王小川——谈谈MATLAB学习容易走入的误区

青年梦想家

谈谈MATLAB学习容易走入的误区

王小川

从开始使用MATLAB到现在已经近5年的时间，这期间出版了两本书，完成了学校硕士与博士的MATLAB培训，通过与同学们的沟通和问题反馈，我总结了常见的MATLAB学习误区，与大家分享下：

误区一：MATLAB安装一次就行，升级和我没太大关系。

这是MATLAB使用最常见的误区，Mathworks公司每年提供两个版本升级，上半年为a，下半年为b，如MATLAB最新版本R2014a代表的就是2014年上半年版本，更新后的MATLAB会对部分工具箱中的函数进行优化或者提供新的工具箱，例如神经网络工具箱就是在R2012b版本中提供了加速运算算法同时将神经网络训练支持并行计算的，如果你使用旧版本，很可能享受不到新版本MATLAB带来的amazing的功能。

误区二：MATLAB是解释性语言，运行慢，尤其是循环。

MATLAB确实是解释性语言，是基于矩阵进行的运算，所以Mathworks官方一直推崇的是向量化编程。实际上，使用向量化编程的速度基本可以达到C、C++等语言速度；对于必须使用循环才能做到的事情，Mathworks也编写了并行运算工具箱，可以使用CPU、GPU甚至是集群进行计算，大大提高了机器的使用效率与代码的运行速度。

误区三：MATLAB混编难以实现，接口很多不支持。

谬论，MATLAB支持多种语言混编，可以非常容易连接C、Java、.NET、R等软件完成特定需求，尤其是可以直接通过import命令加载Java的Jar包，完成对Java类的直接调用，非常方便。

误区四：MATLAB只适合科研，在产品领域应用不大。

MATLAB自从出了MATLAB Coder与Compiler之后，Mathworks已经很明确将MATLAB打造成一种语言环境而非一种计算软件，用户可以通过Coder工具箱方便的将MATLAB代码转变为C、JAVA等代码进行快速编程与部署。据我所知，Google无人汽车目前大量采购MATLAB进行代码生成，身边很多宽客朋友的策略与交易系统都是使用MATLAB搭建的，所以，别怀疑，只管用吧！

另外多说几句，MATLAB新版本中引入了Production server的概念，也就是说，MATLAB支持后台处理，前台通过网页、EXCEL等等终端访问与设置，这是一个划时代的想法。

误区五：MATLAB不能处理大数据。

大数据只是相对来说的，单机版的MATLAB确实内存有限，这也是Mathworks设置MATLAB DistributedComputing Server工具箱的原因，用户可以通过此工具箱使用MATLAB操作集群进行操作，只要算法支持，MATLAB完全可以进行大数据处理和挖掘。

误区六：MATLAB不像R那样，可以使用多种Package。

Mathworks官方出品的工具箱是经过N多专家进行测试才发布的，这些可以在MATLAB APPS标签中查看，但是MATLAB也同样支持热心用户将自己的程序打包进行分享，大家可以访问MATLAB官方网站http://www.mathworks.cn/discovery/matlab-apps.html，查找自己需要的代码。当然，这些代码并非都经过MATLAB官方的测试，使用时候多加小心。

误区七：既然MATLAB功能这么强大，我只要需要学习MATLAB一种语言就好了。

这也是很多初学者常见的学习误区，事实上，任何一种语言都有最好的应用方式，比如你要做一个ANOVA分析，你可以使用SPSS、SAS、R、JMP等软件实现，其中SPSS、JMP都是点击式完成。也就是说，完成一个任务，不一定要使用特定的软件，个人的观点是用什么顺手用什么，用什么方便用什么，白猫黑猫，抓到耗子就是好猫。

以上观点供大家参考，希望大家能在学习MATLAB的道路上一帆顺风！

远行的小船儿666

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