MATLAB 與 Python 作為資料分析的熱門工具，在功能上有許多重疊。這導致剛入門資料分析領域的人，容易陷入各種疑慮、選擇障礙。常見的疑問不外乎「如何在 MATLAB 與 Python 之間進行選擇 ?」、「Python 能完全取代 MATLAB 嗎 ?」、「為何還有人選擇付費使用 MATLAB ?」、「MATLAB 是否逐漸被 Python 淘汰 ?」。
以下會為您整理它們之間差異，釐清自己適合的工具。
Table of Contents
MATLAB vs Python
MATLAB 和 Python 主要差異在於 : Matlab 是即用型、商業專業軟體、工具箱完備；Python 是開源、通用，套件組合更靈活，適合開發各種類型的程式和應用，不限於單一領域或用途。但需要自己安裝、設定，寫較多的 Code。
簡單理解
MATLAB 的價值在於「專業、完整、即用」，付錢就能省時間、省心，特別適合公司、學術實驗室；Python 的價值在於「自由、通用、社群龐大」，適合廣泛開發和個人學習。
以下對 MATLAB 與 Python 做更詳盡的介紹，包括用途、優缺點。
MATLAB
MATLAB 全名「MATrix LABoratory 矩陣實驗室」，主要用於數值計算、資料分析、演算法開發以及工程和科學領域的模擬。它被投入大量研發、維護和支援，且有收費模式，這保證了軟體穩定性、專業性，對公司或實驗室很重要。
用途
- 數值計算 : 用於矩陣運算、微積分、微分方程求解等。
- 演算法開發 : 用於訊號處理、影像處理、機器學習演算法等。
- 資料分析 : 用於資料整理、統計分析、回歸分析、報表生成等。
- 工程和科學領域的模擬 : MATLAB 配合圖形化工具「Simulink」，可以模擬控制系統(如自動駕駛)、電路、流體、化學反應、機械工程等。
優勢
- 矩陣導向 : 數值計算方面非常高效。
- 可視化與分析功能強大 : 可快速生成 2D/3D 圖表、報表等。
- 工程與科學模擬 : 支援模型建立、參數調整、快速測試，節省實體實驗成本。
- 豐富的工具箱 (Tool Box) : 現成影像處理、機器學習工具箱等，減少寫 Code 的時間。
- 使研究人員專注於解決問題本身，而非程式碼細節。
劣勢
- 自由度有限 : 內建函數使用方便，但修改或擴展的靈活性較低。
- 價格昂貴 : MATLAB 是商業軟體，需要付費購買授權，對個人或小型團隊負擔較大。
- 通用性較低 : 雖然在數值運算與工程模擬很強，但不適合做網頁開發、產品部署等。
Python
Python 是一種高階程式語言，簡單易讀，廣泛應用於科學運算、資料分系、人工智慧、網頁開發等。 儘管語法簡單，但仍需自己整合套件與設計架構，才可建構複雜工程系統，這對新手較難。
用途
- 數值計算與資料分析 : NumPy、Pandas 可以做矩陣運算、資料整理、統計分析等。
- 網頁與軟體開發 : Django、Flask 等網頁開發框架，可以快速開發網站與網路應用。
- 機器學習與人工智慧 : TensorFlow、PyTorch 等套件可以訓練模型做預測、影像辨識、語言處理等。
優勢
- 跨平台 : Windows、Mac、Linux 都可以使用。
- 簡單易讀 : 語法直覺，像寫英文句子，容易上手。
- 免費開源 : 語言本身和大部分套件都是免費的，非常靈活。
- 龐大社群與生態 : 有大量第三方套件 (Library)，如 NumPy、OpenCV、VTK、PyTorch 等。
劣勢
- 矩陣運算速度較慢 : 速度不如 MATLAB，但可用 NumPy、Cython 優化。
- 系統模擬不方便 : 沒有像 Simulink 這樣成熟、圖形化且專業的系統模擬工具。
- 初學者安裝套件 : 初學者需要學會安裝與管理套件，有時要自己找套件、調整相容性，或函數品質不一。
MATLAB 與 Python 的選擇
選擇 MATLAB 的情況
若你的公司或實驗室專案要求可靠性並願意支付授權費，外加任務主要用於工程或科學模擬、數值與矩陣運算，建議選擇 MATLAB。
選擇 Python 的情況
若你是個人或小型團隊，重視低成本、開源與靈活性，且需求多元，例如數值運算，還可能涉及網頁開發、人工智慧或影像處理。同時你也願意投入時間寫大量 Code、學習與整合各種套件，建議選擇 Python。
結論
MATLAB 與 Python 各有優勢與適用場景 : MATLAB 強調專業、完整、即用，適合公司或實驗室的工程與科學模擬；Python 則強調自由、通用與開源，適合個人學習、多元開發與快速原型設計。選擇哪一個工具，應依據自身需求、專案性質與資源條件來決定。