Python is 'n bekende en algemeen gebruikte programmeertaal. Dit is ook die voorkeurtaal vir datawetenskaplikes, data-ontleders, masjienleeringenieurs en diegene wat in kunsmatige intelligensie werk.
Omdat dit 'n oopbrontaal is, is dit eenvoudig en het 'n verskeidenheid koderingsalternatiewe.
Onder die talle gebruiksgevalle wat deur Python gedek word, het data-analise gegroei tot een van die belangrikstes. Die Python-ekosisteem is ryk aan biblioteke, gereedskap en toepassings wat wetenskaplike rekenaar- en data-analise makliker en vinniger moontlik maak.
Python is nie vinnig genoeg vir die skeppers van Julia nie, 'n program wat bedoel is vir "wetenskaplike rekenaars, machine learning, data-ontginning, grootskaalse lineêre algebra, verspreide en parallelle rekenaars,” volgens hul beskrywing.
Julia streef daarna om aan te bied data-ontleders en wetenskaplikes nie net vinnige en gemaklike skepping nie, maar ook blitsvinnige uitvoering.
Skikkings, lineêre algebra en matrikse is almal deel van die wiskundige en tegniese programmeertaal bekend as Matlab. Dit word erken as 'n top-atmosfeer vir enige aktiwiteit.
Oor die afgelope 10 jaar het wetenskaplike rekenaaromgewings soos Mathematica, Maple en Matlab aansienlik meer gewild geword as gevolg van die feit dat wetenskaplikes en ingenieurs meer produktief voel in sulke omgewings.
Die uitgebreide gereedskapkas en eenvoudige sintaksis van die opdragtale wat in hierdie omgewings gebruik word, is een ooglopende oorsaak.
In hierdie pos sal ons Matlab, Julia en Python vergelyk om jou te help verstaan watter taal vir watter doel gebruik word en, bowenal, watter een ideaal vir jou is.
Inleiding tot Python
Een van die gewildste programmeertale wat vandag gebruik word, is Python. Dit is die eerste keer in 1991 gebruik en is 'n hoëvlak, geïnterpreteerde, multi-paradigma taal.
Dit bevat baie biblioteke en gereedskap vir masjienleer, kunsmatige intelligensie (KI) en die ontwikkeling van toepassings en webwerwe (ML). Python is waarskynlik die taal wat jy sal gebruik om enigiets te programmeer.
As gevolg van sy krag, veelsydigheid en maklik verstaanbare en bemeesterde sintaksis, is Python 'n gunsteling onder ontwikkelaars.
Byna 70% van ontwikkelaars beweer dat hulle Python gebruik om kragtige AI- en ML-algoritmes vir sentimentanalise en natuurlike taalverwerking te skep. Die voorkeurtale vir datawetenskap is Python en R.
Die talle eksterne biblioteke wat deur Python se groot ontwikkelaargemeenskap geskep is, is wat dit sy buigsaamheid gee.
Python gebruik verskeie van hierdie modules om wiskundige en wetenskaplike take in datawetenskap te hanteer. Van die gewildste is NumPy, TensorFlow, PyTorch, Pandas en Maplotlib.
Python se ondersteuning vir algemene dataformate soos CSV- en JSON-lêers en sy vermoë om met SQL-databasisse te kommunikeer, is ook sterk regverdigings om dit te gebruik.
Kenmerke
- Dit is 'n gratis aflaaibare oopbrontaal wat aanlyn beskikbaar is.
- Dit is 'n maklik om te leer, ontwikkelaarvriendelike, hoëvlak-programmeertaal.
- Klasse, polimorfisme, inkapseling en ander objekgeoriënteerde idees word deur die taal ondersteun.
- Python is 'n uitbreidbare taal, en C of C++ kan gebruik word om Python-programme te skryf en saam te stel.
- Dit is 'n geïnterpreteerde taal, daarom is samestelling nie nodig nie. Kode-ontfouting word makliker gemaak deur die reëls wat reël vir reël uitgevoer word.
- Python kom met 'n aansienlike versameling biblioteke wat gebruik kan word om ontwikkeling te stroomlyn deur dit eenvoudig in te voer. Ontwikkelaars hoef nie daardie presiese kode oor te doen as gevolg daarvan nie.
