如何寫出比MATLAB更快的矩陣運(yùn)算程序？如果禁用了MATLAB，則只能使用Python。Python優(yōu)于Matlab的優(yōu)點(diǎn)：1。通用編程語言，除了科學(xué)計(jì)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(yùn)算程序？

如果禁用了MATLAB，則只能使用Python。

Python優(yōu)于Matlab的優(yōu)點(diǎn)：1。通用編程語言，除了科學(xué)計(jì)算之外，它還可以做很多其他的事情，比如web。2字符串運(yùn)算比MATLAB更方便。請注意，即使是科學(xué)研究也常常是在弦上進(jìn)行的。典型的結(jié)果是，許多人開始放棄Perl，轉(zhuǎn)而使用Python進(jìn)行生物信息學(xué)分析，而MATLAB盡管有其生物信息學(xué)工具箱，卻毫無用處。對不起，我不知道你要從事哪個(gè)領(lǐng)域的科學(xué)研究。此示例可能不適用于您3。免費(fèi)的。如果你不花很多錢去買盜版的MATLAB，你在發(fā)送文章時(shí)應(yīng)該小心。但是Python沒有這個(gè)問題。MATLAB相對于Python的優(yōu)勢：1。矩陣運(yùn)算非常方便。我沒有發(fā)現(xiàn)任何語言運(yùn)算矩陣比MATLAB更好，Python numpy也不是。2運(yùn)行程序后，可以在工作區(qū)中查看結(jié)果，以便于進(jìn)一步觀察。但是Python似乎可以通過特殊的包來實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。我從沒試過，但我不知道。三。在某些特定領(lǐng)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(fù)雜，比如numpy當(dāng)然是值得信賴的，但是很難說您是否可以在Internet上下載包。

r語言怎么調(diào)用data.frame數(shù)據(jù)框的某列數(shù)據(jù)？

假設(shè)有一個(gè)數(shù)據(jù)框，patientdatapatientid<-c（1、2、3、4）age<-c（25、34、28、52）diabetes<-c（“type1”、“type1”、“type2”、“type1”）status<-c（“poor”、“improved”、“excellent”、“poor”）PatientData<-數(shù)據(jù)框（患者ID、年齡、糖尿病、狀態(tài)）然后患者數(shù)據(jù)[1,3]#第1行，PatientData數(shù)據(jù)框的第3列[1:2]#patientdat數(shù)據(jù)框的第1列到第2列[C（“age”，“status”）]#patientdat數(shù)據(jù)框中的年齡和狀態(tài)列，PatientData$status#PatientData數(shù)據(jù)框中的狀態(tài)列表（PatientData$diabetes，PatientData$patientid）#生成的列聯(lián)接表變量和狀態(tài)選自R語言實(shí)戰(zhàn)