写给 Matlab 用户的 Numpy 指南 (13页英文)

### 概览 在处理数值计算和科学计算时，Matlab和Python的Numpy库是两种广泛使用的工具。Matlab是一种成熟的数值计算环境，而Numpy是Python编程语言的一个库，提供了强大的多维数组对象以及进行数学运算的工具。如果用户已经熟悉Matlab，却希望使用Numpy进行编程，就需要了解这两种语言在语法和功能上的差异。本文旨在为Matlab用户提供一份Numpy指南，帮助他们快速适应Python环境。 ### 核心差异 Matlab和Numpy在基本数据类型、索引方式、矩阵操作等方面有着本质的差别。Matlab的基础数据类型是双精度浮点数的多维数组，而Numpy的基础类型同样是多维数组，但其操作在所有维度上，默认是元素级操作，与Matlab的矩阵操作有所不同。 #### 基本数据类型和操作 Matlab中的二维数组操作接近线性代数中的矩阵操作，而在Numpy中，即使是二维数组的操作，默认也是元素级的。不过，Numpy提供了一种特殊的线性代数矩阵类型，它是数组类的一个子类，其操作遵循线性代数规则。 #### 索引方式 Matlab使用基于1的索引方式（即第一个元素用a(1)表示），而Python使用基于0的索引方式（即第一个元素用a[0]表示）。这一差异是许多Matlab用户在转向Python时容易混淆的地方。 #### 线性代数操作 Matlab专门为了线性代数计算而设计，其矩阵操作语法简洁明了。Numpy建立在Python之上，而Python从一开始就旨在成为一个优秀的通用编程语言。因此，虽然Matlab在某些数组操作上的语法更加紧凑，但Numpy借助Python的灵活性，能够完成Matlab所不能做到的事情，例如对主要数组类型进行继承。 ### 具体转换指南 为了帮助Matlab用户更平滑地过渡到Numpy，该指南提供了几个关键转换点的详细说明。 #### 数组和矩阵的选择 Numpy提供了`array`和`matrix`两种类型，但在大部分情况下推荐使用`array`，因为它更为通用。`matrix`类型专为线性代数设计，使用它可以进行矩阵乘法等操作。 #### 矩阵用户的支持设施 为了帮助Matlab用户在Numpy中找到与Matlab中类似的线性代数功能，该指南提供了对应的Numpy和Matlab功能对照表，包括通用目的和线性代数操作。 ### 自定义环境 Matlab和Python在包管理、环境配置等方面也有所不同。Matlab有一些专门的包或工具，这些工具在Numpy中也有等效工具可以使用。 ### 连接与资源 该指南提供了一些有用的链接，供Matlab用户查找更多的Numpy学习资源，例如NumPyProCon页面，它提供了一个列表，列出了使用Python的Numpy和SciPy而非Matlab的优缺点，这对于希望从Matlab转向Python的用户来说是一个很好的参考。 ### 总结 Matlab和Python的Numpy库虽然在数值计算和科学计算方面有很多相似之处，但在许多基本概念和操作上存在明显的差异。这份指南为Matlab用户提供了详尽的对比和转换建议，使得他们可以更轻松地利用Python和Numpy进行科学计算。无论是对于初学者还是已经对Matlab有一定了解的用户，了解这些差异都是成功转换的关键。