MATLAB 的 5 个开源替代方案

如果您正在寻找科学计算软件,但又负担不起领先的专有解决方案,请查看这些开源选项。
25 位读者喜欢这个。
Math formulas in green writing

João Trindade。 Jason Baker 修改。 CC BY-SA 2.0。

编者按:本文最初于 2016 年 6 月发布,并已更新以提供一些您可能希望考虑的额外选项。

对于数学、物理科学、工程、经济学以及其他具有大量数值成分领域的许多学生来说,MATLAB 是他们首次接触编程或一般科学计算的工具。

 

它可能是一个很好的学习工具,尽管(以我的经验)学生和研究人员使用 MATLAB 所做的许多事情都不是特别苛刻的计算; 相反,它们可以很容易地使用任何数量的基本脚本工具进行,无论是否具有统计或数学导向的软件包。 然而,它在许多学术环境中几乎无处不在,带来了大量熟悉该语言、插件和一般功能的用户社区。

 

但 MATLAB 是一种专有工具。 如果您无法访问其源代码,您对其工作方式以及如何修改它的了解有限。 对于学术环境之外的许多人来说,它也贵得令人望而却步,单个副本的许可费可能高达数千美元。

幸运的是,有很多很棒的开源替代品。 根据您的确切目标,您可能会发现其中一个或另一个更适合您的特定需求。 以下是三个值得考虑的:

Julia

Julia 是一种动态类型编程语言,具有 Lisp 风格的宏、用于并行计算的内置原语以及专为矩阵操作、数据可视化等设计的功能。 它的设计感觉更像是脚本语言,而不是 C 风格的编程语言,甚至具有交互模式 (REPL),并且可以通过其嵌入 API 嵌入到其他语言中。

Julia 的用户有很多喜欢其语法和功能的原因,但一些流行的例子包括其广播功能,它允许您将函数应用于一个或多个数组,而无需编写复杂的循环,其简单的数组函数允许您旋转和重塑数组、矩阵变换、自动微分、原生 Unicode 支持、集成单元测试、轻松并行化以及功能不损失(并提高代码效率)的全面更简单的语法。

Julia 拥有一个活跃的社区,围绕其开发和使用,因此它也针对特定领域进行了定制,包括图像处理 (JuliaImages)、生物学 (BioJulia)、量子物理学 (QuantumBFS)、非线性动力学 (JuliaDynamics)、经济学 (QuantEcon)、天文学 (JuliaAstro) 等。

Julia 采用 MIT 许可证,可以从 julialang.org 下载。

GNU Octave

GNU Octave 可能是最著名的 MATLAB 替代品。 Octave 已经活跃开发了近三十年,可以在 Linux、Windows 和 Mac 上运行,并且针对大多数主要发行版进行了打包。 如果您正在寻找尽可能接近实际 MATLAB 语言的项目,Octave 可能是您的一个不错的选择; 它力求实现精确的兼容性,因此您为 MATLAB 开发的许多项目可能无需修改即可在 Octave 中运行。

Octave 除了现在随版本 4 附带的默认前端之外,还有许多不同的前端交互选择; 有些比其他更像 MATLAB 的界面。 Octave 的 维基百科页面 列出了几个选项。

Octave 采用 GPL 许可,其源代码可以在 GNU 下载站点 上找到。

NumPy

NumPy 是用于 Python 科学计算的主要软件包(正如其名称所示)。 它可以处理 N 维数组、复杂的矩阵变换、线性代数、傅里叶变换,并且可以充当 C 和 C++ 集成的网关。 它已用于游戏和电影视觉效果开发领域,并且是 SciPy Stack 的基本数据数组结构,SciPy Stack 是一个基于 Python 的数学、科学和工程软件生态系统。 NumPy 采用 BSD 许可证,并提供适用于 Linux、Windows 和 Mac OS X 的软件包。

Scilab

Scilab 是另一种用于数值计算的开源选项,可在所有主要平台上运行:包括 Windows、Mac 和 Linux。 Scilab 可能是 Octave 之外最著名的替代方案,并且(与 Octave 一样)它的实现方式与 MATLAB 非常相似,尽管精确的兼容性不是项目开发人员的目标。

