一、1号大神告诉你为什么：
鄙视是无知啊。用
matlab的，基本上不是程序员，根本不鸟这事。
对程序员来说，代码是产品，这个产品要被执行成百上千次，所以必须考虑代码的质量和效率。
对用MATLAB的人来说，代码是工具，代码的执行结果才是产品。只要有结果，前面怎么来的当然是越简单、越省时间最好。代码只需要执行几次或几十次，讨论执行效率的意义很小，编程效率才是首要的。
打个比方，产品设计中要估计一个参数值，但是这个参数没那么好算。
若按程序员的思维，那就是整理逻辑、确定算法、写程序、优化、测试。编程花一周，执行1秒钟得到结果。
按工程师的思维，老子用MATLAB写个简单的
仿真模型，拿所有可能的参数都仿一遍。编程1小时，执行1小时得到结果。后面那1小时还不需要我干活，可以顺便写个文档、回个邮件什么的。比上面精心设计一个程序有效率多了。
反过来说，如果也用其他语言按上面的参数扫描法仿真呢？当然编程效率也能提高，但是MATLAB里太多函数库是现成的，根本不需要你写；而用普通的高级语言，你得从头造轮子。Python还好，但那也是因为python在科学计算方面全面仿MATLAB。
你跟我说MATLAB太随意、太吃内存、太慢，我不在乎。它可以省我1周的时间啊。
二、大神2给你讲解
走歪了的科研狗来答一发，靠matlab入编程的门，进行数据分析，现在已经转到python瞎捣鼓。
打个比方，matlab是一个偏科很严重的工科特长生，但程序员更喜欢各方面均衡发展的全科生。
程序员的工作是啥？写爬虫，做软件，开发游戏，做网站搭服务器等等，matlab能实现吗？其实部分功能是可以的，但是编程体验和用户体验比较差。
Matlab的长处在于，控制系统设计与分析、金融工业建模和仿真模拟等。这里有个匿名用户的更专业的回答来说明这一点，给大佬打call！！匿名用户：为什么很多程序员会鄙视MATLAB？这些功能如果让程序员来用其他编程语言能实现吗？显然是可以的，但是投入的时间成本显然比直接学习matlab仿真模拟工具箱要大得多。重复造轮子并不好玩，而且造出来的轮子还不一定比matlab好用。
三、大神3给你讲解
脱离matlab坑的原因之一，就是要把我们开发的一个新算法做成一个软件推广应用，一开始用matlab的GUI实现了这个软件，拿着m文件给导师，被反驳：万一别人没有matlab怎么运行？那就编译成exe呗，然后编译完，文件大小直逼1GB，相当于把matlab的内核都编进去了
matlab自学小白，用的是matlab自带的应用程序打包功能，如有更高级的编译办法请大佬指正QWQ
用之前还要安装十多分钟。。。结果打开一看是个很基本的功能界面，用户体验极差。
做了模块m文件转成dll给c++调用，没有matlab的环境要安装打包的matlabcompilerrun
time然后各种设置，加载的方式变量定义啥的都要改变，确实比较麻烦，但是确实写m只用了几十行，c++下估计得好几百行，另外m转c代码的话对版本还有要求，转的代码还不尽人意，不知道有没有只打包所需lib和h文件的方法
后来用python重新实现，代码量减少了一半不说，编译完了之后的exe只有20MB。
四、大神4讲解
1.一般来说，做科研模拟仿真的确很难超越Matlab。能有Matlab就一定会用，节省时间、而且算法可靠。我只遇到过一次做一个激光场分布的计算，没有用Matlab而直接用C++，只是因为当时有一台IBM的新机器，是128位的特殊Unix系统。就直接用源码编译运行。大概算了一个星期左右就出结果，还是很快的。当时一台3、5万的工作站要跑两三个月也未必能算完；
2.我们学校Matlab集群应该部署很多年了。百度“东南大学+Matlab”即可找到使用方法；
3.做科研，Matlab是很重要，但一些C与C++的基础编程也很重要。不是能编写GUI或者Web就是编程。
其实这么多年来的新进研究生，在编程能力上的自我评价在改变。以往都说自己能够调试多少行代码，熟悉哪些算法。现在来的研究生，说自己编程能力强，只是会写GUI，或者能弄个网站，写一点javascript。这与我们在科研工作中的编程是差的比较远的。如何做插值，如何保证没有累积误差，如何找到合适的神经网络结构与避免局部最优，这些才是我们需要研讨与培养的编程能力。
五、大神5讲解
1.MATLAB是一个研究工具而不算一个构建工具。如果将其与C，C++，JAVA等做对比是不合适的。我们会比较示波器与计算机吗？也因为这样，许多程序员可能不会理解MATLAB的效用。
2.MATLAB对于主机性能要求还是比较高的。我们科研中一般会将MATLAB部署在最好的工作站上，然后共享使用。这与服务器类似。一般机器上跑MATLAB，特别是做上规模的模拟是很难的。
3.研究MATLAB的圈子比较小。目前高校研究生或许在做项目时候会用MATLAB，但研讨计算机编程技术大多在C，JAVA等。主要原因之一是就业。而一些高层次MATLAB编程，大都是博士阶段。其实仿真中，每个环境用什么样的计算方法，都是要细致研究，否则会浪费很多的时间。这样的研究圈子很小，用电邮研讨会更多一点。
