Legjobb válasz
Lépjen az Octave-re. Nagyon hasonlít a MATLAB-ra, és a legtöbb szkriptet és funkciót megfertőzi a MATLAB-ból oktávokban használható, csak apró változtatásokkal, például a vég helyett az endfor (ha hurokhoz) véget (ha a loop alatt). Úgy fogja érezni, mintha a MATLAB-ban kódolna.
és a Scilab kapcsán lásd a másik válaszát, nekem nincs tapasztalatom a valaha történő használatáról.
Válasz
Mint sokan említették már, menjen a Scilab vagy a Sage oldalra. De ha tetszik a python, ellenőrizze a numpy-t a matplotlib segítségével, különösen az ipythonon belül. Az Octave majdnem kompatibilis a matlab kóddal, míg az ipython közelebb áll a mathematica felületéhez. Lehet, hogy a teljesítmény bölcs oktávja lassabb, mint a Matlab, de az ipython / numpy-nak gyorsabbnak kell lennie. A Sage az elemi és haladó, tiszta és alkalmazott matematika tanulmányozására szolgál. Ugyanaz, mint a MATLAB. Ez magában foglalja a matematika hatalmas skáláját, beleértve az alapvető algebrát, a számítást, az elemi és a nagyon fejlett számelméletet, a rejtjelezést, a numerikus számítást, a kommutatív .algebra, a csoportelméletet, a kombinatorikát, a gráfelméletet, a pontos lineáris algebrát és még sok mást. Egyesíti a különféle szoftvercsomagokat, és zökkenőmentesen integrálja azok funkcionalitását egy közös élménybe. Kiválóan alkalmas oktatási célokra, és nyílt forráskódú matematikai program, amely a matematika és a mérnöki oktatásban, valamint a nagy állami laboratóriumokban és a matematika-intenzív kutatásban általánosan használt kereskedelmi szoftvereket kívánja félretolni. Ez függ a használatodtól.
Bár a python jó mind tudományos, mind numerikus számításokhoz, néha nem szokott megfelelő funkciót elérni az adott problémához, ahogy a MATLAB-ban is megkapod. A pypy kód sokkal gyorsabban fut, mint a MATLAB, de ha viszonylag mérsékelt adatkészlettel rendelkező statisztikai elemzést szeretne (ha saját számítógépet használ), akkor azt tanácsolom, hogy használja az R-t.
Statisztikai elemzéshez: R Képelemzéshez: Próbálja ImageJ Ezek az eszközök mind ingyenesek, rendelkezésre álló forrás, kiváló minőségűek, jó diagramkészítési képességeket biztosítanak, és nagy és aktív felhasználói közösséggel rendelkeznek. Ésszerűen biztos vagyok abban, hogy bármelyikük számára elérhető (költségekkel járó) szakmai támogatás, beleértve a telepítést, az oktatást, az egyéni fejlesztést stb.
Ha van néhány létező MATLAB kód, amelyet használnia kell, a legnagyobb esély az Octave és a Scilab használatára van, bár egyik sem futtathat minden MATLAB kódot változtatások nélkül.