MATLAB和Mathematica有什么区别

1、专业开发
MATLAB 工具箱经过专业开发、严格测试并拥有完善的帮助文档。

2、包含交互式应用程序
MATLAB 应用程序让您看到不同的算法如何处理您的数据。在您获得所需结果之前反复迭代，然后自动生成 MATLAB 程序，以便对您的工作进行重现或自动处理。

3、扩展能力
只需更改少量代码就能扩展您的分析在群集、GPU 和云上运行。无需重写代码或学习大数据编程和内存溢出技术。

4、部署到企业应用程序
MATLAB 代码可直接用于生产，因此您可以直接部署到云和企业系统，并与数据源和业务系统集成。

5、在嵌入式设备上运行
自动将 MATLAB 算法转换为 C/C++ 和 HDL 代码，从而在嵌入式设备上运行。

6、与基于模型的设计集成
MATLAB 与 Simulink 配合以支持基于模型的设计，用于多域仿真、自动生成代码，以及嵌入式系统的测试和验证。

1、灵活的数据计算
通过轻松导入列式数据结构、高效表示复杂数据类型以及强大的分析能力，简化数据科学工作流程。

2、高性能数据访问
访问存储在关系型数据库或云存储系统（如 Amazon S3 或 Azure Blob）中的大数据。表格函数可无缝处理核外数据。

3、高效文件导入
导入 Parquet 和 ORC 等列式存储格式。自动识别标题并理解 CSV 等格式的结构。从 Wolfram 知识库直接获取内置可计算实体形式的数据。

4、数据清理
应用统计方法和机器学习来填补缺失值并检测异常。借助自动化列转换和数据整理工具，实现对缺失数据和离群值管理的一致性及分析的可重复性。

5、结构化数据可视化
查看数据摘要、聚类、相关性和模式，并分享结果以获得洞察、解答问题并制定决策。丰富的数据可视化函数可与表格数据无缝协作。

6、列式数据转换
使用可扩展至大数据的优化函数，对行和列进行重塑、重排、聚合等转换操作。提炼数据，使洞察和理解一目了然。

7、表格数据建模
使用标准统计、分布表征、回归分析及其他机器学习方法对表格数据建模，以进行预测、分类和问题解答。

8、汇总、绘图、共享
以交互式报告、网页、可计算文档、数据集、可发布图像或演示文稿的形式共享数据、视图和成果。