Python هي لغة برمجة معروفة وشائعة الاستخدام. إنها أيضًا اللغة المفضلة لعلماء البيانات ومحللي البيانات ومهندسي التعلم الآلي وأولئك الذين يعملون في الذكاء الاصطناعي.
لأنها لغة مفتوحة المصدر ، فهي مباشرة ولديها مجموعة متنوعة من بدائل الترميز.
من بين حالات الاستخدام العديدة التي تغطيها Python ، نمت تحليلات البيانات لتصبح واحدة من أهمها. نظام Python البيئي غني بالمكتبات والأدوات والتطبيقات التي تمكن الحوسبة العلمية وتحليل البيانات بشكل أسهل وأسرع.
لغة Python ليست سريعة بما يكفي لمنشئي برنامج Julia ، وهو برنامج مخصص لـ "الحوسبة العلمية ، آلة التعلم، التنقيب عن البيانات ، الجبر الخطي على نطاق واسع ، الحوسبة الموزعة والمتوازية "، وفقًا لوصفها.
جوليا تطمح لتقديم محللو البيانات والعلماء ليس فقط إنشاء سريع ومريح ولكن أيضًا تنفيذ سريع للغاية.
المصفوفات والجبر الخطي والمصفوفات كلها جزء من لغة البرمجة الرياضية والتقنية المعروفة باسم Matlab. إنه معروف جيدًا بأنه أجواء من الدرجة الأولى لأي نشاط.
على مدى السنوات العشر الماضية ، أصبحت بيئات الحوسبة العلمية مثل Mathematica و Maple و Matlab أكثر شهرة نتيجة حقيقة أن العلماء والمهندسين يشعرون بأنهم أكثر إنتاجية في مثل هذه البيئات.
يعد مربع الأدوات الشامل والبنية البسيطة للغات الأوامر المستخدمة في هذه البيئات أحد الأسباب الواضحة.
في هذا المنشور ، سنقارن Matlab و Julia و Python لمساعدتك على فهم اللغة المستخدمة لأي غرض ، والأهم من ذلك ، أيهما مثالي لك.
مقدمة إلى بايثون
واحد من أشهر لغات البرمجة المستخدمة اليوم هي بايثون. تم استخدامه لأول مرة في عام 1991 وهي لغة عالية المستوى ومفسرة ومتعددة النماذج.
يحتوي على الكثير من المكتبات والأدوات الخاصة بالتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي (AI) وتطوير التطبيقات والمواقع الإلكترونية (ML). ربما تكون Python هي اللغة التي ستستخدمها لبرمجة أي شيء.
نظرًا لقوتها وتعدد استخداماتها وسهولة فهمها وإتقانها ، فإن Python هي المفضلة لدى المطورين.
يدعي ما يقرب من 70 ٪ من المطورين استخدام Python لإنشاء خوارزميات AI و ML قوية لتحليل المشاعر ومعالجة اللغة الطبيعية. اللغات المختارة لعلوم البيانات هي Python و R.
المكتبات الخارجية العديدة التي تم إنشاؤها بواسطة مجتمع مطوري Python الكبير هو ما يمنحها مرونتها.
تستخدم Python العديد من هذه الوحدات للتعامل مع المهام الرياضية والعلمية في علم البيانات. ومن أشهرها NumPy و TensorFlow و PyTorch و Pandas و Maplotlib.
يعد دعم Python لتنسيقات البيانات الشائعة مثل ملفات CSV و JSON وقدرتها على التفاعل مع قواعد بيانات SQL مبررات قوية لاستخدامها.
المميزات
- إنها لغة مفتوحة المصدر يمكن تنزيلها مجانًا ومتاحة عبر الإنترنت.
- إنها لغة برمجة عالية المستوى سهلة التعلم وصديقة للمطورين.
- تدعم اللغة الفئات وتعدد الأشكال والتغليف والأفكار الكائنية الأخرى.
- Python هي لغة قابلة للتوسيع ، ويمكن استخدام C أو C ++ لكتابة برامج Python وتجميعها.
- إنها لغة مفسرة ، وبالتالي فإن التجميع ليس ضروريًا. أصبح تصحيح أخطاء الكود أسهل من خلال تنفيذ الأسطر سطراً بسطر.
- تأتي Python مع مجموعة كبيرة من المكتبات التي يمكن استخدامها لتبسيط التطوير عن طريق استيرادها ببساطة. لا يتعين على المطورين إعادة هذا الرمز الدقيق كنتيجة لذلك.
