大部分人第一次接觸matlab是在大學本科階段，老師把它作為信控類專業的基礎之一，說它具有優秀的矩陣處理的能力。然而，自從你完成了該課程的考試，你可能再也沒有接觸過它，論壇上也沒有matlab專區，就業后也沒有用到，matlab似乎只是一個過時沒人用的軟件。但事實并非如此，matlab只是圈子小，程序猿與matlab僅僅只有交集∩，這個交集在matlab的使用者中只占很小的一部分。

matlab的特點:

大部分人接觸不到的一個重要原因在于：matlab受眾其實僅限于科研人員與業余編程者

這可能很矛盾，科研工作者和業余編程為什么能同時成為受眾。但仔細想想你就明白了。科研工作者與業務編程為的更多是驗證模型、處理圖像，得出結果等等。他們對軟件的要求只需要保證模型的準確性，其它的應盡可能簡單。在這種前提下matlab就是不二之選，至于圖像處理，那matlab更是擅長。

matlab擁有大量的現成工具包，這些工具包對某些學科簡直就是神兵利器，它們能讓一個完全不懂得編程的人在極短的時間內完成要求復雜的編程工作（例如pattern recognition工具包，能夠讓一個完全不懂神經網絡架構的人利用搭建好的二層前向反饋網絡訓練出多輸入單輸出的分類網絡），從而能使他們的注意力更多地聚焦于模型可靠性有效性等更專業的研究方向上。

綜上，matlab從未過時，它只是應用范圍局限在學科圈子、競賽圈子（比如數學建模）、業余圈子里頭。而且matlab公司現在也意識到了這一點，也在不斷地優化拓寬應用方向，只是在國內matlab的新應用的推行遇到了困難。一方面是因為其它編程語言在這些方向上已經成熟且在國內知名度較高，另一方面懂得都懂

matlab是否有必要去深入學習

如果你立志于科研或者參加需要編程的數理比賽（不包括電賽和各種商業競賽），matlab依舊是首推。學習matlab可以帶給你一個優秀的數據處理基礎，之后你還想學習別的語言也是可以有一個不錯的起點的。

matlab學習中值得注意的點

matlab最大的資源庫永遠是mathwork，里面大量的實例與代碼足夠你精通，不需要任何其它輔助資源。但是mathwork是全英文的（有支持中文的例子但版本老舊），這會給你帶來一定的困難，這個沒有什么好辦法，頁面翻譯不能窮盡各個句子的意思，最可靠的只有你自己提高英文水平然后反復地看。

其次就是網絡資源，在網上你能找到很多matlab基礎教學，但反復聽這種課不能提高你解決問題的能力，你得選擇一個自己需要的學習方向，嘗試復現這個方向上別人的成果。例如深度學習，自己嘗試搭建從基礎的cnn到lstm的各種神經網絡；或者圖像處理，自己去灰度變化，格式轉化，聚類分析等等。

多看更要多練，找到實際場景練手，如果你是本科生，推薦數學建模比賽，SSRT等等。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的MATLAB 过时了吗？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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