问为什么/什么时候我应该更喜欢MATLAB而不是Octave？

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在2008年，我也尝试过做同样的事情。我很快就注意到了下面的展示停顿：

• 工具箱没有那么完整，也没有经过良好的测试。尤其是我的工作严重依赖的图像处理工具箱(最大的阻碍是imtransform不是Matlab的Octave调试器和profiler与implemented).
• The的相比是原始的。
• 如果你和其他人一起工作，可能很难让他们改变。
• 如果您使用第三方工具箱，则只能靠自己让它们正常工作。
• Octave‘s plots不是出版物质量。

但我不得不说，Octave与Matlab的兼容性给我留下了深刻的印象，如果你对Matlab的使用是基本的，你可能会很幸运。最后，这是在2008年，在两年内，事情可以改变很多。

就在我脑海中：

1. 有很多工具箱是Octave没有的，就像我两个学期前在机器学习课程中做家庭作业时发现的那样。
2. Octave的调试器要差得多。它几乎是不可能使用的。
3. Matlab要快得多，因为许多类型的operations.
4. Matlab's绘图要好得多。
5. Octave没有原生图形用户界面。Octave有图形用户界面，但它们不如Matlab的原生图形用户界面。

我也测试过八度和R。

关于octave:我对octave语法的相似性印象非常深刻。我没花太多时间就把我的MATLAB脚本转换成了octave。同时，我在与errorbar一起打印标记时遇到了一个特殊的问题，这个问题是由nabble的Jarno Rajahalme修复的，以及更改xtick字体大小，这是我在nabble的一个问题回答中得到的解决办法。因此，它仍然有一些错误，可以通过一些努力来克服。如果你遇到一些问题，你可以尝试nabble邮件论坛: help-octave@octave.org。顺便说一句，我的团队不能适应它(用户友好)，比如他们适应MATLAB，所以我们仍然使用MATLAB。由于MATLAB是在gnuplot下构建的，因此纠正其bug的另一种方法是编辑生成的gnuplot文件。我发现最好的集成开发环境是QtOctave，我在“记住博客”中做了一个简短的评论。

关于R:根据SciViews的一项研究，R的性能优于MATLAB和octave。我对R没有太多的经验，我研究了mclust包，并在R中写了一个关于EM集群的wikibook章节，顺便说一句，他们似乎有一个非常活跃的社区。因此，你可能会发现提案的第三方包并不是那么标准化的。我发现最好的集成开发环境是用于eclipse、JGR (Java GUI for R)和emacs的StatET插件。尽管学习一门新的编程语言需要花费时间，但如果我选择一个开源平台来制作我的实验图形和一些数据挖掘分析，我会尝试R。