Что может сделать MATLAB, что R не может сделать? [закрытый]

R-это среда для анализа статистических данных и графики. Истоки MATLAB находятся в численных вычислениях. Основные языковые реализации имеют много общих функций, если вы используете их для манипулирования данными (например, матричные/векторные операции).

R имеет статистическую функциональность трудно найти в другом месте (>2000 пакетов на CRAN), и многие статистики используют его. С другой стороны, MATLAB имеет множество (дорогих) наборов инструментов для инженерных приложений как

• обработка изображений/захват изображения,
• конструкция фильтра,
• нечеткая логика/нечеткая управления,
• дифференциальные уравнения в частных производных,
• etc.

Я использовал как R, так и MATLAB для решения проблем и построения моделей, связанных с инженерной средой, и между этими двумя системами существует много перекрытий. На мой взгляд, преимущества MATLAB заключаются в специализированных доменных приложениях. Вот некоторые примеры:

• такие функции, как оптимизация, которые помогают в исследованиях динамики жидкости.

• наборы инструментов, такие как набор инструментов для обработки изображений. Я не нашел пакет R это обеспечивает эквивалентную реализацию таких инструментов, как алгоритм водораздела.

на мой взгляд, MATLAB обеспечивает гораздо лучшие возможности интерактивной графики. Тем не менее, я думаю, что R производит лучшую статическую графику качества печати, в зависимости от приложения. Набор инструментов MATLAB symbolic math также лучше интегрирован и более способен, чем R-эквиваленты, такие как Ryacas или rSymPy. Существование компилятора MATLAB также позволяет создавать системы на основе кода MATLAB развернутый независимо от среды MATLAB-хотя его доступность будет зависеть от того, сколько денег вам нужно бросить.

еще одна вещь, которую я должен отметить, что отладчик MATLAB является одним из лучших, с которыми я работал.

открытость R также распространяется на связывание в скомпилированном коде. Некоторое время назад у меня была модель, написанная на Fortran, и я пытался решить, использовать ли R или MATLAB в качестве интерфейса, чтобы помочь подготовить входные данные и обработать результаты. Я провел час, читая об интерфейсе MEX для скомпилированного кода. Когда я обнаружил, что мне придется писать и поддерживать отдельную процедуру Fortran, которая сделала некоторые замысловатое жонглирование указателем для того, чтобы управлять интерфейсом, я отложил MATLAB.

интерфейс R состоит из вызова .Fortran ([имя подпрограммы], [список аргументов]) и просто быстрее и чище.

одним из больших преимуществ MATLAB перед R является качество документации MATLAB. R, будучи открытым исходным кодом, страдает в этом отношении, что характерно для многих проектов с открытым исходным кодом.

R, однако, очень полезная среда и язык. Он широко используется в сообществе биоинформатики и имеет много пакетов, полезных в этой области.

альтернативой R является Октавы (http://www.gnu.org/software/octave/), который очень похож на MATLAB, он может запускать скрипты MATLAB.

по моему опыту переход от MATLAB к Python-это более простой переход-Python с numpy / scipy ближе к MATLAB с точки зрения стиля и функций, чем R. есть также прямые клоны MATLAB с открытым исходным кодом Октавы и Scilab.

есть, конечно, много, что MATLAB может сделать, что R не может - в моей области MATLAB используется много для получения данных в реальном времени-большинство аппаратных компаний включают интерфейсы MATLAB. Хотя это может быть возможно с R я предполагаю, что это было бы намного сложнее. Также Simulink предоставляет целую область функциональности, которая, я думаю, отсутствует у R. Я уверен, что есть больше, но я не так хорошо знаком с R.

короткий ответ: Нет, конечно, нет. В то время как любой набор математических программных пакетов будет иметь свои перекрытия, они всегда будут иметь предубеждения к определенным проблемным областям. Эти предубеждения сильно влияют на то, хотите ли вы использовать один из этих пакетов.

пример того, что MATLAB может сделать, что R не может, - это интерфейс к аппаратным средствам реального времени для обработки/сбора и управления сигналами. А Simulink модель в MATLAB может быть настроена как для запуска в симуляции на вашем компьютере перед компиляцией кода для выполнения на реальной системе, принимая измеренные данные в качестве входных данных и вычисляя соответствующие выходы (то, что было до моделирования системы управления, теперь полностью функционирует). С помощью соответствующей аппаратной платы на вашем компьютере вы можете запускать системы управления в реальном времени через ПК.

R, напротив, кажется твердо установленным в роли статистики, где я уверен, что он выполняет то, что может сделать MATLAB. Точно так же,Mathematica is лучше, чем MATLAB в символьной математике; Python лучше, чем MATLAB в общем программировании; gnuplot лучше, чем все они на самом деле создают графики (э-э, я предполагаю); и так далее.

Я согласен со многими ответами выше. Поскольку ответ специфичен для различных возможностей MATLAB и R, я упомяну очень важный: MATLAB включает в себя JVM и имеет безупречную и надежную совместимость с Java. Все необъятной Вселенной для Java-библиотек доступен для пользователя Матлаб. Среде MATLAB IDE можно практически быть использованы в качестве бедного человека затмения. По сравнению с этим, rJava очень незрелый, несмотря на очень ценные усилия его создателя (Роман Франсуа).

мы не можем, потому что это ожидается/требуется нашими клиентами.

с пакетом sqldf R способен не только к статистике, но и к серьезному интеллектуальному анализу данных - при условии, что на вашем компьютере достаточно оперативной памяти.

и с пакетом RServe R становится обычным сервером TCP/IP; поэтому вы можете вызвать R из java (или любого другого языка, если у вас есть api). Существует также пакет в R для вызова java out или R.

как пользователь MATLAB и R, я думаю, что они очень разные приложения. У меня самого есть опыт работы в области компьютерных наук и т. д. и я не могу не думать, что R-это статистики для статистиков, тогда как MATLAB-программисты для программистов.

R позволяет очень легко визуализировать и вычислять всевозможные статистические данные, но я бы не использовал его для реализации какой-либо обработки сигналов, если бы это зависело от меня.

подводя итог, если вы хотите сделать статистика, используйте R. Если вы хотите программировать, используйте MATLAB или какой-либо язык программирования.

поддержка интерактивной графики намного лучше в matlab, чем в R. Я ненавижу matlab как язык, но я завидую, когда вижу, как его пользователи могут исследовать данные с помощью операций мыши, в то время как я занят повторением команд с новыми значениями для xlim etc. Matlab также обрабатывает многопанельные графики намного лучше, чем любой из методов R для этой задачи. Как правило, R graphics имеет ощущение 1960-х годов. Это нормально для публикации, но не лучшее решение для интерактивного исследования данных.