Python vs. Matlab sind zwei Sprachen mit sehr un­ter­schied­li­chen Her­an­ge­hens­wei­sen. Vor allem der Open-Source-Ansatz und die größere Fle­xi­bi­li­tät machen Python in den meisten Fällen zur besseren Wahl.

Python vs. Matlab: Zwei Sprachen für die wis­sen­schaft­li­che Arbeit

Wenn Sie darüber nach­den­ken, das Pro­gram­mie­ren zu lernen, gibt es zahl­rei­che Sprachen, die in Frage kommen. Welche Pro­gram­mier­spra­che für Ihre An­for­de­run­gen am besten geeignet ist, hängt von vielen ver­schie­de­nen Faktoren ab. Je nach Art des Projekts oder der ge­wünsch­ten Anwendung eignen sich un­ter­schied­li­che Optionen. Wenn Sie im wis­sen­schaft­li­chen und vor allem ma­the­ma­ti­schen Bereich aktiv sind und nach einer ge­eig­ne­ten Lösung suchen, werden Sie vor allem auf zwei Optionen stoßen: Matlab und Python. Zwar gibt es zwischen beiden Sprachen auch einige Ge­mein­sam­kei­ten, die Un­ter­schie­de über­wie­gen al­ler­dings. Wir klären, wer das Duell Python vs. Matlab für sich ent­schei­det.

Die Vor- und Nachteile von Matlab

Um beide Pro­gram­mier­spra­chen mit­ein­an­der ver­glei­chen zu können, lohnt sich zunächst ein Blick auf ihren Ein­satz­zweck. Dieser un­ter­schei­det sich bei Python und Matlab deutlich. Matlab ist eine pro­prie­tä­re Software und Sprache, die von Cleve Moler an der Uni­ver­si­ty of New Mexico (UNM) ent­wi­ckelt und 1984 gemeinsam mit Steve Bangert und Jack Little unter dem Fir­men­na­men The MathWorks erstmals ver­öf­fent­licht wurde. Sie richtete sich ur­sprüng­lich vor allem an Stu­den­tin­nen und Studenten. Diese zählen zwar auch heute noch zur Ziel­grup­pe, Un­ter­neh­men nutzen al­ler­dings Matlab und seine zahl­rei­chen ver­füg­ba­ren Toolboxen ebenfalls. Der Name geht auf „Matrix La­bo­ra­to­ry“ zurück.

Matlab dient vor­nehm­lich der Lösung ma­the­ma­ti­scher Probleme und stellt diese Lösung grafisch dar. Ur­sprüng­lich war die Sprache für den Umgang mit den Fortran-Bi­blio­the­ken LINPACK und EISPACK gedacht und sollte Studenten und Stu­den­tin­nen ohne Pro­gram­mier­kennt­nis­se den Einstieg in die lineare Algebra er­mög­li­chen. Heute wird Matlab für nu­me­ri­sche Si­mu­la­tio­nen, Da­ten­aus­wer­tung und Pre­dic­ti­ve Analytics ein­ge­setzt. Mit Hilfe von Toolboxen kann die Sprache auf bestimmte An­wen­dungs­fäl­le zu­ge­schnit­ten werden. Matlab wird auf dem Rechner des Nutzers oder der Nutzerin in­ter­pre­tiert. Neben der ei­gent­li­chen Sprache enthält die Software auch eine grafische Desktop-Umgebung. Seit 2000 werden statt LINPACK und EISPACK die freien Bi­blio­the­ken LAPACK und BLAS genutzt.