- لا يلزم تعريف المتغيرات قبل استخدامها بهذه اللغة المكتوبة ديناميكيًا حيث يتم تحديد نوع البيانات في وقت التشغيل.
مقدمة إلى جوليا
مع إصدارها المستقر الأول في 2018 ، تم إنشاء Julia ، الوافد الجديد في مجال لغات البرمجة ، في عام 2012 لتلبية احتياجات مجتمعات علوم البيانات والتعلم الآلي للغة أسرع وموجهة نحو الرياضيات.
بمساعدة الأجهزة الحديثة المتزامنة والمتوازية و الحوسبة الموزعة القدرات ، Julia هي لغة برمجة تجمع بين الجوانب الأكثر حساسية في لغات البرمجة الأخرى.
إن بناء جملة Julia ، المخصص إلى حد كبير للحوسبة التقنية ، يمكن مقارنته مع Python.
Julia هي لغة برمجة ديناميكية وعالية المستوى وعالية الأداء.
نظرًا لأنه مكون أساسي لهذه اللغة ، يتم استخدام الجبر الخطي على نطاق واسع في التعلم الآلي وعلوم البيانات واستخراج البيانات والتحليل العددي وأي غرض رياضي.
إن بساطة Julia وكفاءتها الممتازة وسرعتها تجعلها جذابة للاستخدام مع نماذج البيانات المعقدة.
لكن بالنسبة للعلماء ، فإن إمكانية ترجمة اللغة الصيغية للعلم إلى رمز هي أمر يكسر الصفقات: تدعم جوليا الأبجدية اليونانية ، مما يتيح استخدام المعادلات الرياضية دون تحويلها أولاً إلى لغة تشفير.
المميزات
- تستخدم جوليا بناء الجملة المباشر.
- لإضافة أوامر فورية ، يوجد لدى Julia سطر أوامر تفاعلي وحلقة قراءة تقييمية للطباعة (REPL).
- للتفاعل مع برامج Fortran و C و Python ، يمكنه بسهولة استيراد واستخدام المكتبات الخارجية.
- تجميع Just-in-time (JIT) هو سمة من سمات اللغة المجمعة Julia. تستخدم Julia إطار عمل LLVM للمجموعة ، مما يساهم في التنفيذ السريع لها.
- صيغة جوليا سهلة الاستخدام لأي شخص يعمل على الترميز القائم على الرياضيات لأنه يشبه المعادلات الرياضية.
- تعد البرمجة الوصفية إحدى ميزات جوليا التي تمكن برامج جوليا من إنتاج تطبيقات جوليا.
- يأتي مع مصحح أخطاء يمكّن المبرمجين من تعيين نقاط التوقف وفحص النتائج.
- تدعم جوليا كلا النوعين الثابت والديناميكي. قبل استخدام متغير ، يمكنك التصريح عنه ، أو يمكنك إنشاء دالة تأخذ المتغيرات ضمنيًا.
مقدمة إلى ماتلاب
تُستخدم البيئة التفاعلية ولغة البرمجة عالية المستوى من الجيل الرابع MATLAB (معمل المصفوفة) للحساب العددي والتصور والبرمجة.
إنه يتيح معالجة المصفوفة ، وتخطيط الوظائف والبيانات ، وتنفيذ الخوارزميات ، وتطوير واجهات المستخدم، والتفاعل مع البرامج المكتوبة بلغات أخرى ، مثل C و C ++ و Java و FORTRAN ، وتحليل الخوارزميات وتطويرها ، وإنشاء النماذج والتطبيقات ، وتنفيذ واجهات المستخدم.
يمكنك إجراء حسابات رياضية وإنشاء المخططات واستخدام الأساليب العددية بمساعدة العديد من الأوامر المضمنة و وظائف الرياضيات.
بعد عقود من التطور ، يمكن لـ MATLAB الآن قراءة البيانات من الملفات الثابتة وقواعد البيانات والتخزين السحابي ومعدات جمع البيانات وحتى تدفقات البيانات المالية الحية.
كانت MATLAB رائعة في السابق للعمل مع البيانات الرقمية الثابتة في المتجهات والمصفوفات. نظرًا لإمكانياته الموسعة ، يمكن للمستخدمين الآن تشغيل نماذج التعلم الآلي المتطورة ، والقيام بتصور البيانات ، وحتى تطوير تطبيقات الأجهزة المحمولة وسطح المكتب.
من خلال تقديم واجهة المستخدم الرسومية (GUI) والأدوات الأخرى ، مثل تحليل الإشارة والموالفات ، توفر MATLAB بيئة تفاعلية. تقدم MATLAB أيضًا أدوات لإنشاء البرامج وتصحيح الأخطاء.
