R无法做到的MATLAB能做什么？[关闭]

我经常听到人们抱怨MATLAB许可证的价格昂贵。然后，我不知道为什么他们不只是用八度或[R 。但是后者对吗？可以使用R取代MATLAB吗？

可以使用R取代MATLAB吗？

是。

我使用MATLAB已有多年，但最近3年主要切换到R。在这一点上，它们有很多共同点。这部分取决于您的领域和用例。正如斯宾塞·格雷夫斯（Spencer Graves）先前所说，这还取决于您“碰巧经常去教堂”。最好在决定之前查看MATLAB工具箱和CRAN的特定任务。

几年前，最近又在R-Help上问了一个类似的问题。 David Hiebeler（缅因大学）保持了广泛的R / MATLAB比较，并且是该主题的最佳参考。您还可以查看基本功能的比较。

这是我过去观察到的一些事情，都不应该成为破坏交易的事情。

• 通常，MATLAB具有更好的编程环境（例如，更好的文档，更好的调试器，更好的对象浏览器），并且使用起来更加“轻松”（如果需要，您可以不进行任何编程就使用MATLAB）。 Simulink允许您通过连接图形中的块来直观地进行编程。 REvolution R通过提供更好的IDE和改进的调试来解决其中的一些差异，但仍落后一步。
• 在正常配置下，MATLAB的运行速度要快一些（请参见此基准示例），尽管如果有问题可以采取一些措施来提高R性能。
• 由于它是商业产品，因此可以说它还有更多的“产品”（在集成附件的意义上）和支持（但您为此付费）。请参阅产品清单。例如，它具有类似MATLAB编译器的功能，它创建了可以部署的可执行MATLAB程序。
• 就包/工具包而言，MATLAB对物理科学提供了更多支持，而R在统计方面更强大，这并不是说其他​​人不能执行这些任务。而且它们都可以轻松扩展。

因此，如果易用性不是主要考虑因素（并且没有其他商业理由要避免使用开源工具），那么我认为使用R确实是有道理的。强大的社区（R邮件列表很棒），正在迅速发展（请参阅CRAN），并且它是免费的（这不是一个小问题！）。

编辑：我只想再说一点：“使用R和MATLAB进行功能数据分析”一书包括了“ Matlab和R语言的本质比较”一章。这涵盖了一些重要的语法差异（例如，点的解释或方括号[]的含义）。对于那些对函数式编程感兴趣的人（用任何一种语言），这本书本身都是值得阅读的。

R是用于统计数据分析和图形的环境。MATLAB的起源是数值计算。如果您将基本语言实现用于数据操作（例如，矩阵/向量运算），则它们具有许多共同点。

R具有难以在其他地方找到的统计功能（> CRAN上有2000个Packages ），许多统计学家都使用它。另一方面，MATLAB有许多（昂贵的）工具箱用于工程应用，例如

• 图像处理/图像采集
• 过滤器设计
• 模糊逻辑/模糊控制，
• 偏微分方程
• 等等

我同时使用R和MATLAB来解决问题并构建与环境工程相关的模型，并且两个系统之间存在很多重叠之处。在我看来，MATLAB的优势在于专门针对特定领域的应用程序。一些例子是：

• 流线之类的功能有助于流体动力学研究。

• 工具箱，例如图像处理工具集。我还没有找到一个R包可以提供类似分水岭算法的工具的等效实现。

我认为MATLAB提供了更好的交互式图形功能。但是，我认为R会根据应用程序产生更好的静态打印质量图形。与Ryacas或rSymPy等R等价物相比，MATLAB的符号数学工具箱还具有更好的集成性和功能。MATLAB编译器的存在还允许基于MATLAB代码的系统独立于MATLAB环境进行部署-尽管其可用性取决于您需要投入多少资金。

我还要注意的另一件事是，MATLAB调试器是我使用过的最好的调试器之一。

我看到的R的主要优点是系统的开放性和扩展性。这导致了CRAN上软件包的惊人多样性。我知道Mathworks还维护着一个由用户提供的工具箱的存储库，由于我使用的不多，所以我无法进行公平的比较。

