Best answer
Go for Octave. 대부분의 스크립트 및 함수는 MATLAB과 매우 유사합니다. of MATLAB은 endfor (if for loop) endwhile (if while loop)로 end가 교체 된 것과 같이 약간의 변경만으로 옥타브에서 사용할 수 있습니다. 마치 MATLAB으로 코딩하는 것처럼 느껴질 것입니다.
Scilab에 관해서는 제가 사용한 적이없는 다른 사람의 답변을 참조하십시오.
답변
As 많은 사람들이 이전에 언급했듯이 Scilab 또는 Sage로 이동합니다. 그러나 Python을 좋아한다면 특히 ipython 내에서 matplotlib로 numpy를 확인하십시오. Octave는 matlab 코드와 거의 호환되는 반면 ipython은 mathematica의 인터페이스에 더 가깝습니다. 성능면에서 옥타브는 matlab보다 느릴 수 있지만 ipython / numpy는 더 빠릅니다. Sage는 초등 및 고급, 순수 및 응용 수학을 공부하는 데 사용됩니다. MATLAB과 동일합니다. 여기에는 기본 대수, 미적분학, 초급에서 초 고급 수 이론, 암호화, 수치 계산, 교환 대수, 그룹 이론, 조합론, 그래프 이론, 정확한 선형 대수 등을 포함한 광범위한 수학이 포함됩니다. 다양한 소프트웨어 패키지를 결합하고 해당 기능을 공통 경험에 원활하게 통합합니다. 교육에 적합하며 오픈 소스 수학 프로그램으로, 수학 및 공학 교육, 대규모 정부 실험실 및 수학 집약적 연구에서 일반적으로 사용되는 상용 소프트웨어를 제쳐두고 있습니다. 사용법에 따라 다릅니다.
python은 과학적 계산과 수치 계산 모두에 좋지만 MATLAB에서 얻을 수있는 특정 문제에 대해 적절한 기능을 얻지 못할 때도 있습니다. pypy 코드는 MATLAB보다 훨씬 빠르게 실행되지만 비교적 적당한 크기의 데이터 세트 (자신의 PC를 사용하는 경우)로 통계 분석을 원하는 경우 R을 사용하는 것이 좋습니다.
통계 분석 : R 이미지 분석 : 시도 ImageJ 이러한 도구는 모두 무료이며 소스를 사용할 수 있으며 고품질이며 좋은 차트 작성 기능을 제공하며 대규모의 활발한 사용자 커뮤니티를 보유하고 있습니다. 저는 설치, 교육, 사용자 정의 개발 등을 포함하여 이들 중 하나에 대해 비용을 지불하고 전문적인 지원을받을 수 있습니다.
사용해야하는 기존 MATLAB 코드가있는 경우 가장 좋은 기회는 Octave와 Scilab을 사용하는 것입니다. 그러나 어느 쪽도 변경없이 모든 MATLAB 코드를 실행할 수는 없습니다.