Matlab tiene una gama muy amplia de aplicaciones. Estas aplicaciones varían según el campo al que pertenezcas, ya que no has mencionado ninguna disciplina de trabajo. Voy a escribir un resumen de las ventajas del aprendizaje de MATLAB.
Matlab no solo en un lenguaje de programación, sino también en un entorno de programación.
Puede realizar operaciones desde la línea de comandos, como una calculadora sofisticada.
O puede crear programas y funciones que realicen tareas repetitivas, como cualquier otro lenguaje informático. Whole Matlab se basa en matrices, por lo que para aprender matlab, familiarícese con las matrices.
Si tiene que evaluar grandes cantidades de datos que se adquieren automáticamente por medio de computadoras y otros dispositivos técnicos. Algunos ejemplos son los cuestionarios de Internet o los análisis de archivos de registro. En estas aplicaciones, es demasiado laborioso preprocesar manualmente cada conjunto de datos con un software de hoja de cálculo y exportarlo a un paquete de software de estadísticas. Por lo tanto, la automatización de este proceso mediante un programa Matlab será rentable.
Ciertamente, puede escribir programas de evaluación de datos en otros lenguajes de programación como Visual Basic, C ++ o Java, pero Matlab es un lenguaje diseñado especialmente para el procesamiento, evaluación y visualización gráfica de datos numéricos. Una ventaja particular de Matlab es que, contrariamente a la mayoría de los otros idiomas, puede utilizarse como un “intérprete”: puede ingresar comandos individuales y ejecutarlos inmediatamente; De esta manera, puede probar rápidamente cómo debe ser la sintaxis del comando para obtener el resultado deseado. Los comandos verificados de este modo se pueden transferir mediante “copiar y pegar” a los archivos de su programa. Y para ejecutar un programa, no es necesario preprocesarlo (compilarlo) de antemano.
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El lenguaje es casi tan improvisado e inconsistente como PHP, con la ventaja adicional de haber sido trabajado casi exclusivamente por ingenieros en lugar de personas que realmente quieren escribir programas (esto proviene de un estudiante de ingeniería aquí).
Dicho esto, si tiene las habilidades matemáticas para reorganizar su problema y convertirlo en algo solucionable a través de transformaciones matriciales, probablemente pueda escribirlo de forma rápida y elegante en Matlab sin preocuparse demasiado por la velocidad de ejecución. Mejor aún, las cajas de herramientas integradas ya han resuelto enormes espacios de problemas (de ingeniería). El código ya escrito es mejor que el código potencialmente escrito …
Matlab con su conjunto detallado de peajes es una buena opción, pero sugeriría que solo es bueno para soluciones de creación de prototipos. Para una aplicación independiente, recurriría a python o C / C ++, ya que son de código abierto y más ampliamente aceptados.
Con respecto al procesamiento de imágenes y al análisis de señales, se prefiere el uso de código abierto de Python, pero también se obtienen gráficos más bonitos con MATLAB que el gnuplot. Matplotlib es bueno, pero no se encuentra cerca de MATLAB, lo que hace mucho más que trazar gráficos 2-D. El procesamiento de imágenes es mucho más rápido en python o C / C ++ en comparación con matlab.
Aprender Matlab de antemano le ayudará mucho a llevarse bien con su proyecto ya que, para entonces, podrá automatizar su tarea de una manera más fácil y también podrá visualizarla claramente usando matlab. Pero no puedes mantener a Python, C o C ++ completamente fuera de la imagen, ya que son de código abierto y más ampliamente aceptados.
Uno preferiría usar Python, porque permite un desarrollo rápido e interactivo. Además, hay enlaces a muchas bibliotecas importantes, como OpenCV. Si quieres hacer Python de procesamiento de números es demasiado lento, pero puedes extenderlo fácilmente con C o Fortran. También está Cython, que traduce el código de Python a C y permite la escritura estática.