Vorteile von Matlab

  • Be­nut­zer­freund­lich­keit: Matlab war ur­sprüng­lich als Hilfe für Stu­den­tin­nen und Studenten gedacht. Diesen Ansatz merkt man auch heute noch. Mit ein wenig Ein­ar­bei­tung findet man sich schnell in der Sprache zurecht. Selbst um­fang­rei­che Da­ten­ana­ly­sen lassen sich ohne große Pro­gram­mier­kennt­nis­se durch­füh­ren und auch dar­stel­len. Schließ­lich ist Matlab ein Ge­samt­pa­ket, das auch eine grafische und in­ter­ak­ti­ve Be­nut­zer­ober­flä­che enthält. Um­fang­rei­che Ma­the­ma­tik­kennt­nis­se sind dennoch Vor­aus­set­zung für eine zu­frie­den­stel­len­de Nutzung.
  • Viel­sei­tig­keit: In den für sie vor­ge­se­he­nen Bereichen überzeugt die Sprache als maß­ge­schnei­der­te Lösung für die je­wei­li­gen An­for­de­run­gen. Durch die un­ter­schied­li­chen Toolboxen ist Matlab in der Ma­the­ma­tik, der Da­ten­ana­ly­se, der Biologie, im In­ge­nieurs­we­sen oder Fi­nanz­we­sen eine große Hilfe und er­leich­tert die tägliche Arbeit merklich.
  • Ge­schwin­dig­keit: Dank seiner Kon­zen­tra­ti­on auf das We­sent­li­che überzeugt Matlab auch durch eine sehr schnelle Ver­ar­bei­tung. Analysen werden mit hohem Tempo durch­ge­führt und dar­ge­stellt. Selbst große Da­ten­men­gen stellen dabei kein Problem dar. Auch die Code-Er­stel­lung funk­tio­niert mit Matlab sehr zügig. Durch die in­ter­ak­ti­ve Ober­flä­che werden Fehler schnell erkannt und können umgehend behoben werden.
  • Simulink: Simulink ist eine Software, die ebenfalls von The MathWorks ver­trie­ben wird und aus­schließ­lich mit Matlab arbeitet. Das Programm kann Systeme aus den Bereichen Loop Testing, Rapid Pro­to­ty­p­ing, Robotik, Si­gnal­ver­ar­bei­tung und Steue­rungs­tech­nik si­mu­lie­ren. Dabei setzt Simulink auf grafische Blöcke. Das Programm gilt als besonders leis­tungs­fä­hig und wird von vielen Un­ter­neh­men verwendet.
  • Community: Matlab ist eine Sprache mit einer be­acht­li­chen und lang­jäh­ri­gen Ge­schich­te. Die Community, die sich mit der Pro­gram­mier­spra­che be­schäf­tigt, mag nicht so groß sein wie die anderer Sprachen. Dafür handelt es sich aber oft um echte Ex­per­tin­nen und Experten, die sich Matlab voll und ganz ver­schrie­ben haben und dem­entspre­chend auch wertvolle Tipps bei Fehlern, Bugs oder anderen Problemen bieten können.

Nachteile von Matlab

  • Kosten: Matlab ist eine pro­prie­tä­re Software. Zwar können sich die Kosten gerade für Un­ter­neh­men durchaus lohnen, viele andere Sprachen sind al­ler­dings komplett kostenlos. Vor allem Ein­stei­ger und Ein­stei­ge­rin­nen, die lediglich das Pro­gram­mie­ren lernen möchten, dürften daher eher zu einer Al­ter­na­ti­ve greifen, zumal es kos­ten­lo­se Optionen mit ähnlichen Schwer­punk­ten gibt. Auch die un­ter­schied­li­chen Toolboxen werden in der Regel einzeln berechnet. So kommt es, dass Lizenzen nur selten von privaten Nut­ze­rin­nen und Nutzern erworben werden.
  • Por­ta­bi­li­tät: Der kos­ten­pflich­ti­ge Ansatz führt auch zu Ein­schrän­kun­gen der Por­ta­bi­li­tät. Zwar ist es grund­sätz­lich möglich, Matlab auf mehr als einem Rechner zu nutzen, die Optionen sind al­ler­dings limitiert. Ihr Code ist daher häufig nur auf einer Maschine aufrufbar. Und die MCR-App (Matlab Component Runtime) hat leider einige Ein­schrän­kun­gen.
  • Funk­tio­nen und Al­go­rith­men: Auch wenn der Einstieg in Matlab mit ein wenig Ein­ar­bei­tung funk­tio­nie­ren sollte, gibt es im weiteren Verlauf einige Hürden, die sich schnell als pro­ble­ma­tisch erweisen können. Um wirklich ziel­ge­rich­tet Lösungen zu finden, müssen bereits im Vorfeld die richtigen Funk­tio­nen und Al­go­rith­men iden­ti­fi­ziert, unter Umständen erworben und schließ­lich ein­ge­setzt werden. Versäumen Sie dies, kann es erstens sehr teuer werden und zweitens zu emp­find­li­chen Ver­zö­ge­run­gen kommen.
  • Spei­cher­be­darf: Matlab nutzt einen eher kleinen Ar­beits­spei­cher, was bei der Be­ar­bei­tung um­fang­rei­cher Da­ten­sät­ze schnell zu einem Problem werden kann. Der Spei­cher­be­darf steigt dann deutlich an, sodass Engpässe im Vorfeld aus­ge­schlos­sen werden müssen, um eine geregelte Nutzung zu er­mög­li­chen.