من خلال واجهة المستخدم الرسومية ، يعد استيراد وتصدير الملفات في MATLAB أمرًا بسيطًا. عندما نبدأ في إنشاء برنامجنا ، يمكننا فحص بيانات مساحة العمل وتعديلها حسب الضرورة.
المميزات
- يمكن إجراء كل من الحوسبة العددية والرمزية معها.
- إنها لغة عالية المستوى تستخدم في الغالب في أجهزة الكمبيوتر الهندسية والعلمية.
- يوفر مكتبة كبيرة من الوظائف الرياضية للجبر الخطي والإحصاء وتحليل فورييه والتصفية والتحسين والتكامل العددي وحل المعادلات التفاضلية العادية.
- يتضمن أدوات لإنشاء مخططات مخصصة بالإضافة إلى عناصر مرئية مدمجة لعرض البيانات.
- يوفر أدوات لإنشاء تطبيقات بواجهات مستخدم رسومية فريدة.
- توفر واجهة البرمجة الخاصة بـ MATLAB للمطورين أدوات لتحسين أداء برامجهم وقابليتها للصيانة.
- يوفر أدوات تكامل للخوارزميات المستندة إلى MATLAB مع برامج ولغات الجهات الخارجية ، بما في ذلك C و Java و .NET و Microsoft Excel.
- يمكن دعم مجموعة متنوعة من البيانات في الوقت الفعلي من قواعد بيانات JDBC / ODBC محليًا بواسطة MATLAB ، بما في ذلك أجهزة الاستشعار والفيديو والصورة والقياس عن بُعد والثنائي وأنواع أخرى من البيانات.
الاختلافات بين ماتلاب وجوليا وبايثون
الأكثر رواجا
أصبحت لغة Python الآن على رأس قائمة لغات البرمجة الأكثر استخدامًا. مع واحد من أكبر مجتمعات المطورين لأي لغة ، فقد تم استخدامه لأكثر من 30 عامًا ويقدم إجابات ومساعدة لكل مشكلة يمكن تصورها.
حتى إذا كان عدد المعجبين يتزايد باطراد ، فإن جوليا لديها مجتمع صغير ولكنه ملتزم ، ولا يزال المؤلفون يقدمون غالبية الدعم.
تشارك المدونات الخاصة بجوليا والمجتمع المتنامي معرفتهم حول استخدامها على مجموعة متنوعة من الأنظمة الأساسية.
من المتوقع أن يزداد استخدام Julia خارج علم البيانات.
بدأت اللغة للتو في تبني أطر تطوير الويب ، وتوسيع نطاق إمكانيات التطوير ، وبالتالي ، مجموعة المطورين الذين يستخدمونها.
من ناحية أخرى ، لدى MATLAB قيود معينة على قابلية النقل لأنه برنامج مكلف.
فقط الأنظمة الأساسية التي تحتوي على MATLAB أو MATLAB Component Runtime يمكنها تنفيذ ملفات MATLAB على منصات أخرى (MCR). نظرًا لأن MATLAB's OOP أكثر تعقيدًا وتعقيدًا ، فقد يكون الأمر محيرًا لبعض الأشخاص.
ومع ذلك ، غالبًا ما تكون MATLAB لغة أكثر تطوراً.
سرعة
سرعة التنفيذ أمر بالغ الأهمية أثناء تطوير الكود. الوتيرة التي يتم بها تنفيذ Julia مماثلة لتلك الخاصة بلغة البرمجة C. تم تطويره لتوفير لغة سريعة.
خلافا لغيرها من اللغات المفسرة ، جوليا لا تسرع التنفيذ. من أجل إنشاء برامج في Julia ، يتم استخدام إطار عمل LLVM. \
بدون استخدام تقنيات التنميط والتحسين اليدوية ، تعالج جوليا صعوبات الأداء التي تتطلب السرعة. للمشاكل التي تتطلب بيانات ضخمة ، الحوسبة السحابيةوتحليل البيانات والحوسبة الإحصائية ، تقدم جوليا إجابة رائعة.
من الواضح أن جوليا تتفوق على بايثون عندما نقارن بين أدائها وسرعتها.
من ناحية أخرى ، فإن Matlab هي لغة برمجة عالية المستوى تتميز هياكل البيانات، وبيانات تدفق التحكم ، والوظائف ، والمخرجات / المدخلات ، والبرمجة الموجهة للكائنات.
فهو يسمح بالإنشاء السريع للتطبيقات السريعة بالإضافة إلى إنشاء برامج تطبيقات شاملة ومعقدة وكبيرة.
