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¿Cuál de los dos idiomas es bueno para el análisis estadístico? ¿Cuáles son los pros y los contras, además de la accesibilidad, para cada uno?Entre MATLAB y Python, ¿cuál es bueno para el análisis estadístico?
A
Respuesta
7
MATLAB
- Bueno para principiantes
- Bueno para sesiones interactivas
Python (con SciPy)
- Bueno para programadores poco experimentados
- bueno para la creación REU aplicaciones sable
- Bueno para la lectura y exportación de archivos de datos
- libre de costo
Si SciPy no proporciona toda la funcionalidad de la caja, entonces puede que tenga que ir a buscar en Internet. No soy un experto en geoestadística, pero aquí hay un correo con algunos indicadores iniciales. http://mail.scipy.org/pipermail/scipy-user/2007-November/014434.html
También escuché que Python + R es bueno, pero no lo he probado.
EDIT: Añadir enlace a Python + R: http://rpy.sourceforge.net/
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Gracias nielsle. Gran respuesta. ¿Puedes decir a qué te refieres con la combinación de (python + R)? – Pupil
+2
Gracias ... y buena suerte :). Por cierto, probablemente hice que las diferencias se vieran un poco más nítidas de lo que realmente son. Puede escribir programas complicados en Matlab, y Python es un lenguaje bastante bueno para principiantes. Furthernore python proporciona sesiones interactivas. – nielsle
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Me opongo a "gráficos un poco más bonitos". Matplotlib produce gráficos igualmente bonitos (a menudo incluso más bonitos) que los matlab. Con Matplotlib, incluso puede incrustar fórmulas matemáticas con una sintaxis similar al látex, que matlab no puede hacer. – OTZ
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Las bibliotecas SciPy y NumPy para Python añaden un montón de funcionalidades equivalentes a MatLab, hasta el punto en que bien podría haber superado a MatLab como recurso de cálculo científico.
Como lenguaje, diría que Python es (en mi opinión) muy superior: la definición de funciones, las importaciones, etcétera, son mucho más agradables de trabajar que los equivalentes más primitivos de MatLab.
Dicho esto, hay un lote lote del código MatLab preescrito para su análisis, dado que fue un pilar tan importante durante tanto tiempo.
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SciPy, NumPy y Matplotlib.
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Escogería Python porque puede ser un poderoso como Matlab pero es gratis. Además, puede distribuir sus aplicaciones de forma gratuita y sin cadenas de licencias.
Matlab es impresionante y costoso (tenía un gran paquete estadístico) y se iluminará más suave que Python al principio, pero no a largo plazo.
Ahora, si realmente quieres la mejor solución, echa un vistazo a R, el paquete estadístico que de hecho está en la comunidad. Incluso tienen un puerto de Python para eso. R es también software libre.
3
Usted debería salir Sage, es un pre-integrado Python y muchas de las bibliotecas y los marcos principales de matemáticas/orientados a la ciencia. Desde el sitio web:
Misión: Crear una alternativa de código abierto viable y viable para Magma, Maple, Mathematica y Matlab.
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Defina "análisis estadístico" y también para "análisis de datos". Ambos términos abarcan grandes cantidades de territorio y durante gran parte de * ni * matlab ni python van a ser claros ganadores. Hago mi "análisis de datos" en ROOT. Hay muchas personas en SO que hacen estadísticas a lo grande, a menudo usando R. – dmckee