学matlab还是python好？

一、学matlab还是python好？

学习Python更好。因为Python是一门更为通用的编程语言，在数据分析和机器学习等领域应用更为广泛；而Matlab则更偏向于科学计算和工程领域。此外，Python还有较为完善的科学计算库和机器学习库，如NumPy、Pandas和Scikit-learn等，可帮助快速完成数据分析和机器学习任务，具有更高的效率和灵活性。同时，Python也有更为丰富的应用场景和开发支持，如Web开发、自动化测试、游戏开发等等。因此，学习Python对于未来的发展更为有利。

二、是学ev3好还是python好？

这个问题要看你学习目标是什么，有什么需求。ev3编程是一种基于Lego Mindstorms ev3机器人开发环境，可以编程控制Lego机器人，主要是控制ev3机器人的机械运动，图形界面、界面流程和图形图表，可以按照教程控制机器人，实现构建，编程和指令让机器人完成一系列任务，如走迷宫。

Python是一种面向对象的、解释型的计算机程序设计语言，具有功能强大的编程性能和非常强大的灵活性，在机器学习方面有更多用途，比如数据处理、深度学习、机器人等，可以用来实现任何计算机程序，比如编写网络程序、搭建集群环境等。

总的来说，ev3编程主要用于控制Lego机器人，而Python编程的使用范围更广泛，涵盖了众多领域，可以实现多种编程需求。可以说，选择哪一种编程并不容易，应根据自己的学习目标和需求，选择合适的编程语言进行学习。

三、做DBA，到底是学python好，还是学perl好？

同样是懒散运维表示。

1。可以肯定使用py的人越来越多，因为入门相当容易，这适合你的脚本被其他人理解，或者共同维护。

2。就功能性来说，其实脚本语言都差不多。但是py有更好的调试机制，perl语法可以说约束太宽，我是觉得语法太随意，规范化的py看起来更简单易懂，py在面向对象的写法上更容易。

3。两个官方文档我都看过，perl内容没有py完整，perl有些地方很简单的带过。当然py2跟3有些差别，但是不大，perl6跟perl5的差别更大呢。

4。py作为很多开发项目的辅助语言现在来说会更流行一些，不管是github还是其他地方。所以，你能找到的帮助，解决问题的思路也比perl广。

四、学习iOS编程直接学OC还是C++好？

　　第一阶段：学习C语言，C是编程语言之父，C语言学的好，接下来学其他语言就比较容易，C语言也是基本编程语言；学会基本的知识点：基本数据类型，运算表达式，顺序结构，选择结构，循环结构，数组，函数，（指针了解一下）；　　第二阶段：学习C++，C++是基于C语言的拓展，是一门面向对象的语言，这个阶段主要看C++的类的使用，继承，封装，多态，函数重写，重载；　　第三阶段：进入这个阶段，就进入IOS的开发了，本阶段主要学习OC语言，开始学习基本控件（button，label，slider）等的使用，NSString，NSArray...的使用，慢慢学习，循序渐进。

五、大数据学python还是java

当谈到大数据时，人们往往提到了学习编程语言的重要性。而在大数据领域，学习 Python 还是 Java 更为合适成为了一个热门话题。不同的人有着不同的观点，也有着不同的理由支持他们的选择。

Python 作为首选编程语言

让我们首先来探讨学习 Python 在大数据领域中的优势。Python 的易学性被广泛认可，它的语法简单清晰，使得初学者能够快速上手。对于那些没有编程经验的同学来说，Python 提供了一个友好的环境，让他们能够迅速进入编程的世界。

另外，Python 在数据分析和数据处理领域有着丰富的库支持，例如 NumPy、Pandas 和 Matplotlib 等，这些库使得数据处理变得更加高效。而且，Python 的社区非常活跃，可以轻松获得解决问题的帮助和支持。

此外，Python 也适用于大数据的机器学习和人工智能领域，如 TensorFlow 和 PyTorch 等机器学习框架的支持，让 Python 成为了一个多才多艺的语言。

Java 的实力不可忽视

然而，使用 Java 也有其独特的优势。Java 作为一种强类型语言，具有更好的类型安全性和可靠性。在大型项目中，Java 的稳定性和性能优势表现得更为突出，这也是为什么一些企业更倾向于使用 Java 进行大数据处理的原因。

此外，Java 的跨平台特性让它具备了更高的灵活性，可以在各种操作系统上运行。大数据处理通常需要处理大规模数据集，Java 的并发处理能力和多线程支持使得它在性能上有着不俗的表现。

Java 的生态系统也非常庞大，有着丰富的库和工具支持，如 Hadoop 和 Spark 等大数据框架都有 Java 的 API，这为 Java 在大数据处理中的应用提供了便利。

结论

综合来看，选择学习 Python 还是 Java 需要根据个人的情况和目标来决定。如果你是一个初学者，想要快速入门大数据领域并进行数据处理分析，那么 Python 可能更适合你。而如果你对大数据领域有更深入的研究，或者想从事大规模数据处理的工作，那么学习 Java 也是一个不错的选择。

最重要的是，无论选择 Python 还是 Java，都要不断学习和提升自己，不断实践并掌握更多的大数据处理技能，这样才能在这个快速发展的领域中立于不败之地。

六、新手学go还是python？

Python和Go都可以学。Python和是动态语言，而Golang属于编译型语言。

1. 如果是一名非科班编程初学者，第一次学习编程，请选择Python。因为它入门快，容易上手，资料丰富，涉及领域广泛。对初学者极其友好。

2. 如果想要从事大数据分析或人工智能机器学习领域，请学习Python。

4. 如果要成为一名服务后端，建议选择Go。

一般情况下，Go的性能比其他两者要好，并发性能也强很多，在后端生态中，后端服务框架、分布式系统的架构设计等方面要强于Python和Ruby。这里并不是说Python和Ruby开发不了大型系统，早期YouTube就是Python开发的，Github主站是由Ruby开发的。