- Veranderlikes hoef nie gedefinieer te word voor gebruik in hierdie dinamies getikte taal nie, aangesien die datatipe tydens looptyd besluit word.
Inleiding tot Julia
Met sy eerste stabiele weergawe wat in 2018 vrygestel is, is Julia, 'n nuweling in die veld van programmeertale, in 2012 geskep om die behoeftes van die Data Science en Masjienleer-gemeenskappe vir 'n vinniger, wiskunde-georiënteerde taal te bevredig.
Met die hulp van moderne hardeware se Concurrent, Parallel, en Verspreide rekenaars vermoëns, Julia is 'n programmeertaal wat die mees delikate aspekte van ander programmeertale kombineer.
Die sintaksis van Julia, wat hoofsaaklik vir tegniese rekenaars bedoel is, is vergelykbaar met Python s'n.
Julia is 'n dinamiese, hoëvlak, hoëprestasie-programmeertaal.
Aangesien dit 'n noodsaaklike komponent van hierdie taal is, word lineêre algebra wyd gebruik in masjienleer, datawetenskap, data-ontginning, numeriese analise en vir enige wiskundige doel.
Julia se eenvoud, uitstekende doeltreffendheid en spoed maak dit aantreklik vir gebruik met ingewikkelde datamodelle.
Maar vir wetenskaplikes is die moontlikheid om die formuletaal van Wetenskap in kode te vertaal 'n ooreenkoms: Julia het ondersteuning vir die Griekse alfabet, wat die gebruik van wiskundige vergelykings moontlik maak sonder om dit eers in 'n koderingstaal om te skakel.
Kenmerke
- Julia gebruik eenvoudige sintaksis.
- Om vinnige opdragte by te voeg, het Julia 'n interaktiewe opdragreël en 'n Lees Eval Print Loop (REPL).
- Om met Fortran-, C- en Python-programme te kommunikeer, kan dit maklik eksterne biblioteke invoer en gebruik.
- Net-betyds (JIT) samestelling is 'n kenmerk van die saamgestelde taal Julia. Julia gebruik die LLVM-raamwerk vir die versameling, wat bydra tot die vinnige uitvoering daarvan.
- Julia se sintaksis is maklik om te gebruik vir almal wat aan wiskunde-gebaseerde kodering werk, aangesien dit soos wiskundige vergelykings lyk.
- Meta-programmering is 'n kenmerk van Julia wat Julia-programme in staat stel om Julia-toepassings te produseer.
- Dit kom met 'n ontfouter wat programmeerders in staat stel om breekpunte te stel en die uitkomste te ondersoek.
- Beide statiese en dinamiese tipes word deur Julia ondersteun. Voordat jy 'n veranderlike gebruik, kan jy dit verklaar, of jy kan 'n funksie skep wat veranderlikes implisiet neem.
Inleiding tot Matlab
Die interaktiewe omgewing en vierde generasie hoëvlak programmeertaal MATLAB (matrikslaboratorium) word vir numeriese berekening, visualisering en programmering gebruik.
Dit maak matriksmanipulasies, die plot van funksies en data, die implementering van algoritmes, die ontwikkeling van gebruikerskoppelvlakke, die interaksie met programme wat in ander tale geskryf is, soos C, C++, Java en FORTRAN, en die ontleding en ontwikkeling van algoritmes, die skepping van modelle en toepassings, en die implementering van gebruikerskoppelvlakke.
Jy kan wiskundige berekeninge maak, kaarte skep en numeriese benaderings gebruik met behulp van die baie ingeboude opdragte en wiskunde funksies.
Na dekades van evolusie kan MATLAB nou data van plat lêers, databasisse, wolkberging, data-insamelingstoerusting en selfs regstreekse finansiële datastrome lees.
MATLAB was voorheen wonderlik om met statiese numeriese data in vektore en matrikse te werk. As gevolg van sy uitbreiding van vermoëns, kan gebruikers nou gesofistikeerde masjienleermodelle gebruik, datavisualisering doen en selfs mobiele en rekenaartoepassings ontwikkel.
Deur 'n GUI (Graphical User Interface) en ander instrumente, soos seinanalise en tuners, aan te bied, bied MATLAB 'n interaktiewe omgewing. MATLAB bied ook gereedskap vir sagteware-skepping en ontfouting.
