MATLAB对于Python程序员的介绍
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您需要注意的一件事是，MATLAB从1开始索引。对于MATLAB程序员可能需要注意的其他方面，您可以查看this question的答案。
如果您需要用MATLAB完成特定任务，则帮助提供了许多演示文稿，应该能帮助您找到正确的路径。
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set、dict和尤其是list（也许还有一般的对象）。在Python中，任何东西都可以放在列表中，可以循环它并将其简单地转换为矩阵。在MATLAB中，可能会使用一个单元格，但它的工作方式有些不同。因此，“如何为Python程序员使用单元格”将非常有帮助。 - embert数学语言词库，或MATLAB中与Python/NumPy相似的命令 是查找常见MATLAB任务和NumPy之间"翻译"的好工具。
我无法想到一个特定的教程，但是我发现以下博客非常有用，可以了解MATLAB的内部细节：
特别是Loren on the Art of MATLAB和Steve on Image Processing是我从中学到了很多。
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MATLAB 的文档非常好。在所有人都抱怨 X 文档有多么糟糕的世界中，我认为 MATLAB 的文档对其受欢迎程度做出了重要贡献。Python 的文档也很好，但 MATLAB 的文档感觉更加容易理解。可以看出 Mathworks 对此进行了一些关注。
在 MATLAB 中，矩阵是基础。如果在工作空间中执行
x = 3，则可以对x进行矩阵操作（尽管可能没有意义），如转置、逆、特征分解等。无需进行类型转换。在 Python/NumPy 中，仍需要使用scipy.matrix将数组转换为矩阵后才能执行矩阵操作。我不熟悉 MATLAB 是否有类似于 Python 之禅（即
import this）的明确流派。但许多特点相似：易于实验、开发时间快、易于调试和分析、高级、可扩展。MATLAB 不像 Python 那样强调面向对象。在 MATLAB 中仍然可以使用 OO（例如，支持类），但我不知道有多少人使用它。
我喜欢以以下方式思考：NumPy 就像 MATLAB 的核心，SciPy 就像 MATLAB 的工具箱，Matplotlib 让您像 MATLAB 一样绘图，iPython 就是 MATLAB 工作区。
哦，对了...MATLAB 从 1 开始索引，而不是从零开始！这是 MATLAB 的基本思想的逻辑结果，在线性代数中，矩阵通常从 1 开始索引。
你不能直接对函数结果进行索引；
from numpy import *
sin(array(range(10))*pi/10)[3]
在MATLAB中无法工作；你需要先保存结果：
x = sin(0:pi/10:pi)
x(3)
这是来自Jonas的教程。
我发现这个SciPy.org页面很有帮助，尽管它更适用于另一个方向，并且没有直接涉及许多核心语言特性。
同样的：
- Numerical Computing in Python演示文稿中的“与MATLAB比较”部分
- NumPy for MATLAB Users速查表
但是，这些都没有像一本好书那样向我解释MATLAB语言和数据结构，以一种利用我现有的Python知识的方式。（Jonas链接的问题确实如此-请查看。）
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原文链接