Scilab 以开源形式根据与 GPL 兼容的 CeCILL 许可证分发,其 源代码 可在项目网站上找到。

Sage

SageMath 是另一种开源数学软件系统,对于那些寻求 MATLAB 替代方案的人来说,可能是一个不错的选择。 它建立在各种著名的基于 Python 的科学计算库之上,并且它自己的语言在语法上与 Python 相似。 它具有许多功能,包括命令行界面、基于浏览器的笔记本、用于在其他文档中嵌入公式的工具,当然还有许多数学库。

SageMath 在 GPL 许可下提供,其源代码可以在 项目网站 上找到。


此列表仅触及研究人员和学生可能选择用作 MATLAB 的开源替代方案的工具的表面。 R、Julia、Python 和其他标准编程语言可能非常适合您,具体取决于您的确切需求。 您可能需要考虑的其他一些开源工具包括:

  • Genius Mathematic Tool,一款积极开发的计算器程序和研究工具。 它使用 Genius Extension Language 为 Linux 和 Unix 计算机编写,并在 GPL GNU 许可下提供。
  • Maxima,另一种经常更新的 MATLAB 替代方案。 它基于 Macsyma,这是一种“传奇的计算机代数系统”,于 20 世纪 60 年代在麻省理工学院开发,可以在 Linux、Mac OS X 和 Windows 上编译,并且在 GPLv2 下提供。
  • SymPy,另一个 BSD 许可的 Python 库,用于符号数学。 它可以安装在任何运行 Python 的计算机上。 它的目标是成为一个完整的计算机代数系统; 拥有一个活跃的开发社区,定期发布; 并且在许多其他项目中使用(包括上面的 SageMath)。

您是否使用过这些或其他工具作为 MATLAB 的替代品? 您更喜欢哪一个? 为什么? 请在下面的评论中告诉我们。

Jason Baker
前红帽员工。 现在是一名顾问和有抱负的企业家。 地图爱好者、制造者,以及开源桌面和自托管软件的热情安装者。
Seth Kenlon
Seth Kenlon 是一位 UNIX 极客、自由文化倡导者、独立多媒体艺术家和 D&D 极客。 他曾在电影和计算行业工作,通常同时进行。

44 条评论

GNU Octave 已经开始默认使用前端用户界面,从版本 4 开始。

谢谢你的更新。
但我没有看到提到 Octave 现在在版本 4 中拥有自己的官方 GUI。

回复 作者 Jason B

python 拥有非常流行的 numpy 库

非常有趣的文章 Jason。 我已广泛与 Edtech 和 OER 人员分享。

只是想说我选择了“不,我没有使用数值计算平台”,因为我认为当我上学或大学时,它们甚至都不存在。

我不知道它是否是开源的,但 R 编程语言与 matlab 一样好。

看看 Maxima,它是一个用于操作符号和数值表达式的系统,包括微分、积分、泰勒级数、拉普拉斯变换、常微分方程、线性方程组、多项式、集合、列表、向量、矩阵和张量。

http://maxima.sourceforge.net/

这篇文章很好地尝试推出开源数学和数值工具,这些工具可以替代著名的专有软件包。如果能提到使用这些开源工具的著名教育机构、组织甚至公司,将会很有帮助。如果所谓的第三世界国家的机构能够从已建立的来源获得帮助,他们在使用开源软件时就不会遇到问题。

由于害怕剩下的是实验性项目(更新不频繁甚至已经失效的项目),第三世界的教育机构最终选择了标准化使用专有软件包,正如作者正确指出的那样,这些软件包的开发者/出版商/营销商提供了大幅折扣的教育许可证。

如果开源工具能与专有工具兼容,上述风险就会降低;而如果开源工具与其专有同行不兼容,那么采用这些开源工具的第三世界教育机构就会陷入困境。

在我看来,Python + SciPy 栈是唯一有竞争力的替代方案,不幸的是,对于 Windows 用户来说,没有简单的方法来安装它。

对于那些想在 Windows (或其他地方) 上使用 Python+SciPy 栈的用户来说,Continuum 提供的 Anaconda 包封装得很好,并且作为一个独立的 Python 安装程序安装,这使得它在 Windows 上更容易管理。相关的 Conda 包管理器也很容易使用。

回复jxjl (未验证)

来自 Continuum Analytics 的 Anaconda 安装非常容易,即使在 Windows 上也是如此。

回复jxjl (未验证)

为了公平起见:您是否知道 MathWorks 产品的家庭使用许可证大约为 100 美元?当然,它仍然不是开源的;)