Deur die GUI is die invoer en uitvoer van lêers in MATLAB eenvoudig. Soos ons ingaan op die skepping van ons sagteware, kan ons die werkspasiedata inspekteer en dit verander soos nodig.
Kenmerke
- Beide numeriese en simboliese berekening kan daarmee gedoen word.
- Dit is 'n hoëvlaktaal wat meestal in ingenieurs- en wetenskaplike rekenaars gebruik word.
- Dit bied 'n aansienlike biblioteek van wiskundige funksies vir lineêre algebra, statistiek, Fourier-analise, filtering, optimalisering, numeriese integrasie en die oplossing van gewone differensiaalvergelykings.
- Dit bevat gereedskap vir die maak van pasgemaakte plotte sowel as ingeboude beeldmateriaal om data te bekyk.
- Dit bied gereedskap vir die skep van toepassings met unieke grafiese gebruikerskoppelvlakke.
- Die programmeringskoppelvlak vir MATLAB bied ontwikkelaars gereedskap om die werkverrigting en onderhoubaarheid van hul programme te verbeter.
- Dit bied integrasiehulpmiddels vir MATLAB-gebaseerde algoritmes met derdepartyprogramme en -tale, insluitend C, Java,.NET en Microsoft Excel.
- 'n Verskeidenheid intydse data vanaf JDBC/ODBC-databasisse kan inheems deur MATLAB ondersteun word, insluitend sensor, video, prent, telemetrie, binêre en ander tipes data.
Verskille tussen Matlab, Julia en Python
Gewildheid
Python is nou boaan die lys van die mees gebruikte programmeertale. Met een van die grootste ontwikkelaarsgemeenskappe vir enige taal, is dit al meer as 30 jaar in gebruik en bied antwoorde en bystand vir elke denkbare probleem.
Selfs al het die aantal aanhangers geleidelik gegroei, het Julia 'n klein maar toegewyde gemeenskap, en die meerderheid van die ondersteuning word steeds deur die skrywers verskaf.
Julia-spesifieke blogs en 'n ontluikende gemeenskap deel hul kennis oor die gebruik daarvan op 'n verskeidenheid platforms.
Daar word verwag dat die gebruik van Julia buite datawetenskap in bekendheid sal groei.
Die taal het pas begin om webontwikkelingsraamwerke te omhels, wat die reeks ontwikkelingsmoontlikhede en gevolglik die poel ontwikkelaars wat dit gebruik, uitbrei.
Aan die ander kant het MATLAB sekere beperkings op oordraagbaarheid omdat dit 'n duur program is.
Slegs platforms met MATLAB of die MATLAB Component Runtime kan MATLAB-lêers op ander platforms (MCR) uitvoer. Omdat MATLAB se OOP meer gesofistikeerd en ingewikkeld is, kan dit vir sekere mense meer verwarrend wees.
MATLAB is egter dikwels 'n meer gesofistikeerde taal.
Spoed
Die spoed van uitvoering is deurslaggewend tydens die ontwikkeling van kode. Die tempo waarteen Julia uitgevoer word, is soortgelyk aan dié van die C-programmeertaal. Dit is ontwikkel om 'n vinnige taal te verskaf.
Anders as ander geïnterpreteerde tale, versnel Julia nie die uitvoering nie. Om programme in Julia te skep, word die LLVM-raamwerk gebruik. \
Sonder om handmatige profilering en optimaliseringstegnieke te gebruik, spreek Julia prestasieprobleme aan wat spoed vra. Vir probleme wat Big Data vereis, Wolk Computing, Data-analise en Statistiese Rekenaarkunde, Julia bied 'n fantastiese antwoord.
Dit is duidelik dat Julia beter is as Python wanneer ons die prestasie en vinnigheid daarvan kontrasteer.
Matlab, aan die ander kant, is 'n hoëvlak programmeertaal met datastrukture, beheervloeistellings, funksies, uitvoer/invoer en objekgeoriënteerde programmering.
Dit maak voorsiening vir die vinnige skepping van vinnige weggooi-toepassings sowel as die skepping van omvattende, ingewikkelde en groot toepassingsprogramme.
biblioteke
Deur eenvoudig hierdie biblioteke in te voer en hul funksies te gebruik, maak Python se groot biblioteek die ontwikkeling vir Python baie makliker.
