，消除内网概念，让公司内部所有服务器和
: 员工的pc直接暴露在internet上了，国内这些个安全还是主要靠断网的地方，我不太想评
: ...................
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FROM 117.136.38.*
而且我没觉得会用这个有多值得拿出来说的地方，无非是个工具而已，会用matlab做这些事儿的人换python分分钟的事儿，方便不方便罢了。
python有多简单大家又不是不知道，会写脚本的一个星期上手没什么困难吧？
你要是能拿C++干这些事儿那确实可以挤兑一下Matlab。但python这种智商正常的人都会用的东西，没什么值得说的。
【 在 lvsoft 的大作中提到: 】
: 数值计算numpy
: 符号计算sympy
: 科学计算scipy
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FROM 117.136.38.*
汽油车和电车的关系了。纵使电车有很多优点，短期不会取代汽油车，未来就不知道了。
【 在 lvsoft 的大作中提到: 】
: 完全不能打？这么说吧，Python距离simulink差的只是一个系统性的整合工作罢了。
: 之所以没人来搞，那是因为用户群太小。能用python解决这类问题的人通常都喜欢符号
: 化的系统去解决问题，压根就看不上这种面向新人的“可视化”界面；需要这类可视化界
: ...................
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FROM 223.104.3.*
好听的难听的都说了，还是捡好听的吧。
你说的交互跟我说的交互含义不一样。
你说的这个交互，就像你说的，是一个思考流程。
python有notebook，matlab也有个live script。这类东东我最早见自mathematica。
我说的交互，则是这样：
一般搞研发用matlab，会写个函数啥的，会把一些测来的数据输进去，然后画出些图来。
假设是几条曲线吧。
然后研发人员就会盯着曲线开始思考了：
这个峰在这里说？来，看看峰值多少；再来，比一下，看看峰宽多少。
这几条线得区分一下啊，来，右键换种marker，再来，右键换种线型。
嗯，怕是要起个标题啊，叫个啥好呢？
有点心得或注意事项啊，是不是弄个框框写点备注啊？
基本上就是这种画风。
所以你推荐的代码式方法，对他们不好使。
我自己也想找个python写的成品替代品，真是没找到。
最后是AI吧，这个用matlab来做的不多。
会AI的，很多都熟悉编程，加上matlab对AI的支持来得晚一步，自然用python的多。
尽管AI很热，但是跟整个科研领域相比，只是个小个头，对大局面没多大影响。
【 在 lvsoft (Lv(The Last Guardian)) 的大作中提到: 】
: 国内高校和院所用matlab的人是挺多的，说的好听一点这叫专注于自己领域的核心问
: 题，工具能用就好。说的不好听一点这个叫凑合了事。
: 在图上加个箭头什么的这类甜点功能，matplotlib就是加几行代码的事，随便举个例
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FROM 218.203.237.*
你说的这个都比不上惯性问题，比如你做图像处理，做个简单显示滤波什么的py和mat还有c++都一样
要是上个CNN或者GAN什么的，用mat是给自己找罪受
你要是说做个图像处理再分个类随便调一下SVM什么的，mat还是比py顺手
要是想法都有了拿CV来验证封装一下，C++麻烦也只愿意选它
【 在 lvsoft 的大作中提到: 】
: python有mpi4py，但我觉得可以说想用mpi去并行执行python你这思路就错了。mpi是上
: 古时代的并行计算框架了，dask它不香么？
: 其次，非x86怎么不好用了？我在小机上就用python做过课题呀，python本身是跨平台
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FROM 124.202.196.*
你的提问和我回答本文问题没有关系。
【 在 Tyo 的大作中提到: 】
: 你觉得这部分用户量比Python用户量，什么比例？
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FROM 122.97.174.*
Hi
我说的是
“Simulink仿真+面向仿真目标的代码生成（CPU，FPGA）”
你提供了很多Python 可视化界面解决方案，但不是我说的Simulink 仿真
Simulink仿真的确提供了一个可视化、拖拽的编辑方式，但这不是Simulink 仿真核心，
即使我们不用Simulink可视化界面，也可以用脚本描述出Simulink 模块的连接方式，
然后进行仿真，这和可视化界面真的没太大关系。
Simulink仿真是基于模型的仿真，他这种编辑灵活性高（yes，感谢拖拽式的可视化编辑方法）、
模型库准确齐全、系统仿真程度高以及开发式的接口接入我是在python 中没有看到类似的解决方法。
“面向仿真目标的代码生成”是MATLAB coder / simulink coder / hdl coder 等
和你说的pynq 应该无关，可能和myhdl 有点类似，
但面向仿真目标代码生成复杂的多，是从（可视化的）模型到目标源码的代码生成，
支持的目标机可以是DSP，可以是STM32，可以是ARM，X86，也可以是FPGA，
甚至能让这些异构的目标联合起来仿真，这是一个繁琐复杂的活儿，
很多都是python 没有的内容
【 在 lvsoft 的大作中提到: 】
: 完全不能打？这么说吧，Python距离simulink差的只是一个系统性的整合工作罢了。
: 之所以没人来搞，那是因为用户群太小。能用python解决这类问题的人通常都喜欢符号
: 化的系统去解决问题，压根就看不上这种面向新人的“可视化”界面；需要这类可视化界
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修改:lambdago FROM 122.97.174.*
FROM 122.97.174.*
那位基本不了解MATLAB在工业上的应用，嘿嘿。
感觉用个python还用出优越感来了，嘿嘿。
【 在 lambdago 的大作中提到: 】
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: Hi
: 我说的是
: “Simulink仿真+面向仿真目标的代码生成（CPU，FPGA）”
:
#发自zSMTH@啥子东西？？？
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FROM 125.82.21.*
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FROM 119.103.42.*