你可能只会一种编程语言，而这种编程语言还是在大学计算机基础那门课上学的啥也不是的C/C++。

如果你同时会几种编程语言，你就会发现每种语言都有他们独特的应用领域和特点。python更“计算机”，而MATLAB更“数学”，而他们都能解决“数学建模”这个即计算机又数学的问题。

如果你们队伍中的编程位同学，平时代码写的不多，他可能更倾向于用MATLAB：数学运算，矩阵运算，把公式一套就能跑出个结果，一句plot就能画出图像，坏境又好配，工具包又多，太轻松了。

可是这样好么？如果建模位出来的思路不那么数学，仿真了实际环境需要大量运算，没有过硬的数学基础，代码位同学很难把思路归化成高效的矩阵运算，三层循环嵌套下来(一般X，Y，t就有三层了)想要仿真一个结果，时间上跑不动咋办，论文写完了数据没有图出不来，PS建模？

如果你们队伍中的编程位同学，平时就是个coding大佬，他可能更倾向于用python：首先他更熟悉，应用性的功能用python更多，更多抽象，更多封装，代码质量高得一批，版本控制一天30个commit；矩阵运算numpy，数值符号运算sympy，画图matplotlib和seaborn不比三区论文上的丑，必要的时候爬虫丢服务器上跑还怕没数据？

可不是每个队伍都能找到这样的编程位。

MATLAB是好用，新手入手快，结果出来的快，但是也正因为基础薄弱，平时用的少，所以天花板会比较低。

Python是好用，思路清晰，第三方库多到爆炸，IDE齐全，出图好看，可要想做好它毕竟门槛高一些(好多人环境都配不明白)。

所以我的建议是什么呢？都要学，可时间短，没法都学会的，就找好教程，知道教程讲什么，到时候去套代码改参数；抱好大腿，让大腿在危机时刻告诉你怎么改代码，bug出在哪儿。

毕竟，你赛前做再多准备也没有开题到截至那段时间学的多，学的明白。

教程上仅推荐一些python，多谢python的大热，教程这么多，给几个关键词：菜鸟教程

python内置的help函数

各第三方库的文档和样例(gallery)

阿里云天池相关比赛的notebook

Joyful Pandas

推荐一份我在github上开源的给自己学弟学妹写的教程：

目前已经搬到了知乎专栏，目录如下：李似：科学计算Python2小时-前言与目录​zhuanlan.zhihu.com