用 Python 写开源的 MATLAB 技术方面有没有问题?

[py2cn]

各位大佬好，我发起了一个类似 MATLAB 的开源项目，名字叫 PyMiner，是用 python 写的，目前已开源 2 个多月，最近收到了很多讨论，其中有一些是技术方面的质疑。

因此想向各位大佬请教下，我是用 python+pyqt5 做界面，numpy 做数据处理的基础，在外部开源包的基础上搭建自有的函数库，采用插件商店的形式完成高性能场景（设想的是 python 调用 c c++开发的插件），技术方案是否有问题？

希望各位大佬不吝赐教，谢谢！

[yuelang85]

本来点进来想说，国内有一个项目就是这么做的。进来一看项目名字，这不就是你吗。

哈哈哈哈哈哈，精神上支持你，这方面实在是不懂

[ixinshang]

万事开头难，支持一下。

[laqow]

感觉 R 和 octave 等都可以替代 matlab，另外 matlab 在很多简单计算的场合性能还没有 python 好。能开源实现一个 m 代码到 exe 格式的 matlab runtime 就很好了。

[firefox12]

如果你对这方面缺乏基本的了解，最好不要做这个。这是整个项目的架构师，带偏就是浪费时间。

[efaun]

@php01 #18 每人每天为此项目工作 8 小时中间还要算上 7.5 小时逛 v 站的时间

[algas]

我觉得 fork octave 是比较好的选择，至少架构不用重新设计，语法解释器也有现成可用的，短期就能看见团队产出。

和 matlab 比较 octave 缺点一大堆，不说 simulink 几乎没有，单是画图就让人痛苦不已；还有程序效率严重依赖矢量化编程技术，不知道 jit 技术能不能克服一下这一点。所以说，基于 octave 能做的事情还有很多。

[Taojun0714]

@laqow 你对 matlab 的核心 simulink 一无所知

[Tink]

大工程啊

[Raven316]

@php01 有这么难？？？

[futou]

@Raven316：matlab 可追溯到 1970 年代末，目前 mathworks 全球有超过 5 千名员工，更恐怖的是每时每刻都有巨量的科研人员 /技术人员贡献自己的第三方代码。（是不是熟悉的味道）

而且 @py2cn 所做的以及类似项目做的大多是对已有工具的封装，真正困难的是建立需要大量数学知识的函数库，当然这又涉及到是否需要重复造轮子的问题。

不过：种一棵树最好的时间是十年前，其次就是现在。

[by73]

Matlab 非常庞大，它不仅仅是科学计算，还包括仿真之类的，我觉得你还是应该先界定下范围😂

[thedrwu]

MATLAB 就是各行各业的 toolbox 和 simulink 。

如果只是简单地算算矩阵画画图，fortran+gnuplot 更轻巧方便。

[zzj0311]

几十年堆出来的💩山 你以为换种语言就不用堆几十年了🐴

[liukrystal]

中国的程序员喜欢赚快钱，难得有 lz 这样的人肯静下心来搞点事情，但 Matlab 不是你一个人能搞得定了，ls 有位老哥说得好，这个站所有的人写 20 年也搞不定 matlab 。

[pabupa]

matlab 可不仅仅只是计算呀！他还有更细化的科目门类，这些都是要有专业人士参与才行的吧......

[pabupa]

@pabupa 但是就跟求伯君一样，ms office 也很庞杂。说不定您真的可以呢！

[cedoo22]

其它不论，单单数学里的那一堆理论就不是软件工程师能轻易搞定的

[feilaoda]

走自己的路，不用听太多别人怎么说

[tfdetang]

如果是已经会 numpy 与 pandas 的用户，jupyter lab 就已经能覆盖大部分的数据分析+画图场景了； 如果目标用户是作为 matlab 的替代品，那如何让 matlab 使用者快速过渡过来是个关键问题

[ligong]

个人建议，matlab 这个东西，最重要的是工业界的使用和支持，所以，相比起一个软件，更接近一门语言的生态环境和状态。
可以成立一个开源组织，建立某种协议，争取各行各业的人能有个传递贡献的地方，类似一门语言的无数个库，前端用的 npm 啊，rust 的 crate 啊。