R的开放性还扩展到链接已编译的代码。前一段时间我有一个用Fortran编写的模型，我试图在使用R或MATLAB作为前端来帮助准备输入和处理结果之间做出决定。我花了一个小时阅读有关MEX编译代码接口的信息。当我发现必须编写并维护一个单独的Fortran例程，该例程执行一些复杂的指针操作以管理接口时，我搁置了MATLAB。

R接口包括调用.Fortran（[子程序名称]，[参数列表]），并且更加快捷，简洁。

与R相比，MATLAB的一大优势是MATLAB文档的质量。作为开源的R在这方面受到许多开源项目共有的功能的困扰。

但是，R是一种非常有用的环境和语言。它在生物信息学领域被广泛使用，并且在该领域有许多有用的软件包。

R的替代方法是Octave（http://www.gnu.org/software/octave/），它与MATLAB非常相似，它可以运行MATLAB脚本。

以我的经验，从MATLAB迁移到Python是一个更容易的过渡-具有numpy / scipy的 Python 在样式和功能方面比R更接近MATLAB。还有开放源代码的直接MATLAB克隆Octave和Scilab。

当然，MATLAB可以做R无法做到的很多事情-在我的领域，MATLAB被大量用于实时数据采集-大多数硬件公司都包括MATLAB接口。尽管RI可能做到这一点，但想象会更多。Simulink还提供了我认为R所缺少的全部功能。我敢肯定还有更多功能，但我对R不太熟悉。

简短的回答：不，当然不是。尽管任何一组数学软件包都有其重叠之处，但它们始终会对某些问题领域产生偏见。在是否要使用其中一个软件包中，这些偏见非常明显。

MATLAB可以做到R无法做到的一个例子是与实时硬件接口，以进行信号处理/采集和控制。可以将MATLAB中的Simulink模型配置为在计算机上模拟运行，然后再编译代码以在实际系统上执行，以测量数据作为输入并计算适当的输出（控制系统的模拟现已完全运行之前的状态）之一）。使用机器中合适的硬件板，您可以通过PC运行实时控制系统。

相比之下，R似乎牢牢地固定在统计的角色中，我确信它在性能上胜过MATLAB的工作。同样，在符号数学方面，Mathematica比MATLAB更好。在常规编程方面，Python比MATLAB更好。在实际创建图形时，gnuplot比所有其他方法都要好（我猜是这样）；等等。

我同意以上给出的许多答案。由于答案是特定于MATLAB和R功能的差异集的，因此我将提到一个非常重要的问题：MATLAB包含JVM，并且与Java具有完美而强大的互操作性。MATLAB用户可以访问Java的所有庞大库。MATLAB IDE几乎可以用作穷人的Eclipse。相比之下，尽管rJava的创建者（Roman Francois）付出了非常宝贵的努力，但它还是很不成熟。

我们不能，因为这是我们的客户期望/要求的。

借助sqldf软件包，R不仅能够进行统计，而且还能够进行严重的数据挖掘-假设您的计算机上有足够的RAM。

通过RServe软件包，R成为常规的TCP / IP服务器；因此，您可以使用Java（或其他任何具有API的语言）调用R。R中还有一个包可以调用java或R。

作为MATLAB和R的用户，我认为它们是非常不同的应用程序。我本人具有计算机科学等背景知识，我不禁会认为R是由统计学家为统计学家而MATLAB是由程序员为程序员。

R使得可视化和计算各种统计数据变得非常容易，但是如果我愿意的话，我不会用它来实现与信号处理相关的任何事情。

总而言之，如果要进行统计，请使用R。如果要进行编程，请使用MATLAB或某种编程语言。

在matlab中，对交互式图形的支持比在R中要好得多xlim。与该任务的任何R方法相比，Matlab还可以更好地处理多面板图。通常，R图形具有1960年代的感觉。它适合发布，但不是交互式探索数据的最佳解决方案。