Python - добра вядомая і часта выкарыстоўваная мова праграмавання. Гэта таксама пераважная мова для спецыялістаў па апрацоўцы даных, аналітыкаў даных, інжынераў машыннага навучання і тых, хто працуе ў галіне штучнага інтэлекту.
Паколькі гэта мова з адкрытым зыходным кодам, яна простая і мае мноства варыянтаў кадавання.
Сярод шматлікіх варыянтаў выкарыстання Python аналітыка даных стала адной з самых важных. Экасістэма Python багатая бібліятэкамі, інструментамі і праграмамі, якія робяць навуковыя вылічэнні і аналіз дадзеных прасцей і хутчэй.
Python недастаткова хуткі для стваральнікаў Julia, праграмы, прызначанай для «навуковых вылічэнняў, навучанне з дапамогай машыны, інтэлектуальны аналіз дадзеных, буйнамаштабная лінейная алгебра, размеркаваныя і паралельныя вылічэнні», - гаворыцца ў іх апісанні.
Юля імкнецца прапанаваць аналітыкі дадзеных і навукоўцы не толькі хуткае і зручнае стварэнне, але і вокамгненнае выкананне.
Масівы, лінейная алгебра і матрыцы - усё гэта частка матэматычнай і тэхнічнай мовы праграмавання, вядомай як Matlab. Гэта добра прызнана як першакласная атмасфера для любой дзейнасці.
За апошнія 10 гадоў навуковыя вылічальныя асяроддзя, такія як Mathematica, Maple і Matlab, сталі значна больш папулярнымі ў выніку таго, што навукоўцы і інжынеры адчуваюць сябе больш прадуктыўнымі ў такіх асяроддзях.
Шырокі набор інструментаў і просты сінтаксіс камандных моў, якія выкарыстоўваюцца ў гэтых асяроддзях, з'яўляюцца адной з відавочных прычын.
У гэтай публікацыі мы параўнаем Matlab, Julia і Python, каб дапамагчы вам зразумець, якая мова для якой мэты выкарыстоўваецца і, самае галоўнае, якая з іх ідэальна падыходзіць для вас.
Ўвядзенне ў Пітон
Адзін з самыя папулярныя мовы праграмавання сёння выкарыстоўваецца Python. Упершыню ён быў выкарыстаны ў 1991 годзе і з'яўляецца высокаўзроўневай інтэрпрэтаванай шматпарадыгмальнай мовай.
Ён змяшчае мноства бібліятэк і інструментаў для машыннага навучання, штучнага інтэлекту (AI) і распрацоўкі прыкладанняў і вэб-сайтаў (ML). Python - гэта, верагодна, тая мова, якую вы будзеце выкарыстоўваць для праграмавання чаго заўгодна.
З-за сваёй магутнасці, універсальнасці і лёгкага разумення і засваення сінтаксісу Python з'яўляецца фаварытам сярод распрацоўшчыкаў.
Амаль 70% распрацоўшчыкаў сцвярджаюць, што выкарыстоўваюць Python для стварэння магутных алгарытмаў AI і ML для аналізу пачуццяў і апрацоўкі натуральнай мовы. Выбранымі мовамі для навукі аб дадзеных з'яўляюцца Python і R.
Шматлікія знешнія бібліятэкі, якія былі створаны вялікай супольнасцю распрацоўшчыкаў Python, - гэта тое, што надае яму гнуткасць.
Python выкарыстоўвае некалькі з гэтых модуляў для апрацоўкі матэматычных і навуковых задач у навуцы дадзеных. Сярод найбольш папулярных - NumPy, TensorFlow, PyTorch, Pandas і Maplotlib.
Падтрымка Python агульных фарматаў дадзеных, такіх як файлы CSV і JSON, і яго здольнасць узаемадзейнічаць з базамі даных SQL таксама з'яўляюцца важкімі абгрунтаваннямі для яго выкарыстання.
Асаблівасці
- Гэта мова з адкрытым зыходным кодам, якую можна спампаваць бясплатна і даступна ў Інтэрнэце.
- Гэта простая ў засваенні, зручная для распрацоўшчыкаў мова праграмавання высокага ўзроўню.