المكتبات
ببساطة عن طريق استيراد هذه المكتبات والاستفادة من وظائفها ، تجعل مكتبة Python الواسعة تطوير لغة Python أسهل بكثير.
عند مقارنتها ببايثون ، تعاني جوليا من ندرة موارد المكتبة الواسعة. كما يدعم عدد كبير من مكتبات الجهات الخارجية لغة Python. بسبب عدم كفاية صيانة الحزمة ، تواجه مكتبات Julia أيضًا هذه المشكلة.
على الرغم من أن تصور البيانات في البداية يستغرق بعض الوقت ، إلا أن Julia يمكنها التفاعل مع مكتبات C.
إن تطوير مكتبات جوليا ضروري لنجاحها كلغة جديدة.
لحساب الإحصاء والجبر الخطي والتكامل العددي والتصفية وتحليل فورييه والتحسين وحل المعادلات التفاضلية العادية ، يتم توفير مكتبة كبيرة من الوظائف الرياضية بواسطة Matlab.
طلاقة الحركة
Python هي لغة سهلة الفهم والكتابة ، مما يجعلها متعددة الاستخدامات. تجعل قدرة Python على التكيف ممتازة لمهام البرمجة بما في ذلك البرمجة النصية للويب والتطوير والأتمتة.
نظرًا لأنها يمكن أن تؤدي المهام وتستخدم مجموعة متنوعة من المكتبات والأطر ، فإن Python هي اللغة المفضلة للمطورين.
تعد Python أكثر مرونة ، بينما تتفوق Julia في حل المشكلات في البرمجة العلمية.
سيجد المهندسون المهتمون بشكل أساسي باستخدام Matlab كأداة تشفير مباشرة لإجراء الحسابات الهندسية القياسية أنها مفيدة.
من السهل لغير المبرمجين إنشاء منطق قابل للتنفيذ بسبب بيئة التطوير المتكاملة ومصحح الأخطاء الموجود بالفعل.
الأدوات المدعومة
سيختار أي مبرمج لغة برمجة تقدم دعمًا متميزًا للأدوات لجميع مشاريع تطوير البرامج.
أداء جوليا أفضل من بايثون من حيث دعم الأداة. لا يزال دعم أدوات Julia يعمل ، لكن دعم أدوات Python رائع.
لهذا السبب ، تفتقر جوليا إلى بعض إمكانات Python التشخيصية والعلاجية لمشاكل الأداء.
بالإضافة إلى ذلك ، هناك فرصة أكبر لوجود واجهة غير آمنة في حالة Julia لأنها لغة جديدة مع واجهات برمجة تطبيقات أصلية.
يتيح الإعداد التفاعلي الذي توفره MATLAB الاستكشاف المتكرر والتصميم وحل المشكلات. إنها مجموعة من الموارد التي يمكن للمبرمجين استخدامها.
يتميز بأدوات لإدارة متغيرات مساحة العمل واستيراد البيانات وتصديرها. بالإضافة إلى ذلك ، يتضمن أدوات لمعالجة ملفات MATLAB وتصحيحها وتنميطها.
وفي الختام
سأختصر بالقول إن جوليا هي لغة متخصصة تستخدمها في الغالب مجموعة صغيرة.
من المحتمل أن تتطور جوليا إلى لغة محبوبة ومطلوبة مع قيام المطورين والمجتمع بتوسيع قدراتها.
يستخدم الملايين من الناس Python ، وهي لغة راسخة ، وهناك عدد لا يحصى من برامج الجهات الخارجية المتاحة. من الألعاب إلى أبحاث البيانات ، يتم استخدامه في كل مكان.
يتضمن منهج كل مطور لغة Python كواحدة من اللغات الأساسية ، وبما أن اللغات الجديدة قادرة باستمرار على الاتصال بها ، فلن يتم استبدالها في أي وقت قريب.
على الرغم من أن Julia و Python هما الآن أكثر لغات البرمجة شيوعًا في مجال علوم البيانات ، فمن المتوقع أن تكتسب MATLAB شعبية وامتدادًا للتطبيق بسبب قدراتها الفائقة في تطوير النماذج الجماعية ونشرها.
حقيقة أن المستخدمين يمكنهم استخدام نظام أساسي واحد قوي لتصميم نماذج ML وتحليل البيانات وإنشاء تطبيقات سطح المكتب والجوال باستخدام واجهات رسومية مخصصة يحسن بشكل كبير موقع MATLAB في قطاع علوم البيانات.
اترك تعليق