如果用Go进行后端开发，综合来说会省事一些。想起当年我就是因为Ruby在后端分布式服务中的短板，Rails框架并发性能的不足，以及国内Ruby大环境原因，而选择了转Go。

5. 如果对云原生的开发感兴趣，请选择Go。在这方面，Go拥有绝对优势。

七、先学vba还是python？

这取决于你学习的目的。如果你想从事数据分析或自动化的工作，那么Python是一个更好的选择，因为它对初学者来说更容易上手，而且它是现在更流行的语言。

VBA基于MicrosoftOffice，如果你想从事MicrosoftOffice中的自动化，它是不可或缺的。

八、学java还是python好，有什么区别？

Java和Python都是目前最火的后台语言。这两门语言都有各自的优势：

Python的优势：

1.学起来简单，开发效率高。

2.在大数据挖掘方面有突出优势，是大数据分析首选的编程语言，Python可以让开发人员轻松表达概念，程序员维护和更新代码库更容易；

3.Python是做人工智能的首选语言，其他语言都不具备这样强大的功能，相对Java而言，Python更年轻，目前国内受众小于Java

Java的优势

1.安全稳定性好，在国内发展了一二十年，已经很成熟了

2.目前流行的web技术，广泛用于手机操作系统开发，容易创建应用，还可以利用各种工具和框架加快应用研发

3.一般编程中，需要花较多时间来组织，维护和更新Java代码，成本较高。

4.目前市场对于Java的需求较高。

5.Python给人的印象简单是因为我们在用Python的时候，可以直接调用别人已经写好的代码接口就可以，相对于傻瓜模式，Java的许多处理都要原生很多，写的代码可能会多一些，但一旦完成封装，谁的更简单就说不准了，而且封装的过程才是编程最重要的一个部分。

6.Java是一种直译形式的脚本语言，是一种动态类型、弱类型、基于原型的语言，内置支持类型。Java是大多数企业通用的语言，Java的市场发展比较稳定

想在一线城市发展、想往大数据、爬虫、人工智能方向发展，选Python；

想做传统的互联网程序开发，未来在一二线城市都可以发展，选Java。

如果还不知道，可以来千锋试听下Java和Python，看你对哪个感兴趣，能不能学会，再决定。亲身感受过，答案更准确一些。

希望我的回答能帮到你。

九、python好还是basic好？

python好一些。

因为python和javt语言一样是属于高级编程语言，而高级编程语言的使用面要比低级语言好很多，他具有多态，继承的特性，是面相对象的编程，可以用于服务器的后台开发语言，功能性强大，拥有各种库，做数据分析和自动化测试的编程。

十、学大数据是java还是python

在当今信息爆炸的时代，大数据技术的崛起成为了各行各业关注的焦点。无论是企业决策还是科学研究，大数据分析都扮演着至关重要的角色。因此，踏入大数据领域成为了许多人的选择。然而，对于初学者来说，最常见的困惑之一就是：学习大数据应该选择 Java 还是 Python 作为编程语言。

Java 还是 Python，选择哪个语言更适合学习大数据？

要回答这个问题，首先需要了解 Java 和 Python 这两种编程语言在大数据领域的应用现状和特点。

Java 在大数据领域的应用

Java 是一种老牌的编程语言，在大数据领域也有着广泛的应用。Hadoop、Spark 等大数据处理系统的核心代码就是由 Java 编写的。相比之下，Java 的优势之一在于它的稳定性和性能表现较好，尤其适合于大规模的数据处理和并行计算。此外，许多大型企业的数据处理系统也是基于 Java 构建的，因此掌握 Java 对于就业和职业发展也是非常有帮助的。

然而，学习 Java 也存在一些挑战。相较于 Python，Java 的语法相对繁琐，上手难度较大，初学者需要花费更多的时间来掌握基础知识。另外，对于数据分析和机器学习等领域，Java 在语法上的复杂性也可能导致代码量增加，降低了代码的可读性。

Python 在大数据领域的应用

Python 因其简洁、易学和强大的数据处理库而备受青睐，逐渐成为大数据领域的热门选择。诸如 NumPy、Pandas、Matplotlib 等数据处理库的丰富使得 Python 在数据分析和可视化方面拥有得天独厚的优势。此外，Python 也是机器学习和深度学习领域的首选语言之一，其生态系统的完善也为大数据处理提供了良好的支持。

与 Java 相比，Python 更具灵活性和简洁性，编写代码更加高效，尤其在快速原型设计和小规模数据处理方面表现突出。初学者学习 Python 也较为容易，语法简洁直观，对于数据科学新手而言是一个不错的选择。

结论

综上所述，选择学习大数据应该是 Java 还是 Python 并没有一个固定的答案，而是取决于个人的实际需求和兴趣。如果你希望从事大型数据处理系统的开发，并深入研究大数据处理原理和技术，学习 Java 是一个不错的选择；如果你更注重数据分析和机器学习领域，希望快速上手并展开实践，Python 则是更适合的语言。

当然，大数据领域是一个多元化的领域，掌握多种编程语言并灵活运用也是一个不错的选择。在实际学习和工作中，灵活选择 Java 或 Python 作为学习工具，将有助于你更好地应对不同的挑战与需求。