Die Vor- und Nachteile von Python

Python ist ein ganzes Stück jünger als Matlab und verfolgt insgesamt einen etwas anderen Ansatz. Als Guido van Rossum Python 1991 ent­wi­ckel­te, lag sein Haupt­au­gen­merk auf der Ein­fach­heit des Codes. Dieser sollte mit wenigen Worten und Zeichen auskommen und bereits bei einem flüch­ti­gen Blick Sinn ergeben. Diesem Grundsatz ist die freie und quell­of­fe­ne Sprache bis heute treu geblieben. Mitt­ler­wei­le wird sie von der Python Software Foun­da­ti­on betreut und wei­ter­ent­wi­ckelt, zahl­rei­che Nut­ze­rin­nen und Nutzer mo­di­fi­zie­ren sie al­ler­dings ebenfalls für ihre Zwecke. Python arbeitet dynamisch, ob­jekt­ori­en­tiert, wird in­ter­pre­tiert und ist platt­form­un­ab­hän­gig.

Vorteile von Python

  • Open Source: Einer der größten Vorteile von Python ist der Open-Source-Gedanke. Das bedeutet, dass die Sprache nicht nur voll­kom­men kostenlos er­hält­lich ist, sondern dass Nut­ze­rin­nen und Nutzer sie auch jederzeit für sich und andere wei­ter­ent­wi­ckeln können.
  • Viel­sei­tig­keit: Das führt zu einer hohen Va­ria­bi­li­tät. Python findet in zahl­rei­chen Bereichen Ver­wen­dung und wird auch von großen Un­ter­neh­men wie Google, Spotify oder Netflix genutzt. Pri­vat­per­so­nen oder kleinere Firmen können ebenfalls von der Sprache pro­fi­tie­ren, die auch für die Arbeit mit KI, in der Software-Ent­wick­lung und für Web­an­wen­dun­gen verwendet wird.
  • Lernkurve: Für schnelle Erfolge und einen optimalen Workflow sorgt der ur­sprüng­li­che Ansatz der Sprache. Python ist sehr simpel und über­sicht­lich aufgebaut. Selbst Anfänger und An­fän­ge­rin­nen können bereits nach dem ersten Python-Tutorial eigenen Code schreiben und so Projekte umsetzen. Python gilt als die viel­leicht ein­fachs­te bekannte Pro­gram­mier­spra­che und ist trotzdem für zahl­rei­che ver­schie­de­ne An­wen­dun­gen geeignet.
  • Por­ta­bi­li­tät: Python ist eine sehr flexible Pro­gram­mier­spra­che. Das betrifft nicht nur die zahl­rei­chen Ver­wen­dungs­mög­lich­kei­ten, sondern auch die Un­ab­hän­gig­keit von jeglichen Be­triebs­sys­te­men. Es ist pro­blem­los möglich, Code auf einer Plattform zu schreiben und diesen für eine andere zu über­neh­men. Auch die ge­mein­sa­me Arbeit im Team wird dadurch deutlich ver­bes­sert.
  • Community: Python besitzt eine riesige Fan­ge­mein­de. Die Community ent­wi­ckelt Python nicht nur stetig weiter, erstellt Do­ku­men­ta­tio­nen und behebt Bugs bereits nach kurzer Zeit. Sie steht auch Neulingen hilfreich zur Seite und er­leich­tert so den Einstieg noch mehr.

Nachteile von Python

  • Ge­schwin­dig­keit: Gerade durch den dy­na­mi­schen Ansatz kann es bei Python zu Tem­po­de­fi­zi­ten kommen. Für besonders um­fang­rei­che Projekte mit großen Da­ten­sät­zen ist die Sprache daher häufig nicht geeignet. Al­ter­na­ti­ven zeigen eine deutlich bessere Per­for­mance.
  • Er­wei­te­run­gen: Für die wis­sen­schaft­li­che Arbeit mit Python benötigen Sie zunächst einige Er­wei­te­run­gen. Das betrifft ver­schie­de­ne Pakete wie Numpy oder Scipy und eine in­te­grier­te Ent­wick­lungs­um­ge­bung. Diese sind zwar kostenlos er­hält­lich, müssen aber zunächst im­ple­men­tiert werden.
  • Mobile Geräte: Für die Arbeit mit mobilen Devices ist Python nicht optimal auf­ge­stellt. Nur wenige Ent­wick­le­rin­nen und Ent­wick­ler setzen bei der Arbeit an Apps auf die Pro­gram­mier­spra­che. Es gibt auch keine ur­sprüng­li­che Kom­pa­ti­bi­li­tät mit mobilen Be­triebs­sys­te­men wie iOS und Android.