In vergelyking met Python, ly Julia aan 'n gebrek aan uitgebreide biblioteekhulpbronne. 'n Aansienlike aantal derdeparty-biblioteke ondersteun ook Python. As gevolg van onvoldoende pakketinstandhouding, het Julia se biblioteke ook hierdie probleem.
Selfs al neem die aanvanklike visualisering van data 'n geruime tyd, kan Julia met C-biblioteke koppel.
Die ontwikkeling van Julia se biblioteke is nodig vir die sukses daarvan as 'n nuwe taal.
Om statistiek, lineêre algebra, numeriese integrasie, filtering, Fourier-analise, optimering, en gewone differensiaalvergelykings op te los, word 'n groot biblioteek van wiskundige funksies deur Matlab verskaf.
veelsydigheid
Python is 'n maklike taal om te verstaan en te skryf, wat dit veelsydig maak. Python se aanpasbaarheid maak dit uitstekend vir programmeringstake, insluitend webskrip, ontwikkeling en outomatisering.
Omdat dit take kan doen en 'n verskeidenheid biblioteke en raamwerke gebruik, is Python die taal van keuse vir ontwikkelaars.
Python is meer buigsaam, terwyl Julia uitblink in die oplossing van probleme in wetenskaplike programmering.
Ingenieurs wat hoofsaaklik daarin belangstel om Matlab as 'n eenvoudige koderingsinstrument te gebruik om standaard ingenieursberekeninge uit te voer, sal dit nuttig vind.
Dit is eenvoudig vir nie-kodeerders om uitvoerbare logika te bou as gevolg van die geïntegreerde ontwikkelingsomgewing en ontfouter wat reeds teenwoordig is.
Gereedskap ondersteun
Enige programmeerder sal 'n programmeertaal kies wat uitstekende hulpmiddelondersteuning bied vir alle sagteware-ontwikkelingsprojekte.
Julia presteer beter as Python in terme van hulpmiddelondersteuning. Julia se gereedskapondersteuning is steeds funksioneel, maar Python se gereedskapondersteuning is wonderlik.
As gevolg hiervan het Julia nie sekere van Python se diagnostiese en remediërende vermoëns vir prestasieprobleme nie.
Boonop is daar 'n groter kans op 'n onveilige koppelvlak in die geval van Julia, want dit is 'n nuwe taal met inheemse API's.
Die interaktiewe omgewing wat deur MATLAB aangebied word, maak iteratiewe verkenning, ontwerp en probleemoplossing moontlik. Dit is 'n versameling hulpbronne wat programmeerders kan gebruik.
Dit bevat gereedskap vir die bestuur van werkruimteveranderlikes en die invoer en uitvoer van data. Daarbenewens bevat dit gereedskap vir die verwerking, ontfouting en profilering van MATLAB-lêers.
Gevolgtrekking
Ek sal opsom deur te sê dat Julia 'n gespesialiseerde taal is wat meestal deur 'n klein groepie gebruik word.
Julia sal waarskynlik ontwikkel in 'n gewilde, gewilde taal soos ontwikkelaars en die gemeenskap sy vermoëns verbreed.
Miljoene mense gebruik Python, wat 'n gevestigde taal is, en daar is talle derdeparty-programme beskikbaar. Van speletjies tot datanavorsing word dit oral gebruik.
Elke ontwikkelaar se kurrikulum sluit Python as een van die fundamentele tale in, en aangesien nuwe tale voortdurend daarmee kan koppel, sal dit nie binnekort vervang word nie.
Alhoewel Julia en Python nou die gewildste programmeertale in die datawetenskapveld is, word voorspel dat MATLAB in gewildheid en toepassingspan sal toeneem as gevolg van sy voortreflike kollektiewe modelleringsontwikkeling en -ontplooiingsvermoëns.
Die feit dat gebruikers 'n enkele robuuste platform kan gebruik om ML-modelle te ontwerp, data te ontleed en rekenaar- en mobiele toepassings met pasgemaakte GUI's te bou, verbeter MATLAB se posisie in die datawetenskapsektor aansienlik.
Lewer Kommentaar