神经网络研究与应用这块用python好还是matlab？
两者或许无所谓好与坏。只要自己喜欢用，那就是好的，但是目前代码数量来看，可以学习的源代码MATLAB有非常多的源码。最重要的是，MATLAB里有神经网络工具箱，有可视化界面更容易调整参数。若果你是需要使用神经网络去完成某些数据分析,而你的数据又不是很多，那么建议你使用matlab,里面有已经搭建好的工具箱,非常齐全。
pathon和matlab在一些方面还是有不同点的，就像是如果你要是想将算法学好点，那么你就可以选择matlab这样比较好，但是如果是神经网络研究的话，那么MATLAB当然 是最好的，做深度学习的话，建议使用Python。想要用什么来学还要看你自己的需求，想要学什么。
在一定条件允许的情况下，可以不妨试试选择pathon，它含括了许许多多的函数，可以在一定程度上帮助自己学习，但是最好的建议还是学习MATLAB，因为matlab中还是有很多有关神经网络学的相关知识的，便于我们研究学习。Python就比较容易上手学了，不用花很多的时间去研究，基本上就可以拿来就用。
若果你对神经网络已经熟悉是,是打算投入应用,而且你的数据很大,那么根据你所需要的神经网络,用C或其他你认为性能好的语言,针对你的问题重新编一个算法,也不会花很大功夫。这样既省了自己的时间，又让自己轻松学习。总结来说，不论你学什么，用什么路径去学总是会达到想要的目的，但是重要的是在于学习的过程。
这两者主要还是需要自己用着顺手。
用matlab的集成开发环境很好,跟踪代码是非常方便也会检查你的错误代码，你不需要像码农一样产品做单元测试代码,基本代码运行几次这完全没有什么问题。如果你只是想学习算法，那么matlab更好，语法简单。如果你已经熟悉了神经网络，需要进行研究想投入应用，数据非常大，还要大量自行设计的模型时，就会容易理解python是多么方便。python语言本身的灵活性为自主设计的模型提供了极大的便利，你想为你的问题编一个算法，也不会花太多的时间，matlab可以做到这一点，但这是非常困难的。在大项目、多人协作等方面比matlab更有优势。
Python主要为代码农户提供脚本环境，基本上是使用互联网公司进行操作和维护的低端代码农民。但由于开源是免费的，它逐渐渗透到学术中，以及更多与科学计算相关的软件包。
Matlab主要为依赖纸张的学术工作者提供一个通用的数值计算平台。官方的matlab工具箱是稳定的，易于使用，特别是在官方文件和教程中，当然，matlab并不便宜，主要的问题是使用盗版的便宜，千万要购买正版的产品。
两者各有各的优势，孰强孰弱不好判断，烦这个产品这个东西，自己用着舒心用着顺手就好啦，只要用的是正版的其他不用考虑太多。