- Класы, палімарфізм, інкапсуляцыя і іншыя аб'ектна-арыентаваныя ідэі падтрымліваюцца мовай.
- Python з'яўляецца пашыраемай мовай, і C або C++ можна выкарыстоўваць для напісання і кампіляцыі праграм на Python.
- Гэта інтэрпрэтаваная мова, таму кампіляцыя не патрэбна. Адладка кода палягчаецца дзякуючы таму, што радкі выконваюцца радок за радком.
- Python пастаўляецца са значнай калекцыяй бібліятэк, якія можна выкарыстоўваць для аптымізацыі распрацоўкі, проста імпартуючы іх. Распрацоўшчыкам не трэба перарабляць гэты дакладны код, як следства.
- Зменныя не трэба вызначаць перад выкарыстаннем у гэтай дынамічна тыпізаванай мове, паколькі тып даных вызначаецца падчас выканання.
Ўвядзенне ў Юлія
З першай стабільнай версіяй, выпушчанай у 2018 годзе, Julia, пачатковец у галіне моў праграмавання, была створана ў 2012 годзе, каб задаволіць патрэбы суполак навукі аб даных і машыннага навучання ў больш хуткай мове, арыентаванай на матэматыку.
З дапамогай сучасных апаратных сродкаў Concurrent, Parallel і Размеркаваныя вылічэнні магчымасці, Julia - гэта мова праграмавання, якая спалучае ў сабе самыя далікатныя аспекты іншых моў праграмавання.
Сінтаксіс Julia, які ў асноўным прызначаны для тэхнічных вылічэнняў, параўнальны з сінтаксісам Python.
Julia - дынамічная, высокаўзроўневая, высокапрадукцыйная мова праграмавання.
Паколькі гэта важны кампанент гэтай мовы, лінейная алгебра шырока выкарыстоўваецца ў машынным навучанні, навуцы даных, здабычы даных, лікавым аналізе і ў любых матэматычных мэтах.
Прастата, выдатная эфектыўнасць і хуткасць Julia робяць яе прывабнай для выкарыстання са складанымі мадэлямі даных.
Але для навукоўцаў магчымасць пераўтварэння фармулярнай мовы навукі ў код парушае справу: Джулія падтрымлівае грэчаскі алфавіт, што дазваляе выкарыстоўваць матэматычныя ўраўненні без папярэдняга пераўтварэння іх у мову кадавання.
Асаблівасці
- Джулія выкарыстоўвае просты сінтаксіс.
- Для дадання каманд падказкі ў Джуліі ёсць інтэрактыўны камандны радок і цыкл друку чытання адзнак (REPL).
- Для ўзаемадзеяння з праграмамі Fortran, C і Python ён можа лёгка імпартаваць і выкарыстоўваць знешнія бібліятэкі.
- Кампіляцыя дакладна ў тэрмін (JIT) - асаблівасць скампіляванай мовы Julia. Юлія выкарыстоўвае фрэймворк LLVM для калекцыі, што спрыяе яе хуткаму выкананню.
- Сінтаксіс Джуліі просты ў выкарыстанні для ўсіх, хто працуе над матэматычным кадаваннем, паколькі ён нагадвае матэматычныя ўраўненні.
- Метапраграмаванне - гэта функцыя Julia, якая дазваляе праграмам Julia ствараць прыкладанні Julia.
- Ён пастаўляецца з адладчыкам, які дазваляе праграмістам усталёўваць кропкі прыпынку і правяраць вынікі.
- Julia падтрымлівае як статычныя, так і дынамічныя тыпы. Перад выкарыстаннем зменнай вы можаце аб'явіць яе або стварыць функцыю, якая прымае зменныя няяўна.
Ўвядзенне ў Матлаб
Для лікавых разлікаў, візуалізацыі і праграмавання выкарыстоўваецца інтэрактыўнае асяроддзе і мова праграмавання высокага ўзроўню MATLAB чацвёртага пакалення (matrix laboratory).
