MATLAB（Matrix Laboratory，矩阵实验室）是由美国The MathWorks公司出品的商业数学软件。MATLAB是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。除矩阵运算、绘制函数/数据图像等常用功能外，MATLAB还可用来创建用户界面，以及调用其它语言（包括C、C++、Java、Python、FORTRAN）编写的程序。
MATLAB主要用于数值运算，但利用为数众多的附加工具箱，它也适合不同领域的应用，例如控制系统设计与分析、影像处理、深度学习、信号处理与通讯、金融建模和分析等。另外还有配套软件包Simulink提供可视化开发环境，常用于系统模拟、动态/嵌入式系统开发等方面。
在R2017b后的MATLAB版本更释出了深度学习的工具，使其能够视觉化的快速建立AI模型，并透过各种转码器，部属于嵌入式硬体之中。
截至2020年，MATLAB在全球拥有超过400万用户。MATLAB用户来自工程、科学和经济学领域。
MATLAB的主要特点是操作简单、语法直观、功能强大、可扩展性好，广泛应用于科研、工程、教育、金融等领域。
MATLAB和仿真有密切的关系，因为MATLAB提供了丰富的仿真工具和模型库，可以用来进行系统建模、仿真和分析。MATLAB的仿真工具可以用来模拟各种系统，包括控制系统、通信系统、电力系统、机械系统等等。用户可以使用MATLAB提供的仿真工具和模型库来构建自己的仿真模型，并进行仿真实验和分析。
Python在科学计算和工程应用领域也得到了广泛的应用，尤其是在机器学习、深度学习、数据科学等领域。Python具有易用性、高效性、可扩展性等优点，也有丰富的科学计算库和工具，如NumPy、SciPy、pandas、matplotlib等。Python可以和MATLAB配合使用，例如使用Python调用MATLAB的函数或者使用MATLAB和Python的混合编程。
以下是一个使用Python和MATLAB混合编程的示例：
import matlab.engine
# 启动MATLAB引擎
eng = matlab.engine.start_matlab()
# 调用MATLAB的函数
result = eng.sqrt(4.0)
print(result)
# 在Python中使用MATLAB数据
matlab_data = matlab.double([1, 2, 3, 4])
result = eng.sum(matlab_data, nargout=1)
print(result)
# 关闭MATLAB引擎
eng.quit()
工具箱：
MATLAB Engine API for Python：该SDK可以让Python程序与MATLAB引擎进行交互，并且可以在Python中调用MATLAB函数和命令。例如，可以使用Python调用MATLAB的数据分析和可视化工具，或者使用Python和MATLAB的混合编程进行科学计算和工程应用。
MATLAB Compiler SDK：该SDK可以将MATLAB代码编译成可独立运行的应用程序或库，可以部署到不具备MATLAB环境的计算机上。例如，可以将MATLAB的算法模型编译成C/C++库或者.NET程序。
MATLAB Production Server：该工具箱可以将MATLAB应用程序部署到Web服务器上，实现将MATLAB算法和模型集成到Web应用程序中。例如，可以使用MATLAB Production Server将机器学习模型部署到Web API中，实现在线预测和推理服务。
MATLAB的学习资料非常丰富，以下是一些MATLAB推荐的学习资料：
官方文档：MATLAB官方提供了详细的文档和教程，包括MATLAB基础知识、编程语言、工具箱和应用实例等方面。
MATLAB Academy：MATLAB官方提供的在线课程和教育资源，包括MATLAB编程、数据处理、机器学习和深度学习等方面。
MATLAB Answers：MATLAB官方提供的问答社区，可以在这里提问和回答MATLAB相关的问题，并且与全球MATLAB用户交流和分享经验。
MATLAB Central：MATLAB官方提供的开发者社区，可以在这里获取MATLAB代码、工具箱和应用程序，以及与其他开发者交流和合作。
书籍和教程：有很多优秀的MATLAB书籍和教程，可以帮助您深入了解MATLAB编程和应用。例如，《MATLAB入门与实践》、《MATLAB程序设计》、《MATLAB数据分析30个案例》等。
