用 Python 写开源的 MATLAB 技术方面有没有问题?

• 資深大佬 : rim99

  支持主。建议前后端的模块界限要清晰些，以后迭代的版本多了，有可能会用 js 写前端。

• 資深大佬 : learningman

  如果这个你还要问人，我觉得你写不出 Matlab 。。。

• 資深大佬 : black11black

  问个小白问题，python 做的 matlab 是什么意思，只是在 numpy 的基础上加 GUI 而已吗，还是把 matlab 语法解释器也加进去

• 資深大佬 : Perry

  这名字我以为是挖矿的 pyminer

• 資深大佬 : LokiSharp

  编辑器不要用 PyQt，直接用 Qt，PyQt 做个简单 GUI 没问题，拿来做编辑器级别的复杂 GUI 性能差异明显。

• 主 資深大佬 : py2cn

  @black11black 主要还是 numpy 加 GUI，会移植 matlab 函数，语法解析没做过，想做但是不会弄

• 主 資深大佬 : py2cn

  @learningman 是一群人一起写，我尽量避免把大家带偏

• 主 資深大佬 : py2cn

  @rim99 嗯嗯，谢谢支持，你的建议很好，已收下

• 主 資深大佬 : py2cn

  @Perry 准备改名字叫 MatOpen 你觉得怎么样？

• 主 資深大佬 : py2cn

  @LokiSharp C++找不到大佬参与啊，可能都太忙了，python 会的人多

• 資深大佬 : 12tall

  资瓷资瓷，另外 http://www.py2cn.com/ 访问不了了似乎

• 資深大佬 : crella

  主有没有参考过 octave ？

• 資深大佬 : shoujiaxin

  且不说 Python 和 Matlab 在计算方面的性能差距，兼容 90% Matlab 语法的 Octave 都没敢说自己是开源的 Matlab，numpy+GUI 跟 Matlab 又有什么关系？

• 資深大佬 : threebr

  同上, 主可以试试 10k*10k 的矩阵运算, 在我电脑上 matlab 6 秒, numpy 9 秒, 就算不考虑性能, matlab 的各种内置函数和工具包真的抄都抄不完

• 資深大佬 : Leigg

  你晓得人家用了多少人才和时间写出来的不

• 資深大佬 : mathzhaoliang

  你的软件和直接写 Python，或者是写一个 Python 模块有什么区别吗？(只是带一个 ide 不算)

• 主 資深大佬 : py2cn

  @crella 拉了一个 c++群，群里有大佬在研究 octave 了， 但是进度比较慢，他也是上班族

• 資深大佬 : php01

  这个站的所有人加起来，每人每天为此项目工作 8 小时，持续 20 年，也做不出来 Matlab

• 資深大佬 : laike9m

  怎么还在想 Matlab，定位成一个基础的数据处理工具不行么？还是你对 Matlab 有哪些功能根本没数？

• 資深大佬 : shangyu7

  lz 搬砖搭了个棚子，就想着要做世界第一高了

• 資深大佬 : yuelang85

  本来点进来想说，国内有一个项目就是这么做的。进来一看项目名字，这不就是你吗。

  哈哈哈哈哈哈，精神上支持你，这方面实在是不懂

• 資深大佬 : ixinshang

  万事开头难，支持一下。

• 資深大佬 : laqow

  感觉 R 和 octave 等都可以替代 matlab，另外 matlab 在很多简单计算的场合性能还没有 python 好。能开源实现一个 m 代码到 exe 格式的 matlab runtime 就很好了。

• 資深大佬 : firefox12

  如果你对这方面缺乏基本的了解，最好不要做这个。这是整个项目的架构师，带偏就是浪费时间。

• 資深大佬 : efaun

  @php01 #18 每人每天为此项目工作 8 小时中间还要算上 7.5 小时逛 v 站的时间

• 資深大佬 : algas

  我觉得 fork octave 是比较好的选择，至少架构不用重新设计，语法解释器也有现成可用的，短期就能看见团队产出。

  和 matlab 比较 octave 缺点一大堆，不说 simulink 几乎没有，单是画图就让人痛苦不已；还有程序效率严重依赖矢量化编程技术，不知道 jit 技术能不能克服一下这一点。所以说，基于 octave 能做的事情还有很多。

• 資深大佬 : Taojun0714

  @laqow 你对 matlab 的核心 simulink 一无所知

• 資深大佬 : Tink

  大工程啊

• 資深大佬 : Raven316

  @php01 有这么难？？？

• 資深大佬 : futou

  @Raven316：matlab 可追溯到 1970 年代末，目前 mathworks 全球有超过 5 千名员工，更恐怖的是每时每刻都有巨量的科研人员 /技术人员贡献自己的第三方代码。（是不是熟悉的味道）

  而且 @py2cn 所做的以及类似项目做的大多是对已有工具的封装，真正困难的是建立需要大量数学知识的函数库，当然这又涉及到是否需要重复造轮子的问题。

  不过：种一棵树最好的时间是十年前，其次就是现在。

• 資深大佬 : by73

  Matlab 非常庞大，它不仅仅是科学计算，还包括仿真之类的，我觉得你还是应该先界定下范围

• 資深大佬 : thedrwu

  MATLAB 就是各行各业的 toolbox 和 simulink 。

  如果只是简单地算算矩阵画画图，fortran+gnuplot 更轻巧方便。

• 資深大佬 : zzj0311

  几十年堆出来的

• 資深大佬 : liukrystal

  中国的程序员喜欢赚快钱，难得有 lz 这样的人肯静下心来搞点事情，但 Matlab 不是你一个人能搞得定了，ls 有位老哥说得好，这个站所有的人写 20 年也搞不定 matlab 。

• 資深大佬 : pabupa

  matlab 可不仅仅只是计算呀！他还有更细化的科目门类，这些都是要有专业人士参与才行的吧……

• 資深大佬 : pabupa

  @pabupa 但是就跟求伯君一样，ms office 也很庞杂。说不定您真的可以呢！

• 資深大佬 : cedoo22

  其它不论，单单数学里的那一堆理论就不是软件工程师能轻易搞定的

• 資深大佬 : feilaoda

  走自己的路，不用听太多别人怎么说

• 資深大佬 : tfdetang

  如果是已经会 numpy 与 pandas 的用户，jupyter lab 就已经能覆盖大部分的数据分析+画图场景了； 如果目标用户是作为 matlab 的替代品，那如何让 matlab 使用者快速过渡过来是个关键问题