MATLAB 在数据处理和图形绘制方面功能强大，提供了丰富的函数库和灵活的可视化工具，使得用户可以高效地进行数据分析与展示.2.MATLAB 可以从多种格式读取和写入数据，包括文本文件、Excel 文件和二进制文件。MATLAB 提供多种统计和数学工具，包括描述性统计、线性回归、聚类分析等。.mean、median、std：计算均值、中位数和标准差。常用属性包括线型、颜色、标记、标题、坐标轴标签等

**特点**| **MATLAB**| **Python**|- Python 通过 **Matplotlib**、**Seaborn**、**Plotly** 等库提供了强大的可视化能力，能够创建交互式、动态的可视化效果。- 原生 Python 的性能通常较慢，但通过使用 **NumPy** 和 **SciPy** 等库，它的性能可以接近 MATLAB。

disp(['训练集数据的MAPE为：', num2str(MAPE1)])disp(['测试集数据的MAPE为：', num2str(MAPE2)])disp(['训练集数据的MAE为：', num2str(mae1)])disp(['测试集数据的MAE为：', num2str(mae2)])disp(['训练集数据的MBE为：', num2str(mbe1)])disp(['训练集数据的R2为

隐含层与输出层之间的权值。data0 = xlsread('数据.xlsx', 'Sheet1', 'A1:A16');% 输入层与隐含层之间的权值。

本文介绍了一种简单的自回归（AR）模型时序预测方法，并提供了完整的Matlab代码。data0 = xlsread('数据.xlsx', 'Sheet1', 'A1:A16');xlabel('时间序列'), ylabel('指标值');legend('真实值', '预测值');

以下是一个使用MATLAB进行时间序列预测的基本流程，包括数据准备、模型建立、模型评估和预测。plot((train_size+1:n), test_data, 'r', 'DisplayName', '测试数据');plot((train_size+1:n), YF, 'b', 'DisplayName', '预测数据');plot(train_data, 'k', 'DisplayName',

数据清洗是数据分析过程中的一个重要步骤，目的是提高数据的质量，以便进行更有效的分析。% 删除超出阈值的行。% 用线性插值填充缺失值。% 删除包含缺失值的行。% 找到缺失值的位置。% 可视化数据，识别异常值。缺失值是数据清洗中常见的问题。通过以上步骤，你可以有效地清洗数据，使其准备好进行后续的分析和建模。

尽管MATLAB在某些专业领域具有优势，但Python的综合优势不容忽视，尤其是在跨学科建模、数据分析及机器学习等新兴领域，Python无疑是一个更具竞争力的选择。7.社区支持有限：虽然MATLAB有广泛的专业用户群体，但相较于Python，MATLAB的开源社区较小，很多扩展库的更新速度也不如Python。2.直观的矩阵运算：MATLAB的核心功能是矩阵和线性代数的处理，因此在需要大量进行矩阵计