从我所看到的,我认为 Julia 将会是 MATLAB 一个非常好的(并且性能更好)的替代品。它是 MIT 许可的,而不是 GPL,因此您在使用它进行商业项目时不会有任何问题(我现在正在这样做)。

您在使用上述任何应用程序时都不应该遇到任何商业问题。唯一的限制是更改应用程序的源代码。

回复Scott Jones (未验证)

如果您正在寻找用免费且更好的东西来替代 Matlab,请考虑 Julia 编程语言,https://julia-lang.cn。 Julia 是一种通用的、开源的语言,其目标明确地指向科学计算,具有 Python 的高级感觉、Matlab 的数值易用性、编译后的 C 语言的速度以及 Lisp 的元编程 CS 复杂性。它是功能的完美结合,为科学计算开辟了一个全新的可能性世界。

我很惊讶 Julia 没有被提及。 Julia 的大部分包都是用 Julia 本身编写的,所以不像 R,你不需要额外学习 C 语言。它的语法即使没有 Python 那么容易,也同样简单,速度更快,它就是可以完成您所需的一切的一件事。然而,1.0 版本尚未发布,尽管它可能会在今年发布,而且许多东西尚未确定。

回复John Gibson (未验证)

截至今天(2021 年),我可以毫不怀疑地说 Julia 是 Matlab 的最佳替代品,因为它具有非常相似(但不相同,也不旨在相同)的语法,带来了现代设计、计算效率以及比 Matlab 更多的“工具箱”(软件包)。
对我来说,唯一的例外是如果想要保留最大的源代码兼容性,那么也可以考虑 Octave。

回复Mee (未验证)

谢谢你的评论。我同意,Julia 是一个非常值得注意的替代方案,具有许多影响许多不同用例的特性和功能。我已经把它添加到列表中了。

回复Antonello Lobianco

关于 MATLAB 替代品的有趣且内容丰富的文章。在大学期间,我们最初接触的是 MATLAB,但后来当我们转移到 Linux 平台时,我们更喜欢使用 Scilab。现在,我更喜欢使用 R 语言进行统计运算。

是 "Numpy",而不是 "Nympy"。对于天文学,完整的 SciPy 环境通过 astropy 得到增强,并且可以方便地在 Anaconda 下安装为 "astroconda"。这似乎是目前流行的免费天文环境,取代了面向 IRAF 和 Python 2.7 的 Ureka 集合。

抱歉,排版错误是在编辑中引入的。已修复!

回复Stefan Mochnacki (未验证)

你好

我是一名学生,我想使用开源软件进行学习。

agathi,有很多很棒的开源工具可以用来学习。一种很好的学习方法是在你的学校笔记本电脑上运行 Linux,并系统地探索你的发行版的软件仓库。一个很棒的入门发行版是 http://ubuntu.com

回复agathi (未验证)

我正在寻找免费的 Simulink 替代品(Simulink 是 Matlab 的一部分)。

ipython/sympy

很棒的工具。解释得很容易理解。我最喜欢的是 Python 中的 numpy。

我做了很多数学运算,我认为如果不必为每个问题都编写一个程序,那将非常有用。

这些软件可以模拟 Simulink 吗?

Python 具有在大多数计算问题中优于 marlin 的库。此外,大多数流行的深度学习包都是基于 Python 的。

我也喜欢 Octave,但没有 Python 就无法工作。

许多数值例程无法在 BSD 上运行。所以我必须仔细选择。

谢谢,这篇文章对我很有帮助!

我过去经常使用 Sage,但现在不太用了。

你的网站太酷了。我对你网站上的细节印象深刻。你教会了我很多关于开源和 Linux 的知识!

不错而且有趣的帖子。谢谢!感谢您分享如此精彩的文章,我喜欢阅读您在本文中提到的信息,这些信息对我很有帮助!!

我已经安装了 Mageia Linux,并且渴望探索开源。

Mageia 是一个很棒的发行版。我很喜欢使用它。

祝你好运!

回复viparushiroy

刚刚在 Twitter 上看到 SageMath 有一个很棒的 LaTex 包。

Julia 将自己宣传为对 MATLAB 用户友好,我个人认为这是真的。

我还没有用 Julia 做过任何事情,但它已经在我的清单上很久了。

回复Ariel (未验证)

Designmodo 在他们的新文章中提到了一些新工具,链接是 https://designmodo.com/google-analytics-alternatives/

它可能会有所帮助,因为绝对免费的工具很少。

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