兩者各有側重，Matlab擅長於科學計算（矩陣，方程，方程組，微分方程），Numpy是一個開源的python數學庫，使用起來比較靈活（開源，意味著可以按照自己想要的方式來修改原始碼）。這兩大工具堪稱計算神器，下面我就來分別介紹一下這兩大計算領域的神器（插圖會附上一些推薦的教材）。

Matlab.Matlab是美國Mathworks公司推出的一款商業科學計算軟體（價格不便宜），它的程式語言是M語言。Matlab計算資料時最基本的處理單元是矩陣，他有強大的矩陣運算能力，幾乎所有線性代數問題都能使用matlab進行求解。此外Matlab在工程領域也有很廣泛的應用，它自帶了強大的模擬模擬工具，可以對各類科學工程技術問題進行數學建模模擬。

Numpy.Numpy是基於python這種指令碼程式語言的（M語言也是一種指令碼語言），python是一門簡潔優雅的程式語言（語法接近自然語言，可以快速上手），由於python可以和多種語言混合使用，被廣泛的當作膠水語言來使用。Numpy在計算時，它的最基本的資料處理單元是陣列（和matlab不同），由於numpy是開源演算法庫，可以在任何地方自由更改和使用（matlab屬於商業閉源軟體，無法對其進行修改，開發商業軟體時也存在一定的授權問題）。

使用選擇問題。那麼我們在實際開發中該如何進行選擇呢，我個人的建議如下：如果是常規計算（不太複雜的情況，比如簡單的求導，解低次方程組）時，使用numpy可以快速進行開發；而如果計算問題比較麻煩（如微積分，高次方程）或是需要進行模擬模擬，這時候不要猶豫，直接上matlab，這是它最擅長的領域。其實在很多情況下可以二者混合開發，常規計算用numpy，複雜一點的上matlab。

拿numpy跟matlab比是不合適的，numpy是一個軟體包，而matlab有兩個意思，一個是指語言，另一個是指軟體，如果從語言的角度說應該拿matlab跟python比，這兩種語言確實不分伯仲，matlab能做到的事python基本都能做到。不過matlab在與硬體模組的通訊方面更為強大，比如可以把m指令碼寫的演算法編譯成c語言或vhdl程式碼。我估計提問者想問的是在矩陣計算方面numpy與matlab的效能差異。事實上兩者用的底層線性代數計算演算法庫都是blas。但是兩者直譯器不同，所以對同樣功能的計算會有點差異，但是並不太明顯，總的來說matlab強點，畢竟是商業軟體，做了很多最佳化。