matlab如何升级成最新版
具体的步骤如下：
1.A 来自Web，打包速度快，体积小。用户得到.exe文件后，安装时，需要下载Matlab runtime，占用时间。
2.B 打包者，下载，并入到打包后的文件中
3.打包速度慢，但是用户根据简单提示，就能安装使用.exe文件。
4.最后，点击Package，执行打包过程。
5.执行完成之后，得到系统提示，matlab完成升级成最新版了。
如何使用matplotlib进行图像>处置惩罚/h2>
个人认为，Matplotlib在图像处理方面并不是特别的擅长，首先Matplotlib自身仅支持PNG图像的导入，如果想要导入并显示其他格式的图像，需要依靠Pillow库才能实现；其次图像处理说白了就是数组的计算处理，而这主要是依靠numpy来实现的，仅靠Matplotlib自身的方法能实现的功能非常有限。
但是，有总比没有强，今天我们就用下面这张头条免费提供的图来讲解一下如何使用Matplotlib进行简单的图像处理。
一、图像数据导入
想要处理图像，要做的第一步工作就是将图像转换成我们能够识别的格式，Matplotlib的image函数集提供了一个方法——imread，该方法可将PNG格式的图像转换成numpy数组。
import matplotlib.image as mpimg
import os
picName= os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))+'/1.png'
img=mpimg.imread(picName)
输出图像数组img我们可以看出：
该数组为三维数组，由于该图是一副RGBA图像，所以每四个数字一组对应一个像素点。
该数组的数字都是浮点型，而这与我们常见的RGBA图像的数组不太一样，这是因为当我们使用imread方法导入PNG 图像的时候，Matplotlib会自动的将图像数据转换成区间[0,1]内的浮点数。
由于该图是一副黑白图像，所以R、G、B三通道的数值均>雷同/p>
二、图像>表现/strong>
将图像转换成Matplotlib认识的数组以后，使用imshow方法便可以将图像显示出来。
plt.imshow(img)
在使用该方法的时候，我们还可以创建一个对象，方便对图像进行更多的操作。
imgplot = plt.imshow(img)
伪彩色
在数据导入部分我们讲过，由于我们使用的是一副黑白图像，所以R、G、B三通道的数值都是一样的，当我们只保留一个通道时，图像就变成了单通道图像，此时再用imshow方法Matplotlib会自动显示成一副伪彩色图像。
lum_img = img[:,:,0]
plt.imshow(lum_img)
显示伪彩色图像时，默认的彩色查找表为‘viridis’，我们可以通过cmap关键字设置其他彩色查找表
plt.imshow(lum_img, cmap="hot")
还可以使用绘图对象的set_cmap方法设置彩色查找表
imgplot = plt.imshow(lum_img)
imgplot.set_cmap('nipy_spectral')
使用伪彩色显示图像时，颜色与数值的关系图colorbar可以使图像数据更直观。
plt.imshow(lum_img)
plt.colorbar()
显示特定范围内的数据
当我们需要提高图像的对比度或增强某部分的特性时，通过直方图可以非常直观的看出图像的频率特性。
plt.hist(lum_img.ravel(), bins=256, range=(0.0, 1.0), fc='k', ec='k')
从直方图中我们可以看出，数据主要集中在0.1到0.99之间，所以显示图像的时候，我们可以只显示这一部分。
plt.subplot(121)
plt.imshow(lum_img)
plt.title('Before')
plt.colorbar(orientation ='horizontal')
plt.subplot(122)
plt.imshow(lum_img, clim=(0.1, 0.99))
plt.title('After')
plt.colorbar(orientation='horizontal')
插值
当原始图像转变成低分辨率图像时候，我们可以通过插值的方法使图像正常显示。下面结合使用Pillow库导入jpg格式图像演示插值的用法。
from PIL import Image #导入Pillow库
picName= os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))+'/1.jpg'
img = Image.open(picName) #导入图像文件
img.thumbnail((64, 64), Image.ANTIALIAS) #将原始图像转变成64*64的图像
plt.imshow(img)
当我们把图像改为64*64时，该图的大部分信息已经丢失，为了使图像正常的在屏幕上显示，imshow默认情况下使用双线性插值法进行插值处理并显示为上图。
另外，通过关键字interpolation可使用其他插值法进行处理显示。
plt.imshow(img, interpolation="bicubic")
Python会不会替代MATLAB
根据我在bat看到的，可以说毫无可能。这个问题换个场景就好像在问味精会不会代替食盐。
虽然都是调味品，但是很明显，二者无法互相取代。
Python与MATLAB也是如此，虽然它们在某些方面功能相近，但是其实有各自擅长的领域。
Python的>上风/strong>
Python作为一种动态的，面向对象的脚本语言，近年来借着AI的东风，可谓是风声水起，而且随着Python语言自身的发展与扩充，越来越多的被应用于独立服务的开发。
Python在工业场景的应用非常广泛，不仅能够实现科学计算与统计，还能够在web开发，桌面软件开发等领域大展拳脚。
更重要的一点是，Python做到了教育与工业两开花。一些研究生导师很乐意让自己的学生使用Python语言来编程，因为执行效率高，数据处理能力强。而在我之前的一篇回答中曾经提到过，招聘程序员的时候，除非特定岗位，否则很少有面试官会介意你是否会使用MATLAB，反倒是Python是更加被看重。
MATLAB的>上风/strong>
然而，Python的优秀并不代表MATLAB的弱小。
MATLAB不是一种脚本语言，而是一个数学软件（以及编程语言），主要应用于算法开发，数据展示，处理与分析等场景。它擅长高效的处理矩阵数据，并能够建模非线性动态系统以及仿真，最后用强大的绘制功能，将数据可视化的展现出来。
从上述描述就可看出，虽然都能够处理数据，但是Python与MATLAB本身针对的战场就是不同的，二者各有千秋。
Python更多的应用在工业领域，而MATLAB更多的应用在学术与数学领域。
食盐无法代替味精，就像Python无法代替MATLAB。
以上就是我的浅见，欢迎各位在下方点赞留言。
我是苏苏思量，来自BAT的Java开发工程师，每天分享科技类见闻，欢迎关注我，与我共同进步。