Python vs. Matlab: Welche Un­ter­schie­de gibt es?

Nun, da wir beide Sprachen und ihre Ei­gen­hei­ten angesehen haben, ver­glei­chen wir Python und Matlab direkt mit­ein­an­der.

Die jeweilige Syntax

Der of­fen­sicht­lichs­te Un­ter­schied ist die Syntax der beiden Sprachen. So sieht die grund­sätz­li­che Syntax von Matlab aus:

% A MATLAB program illustrate
% disp function
disp ("Dies ist Matlab")
matlab

Eine einfache Ausgabe in Python sieht so aus:

>>> print("Dies ist Python.")
python

Weitere Un­ter­schie­de

  • Ökosystem: Python verfügt über einen In­ter­pre­ter und eine Stan­dard­bi­blio­thek. Weitere Kom­po­nen­ten müssen zunächst hin­zu­ge­fügt werden. Dies betrifft auch die Ent­wick­lungs­um­ge­bung. Es gibt auch für die wis­sen­schaft­li­che Arbeit zahl­rei­che Er­wei­te­run­gen. Matlab ist nur im Paket er­hält­lich, das neben der ei­gent­li­chen Sprache die Ent­wick­lungs­um­ge­bung be­inhal­tet. Weitere Funk­tio­nen müssen in Form von Toolboxen hin­zu­ge­bucht werden.
  • Wei­ter­ent­wick­lung: Python wird von einer Community stetig be­ar­bei­tet und mo­di­fi­ziert. Grund­sätz­lich haben alle Nut­ze­rin­nen und Nutzer die Mög­lich­keit, die Sprache für ihre Be­dürf­nis­se an­zu­pas­sen. Än­de­run­gen an Matlab werden aus­schließ­lich von The MathWorks vor­ge­nom­men.
  • Open Source: Der Grund dafür ist, dass Matlab im Gegensatz zu Python nicht Open Source ist. Die Nutzung der Sprache ist nur gegen Bezahlung möglich, und eine Lizenz kann je nach Umfang mehrere tausend Euro kosten. Python ist hingegen immer kostenlos.
  • Per­for­mance: Matlab ist eine sehr schnelle und leis­tungs­fä­hi­ge Lösung – zumindest, wenn genügend Spei­cher­platz vorhanden ist. Python hat hier mitunter Defizite und ist bei der Ver­ar­bei­tung großer Da­ten­men­gen langsamer.
  • Lernkurve: Python ist deutlich simpler als Matlab und setzt nur wenige Vor­kennt­nis­se voraus. Zwar ist auch Matlab sehr logisch und ver­ständ­lich aufgebaut, richtet sich aber vor allem an Menschen mit in­ten­si­ven Kennt­nis­sen der Ma­the­ma­tik.

Python vs. Matlab: Welche Sprache ist emp­feh­lens­wert?

Wer also ent­schei­det den Vergleich Python vs. Matlab für sich? In den meisten Fällen dürfte die Wahl auf Python fallen. Die Sprache ist sehr viel um­fang­rei­cher, einfacher zu lernen und vor allem kostenlos. Nur wenn die Dienste von Simulink gefordert sind, hat Matlab klare Vorteile. Eine ver­gleich­bar gute Al­ter­na­ti­ve findet sich bisher nicht. Grund­sätz­lich gibt es die Mög­lich­keit, beide Sprachen zusammen zu nutzen. Kosten und Nutzen sollten dann al­ler­dings vorher genau ge­gen­über­ge­stellt werden.

Tipp

Sie möchten mehr über Python erfahren? Wir haben die Sprache mit zahl­rei­chen Al­ter­na­ti­ven ver­gli­chen. Hier finden Sie u. a. die Artikel Python vs. C++, Python vs. R, Python vs. Java und Python vs. PHP.

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