Гэта дазваляе маніпуляваць матрыцай, будаваць графікі функцый і даных, рэалізоўваць алгарытмы, распрацоўваць карыстацкія інтэрфейсы, узаемадзеянне з праграмамі, напісанымі на іншых мовах, такіх як C, C++, Java і FORTRAN, а таксама аналіз і распрацоўка алгарытмаў, стварэнне мадэляў і прыкладанняў, а таксама рэалізацыя карыстацкіх інтэрфейсаў.
Вы можаце рабіць матэматычныя разлікі, ствараць дыяграмы і выкарыстоўваць лікавыя падыходы з дапамогай шматлікіх убудаваных каманд і матэматычныя функцыі.
Пасля дзесяцігоддзяў эвалюцыі MATLAB цяпер можа счытваць даныя з плоскіх файлаў, баз даных, воблачных сховішчаў, сродкаў збору даных і нават жывых патокаў фінансавых даных.
Раней MATLAB быў выдатным для працы са статычнымі лікавымі дадзенымі ў вектарах і матрыцах. Дзякуючы пашыраючымся магчымасцям, карыстальнікі цяпер могуць запускаць складаныя мадэлі машыннага навучання, візуалізаваць даныя і нават распрацоўваць мабільныя і настольныя прыкладанні.
Прапануючы GUI (графічны інтэрфейс карыстальніка) і іншыя інструменты, такія як аналіз сігналу і цюнэры, MATLAB прапануе інтэрактыўнае асяроддзе. MATLAB таксама прапануе інструменты для стварэння і адладкі праграмнага забеспячэння.
Праз графічны інтэрфейс імпартаваць і экспартаваць файлы ў MATLAB проста. Прыступаючы да стварэння нашага праграмнага забеспячэння, мы можам правяраць даныя працоўнай прасторы і пры неабходнасці змяняць іх.
Асаблівасці
- З яго дапамогай можна рабіць як лікавыя, так і сімвалічныя вылічэнні.
- Гэта мова высокага ўзроўню, якая ў асноўным выкарыстоўваецца ў інжынерных і навуковых кампутарах.
- Ён прапануе значную бібліятэку матэматычных функцый для лінейнай алгебры, статыстыкі, аналізу Фур'е, фільтрацыі, аптымізацыі, лікавага інтэгравання і рашэння звычайных дыферэнцыяльных ураўненняў.
- Ён уключае інструменты для стварэння ўласных графікаў, а таксама ўбудаваныя візуальныя элементы для прагляду даных.
- Ён прапануе інструменты для стварэння прыкладанняў з унікальным графічным інтэрфейсам карыстальніка.
- Інтэрфейс праграмавання для MATLAB дае распрацоўшчыкам інструменты для павышэння прадукцыйнасці і зручнасці абслугоўвання іх праграм.
- Ён прапануе інструменты інтэграцыі алгарытмаў на аснове MATLAB са староннімі праграмамі і мовамі, уключаючы C, Java, .NET і Microsoft Excel.
- Мноства дадзеных у рэжыме рэальнага часу з баз дадзеных JDBC/ODBC можа падтрымлівацца першапачаткова MATLAB, у тым ліку датчыкі, відэа, выявы, тэлеметрыя, двайковыя і іншыя тыпы даных.
Адрозненні паміж Matlab, Julia і Python
Папулярнасць
Зараз Python займае першае месца ў спісе найбольш часта выкарыстоўваюцца моў праграмавання. Адна з найбуйнейшых суполак распрацоўшчыкаў для любой мовы, яна выкарыстоўваецца больш за 30 гадоў і дае адказы і дапамогу для кожнай мажлівай праблемы.
Нават калі колькасць прыхільнікаў няўхільна расце, у Юліі ёсць невялікая, але адданая суполка, і большую частку падтрымкі па-ранейшаму забяспечваюць аўтары.
Спецыяльныя для Джуліі блогі і супольнасць, якая развіваецца, дзеляцца сваімі ведамі аб выкарыстанні гэтага на розных платформах.
Чакаецца, што выкарыстанне Джуліі па-за навукай аб дадзеных будзе расці.
Мова толькі пачала ахопліваць структуры вэб-распрацоўкі, пашыраючы дыяпазон магчымасцей распрацоўкі і, як следства, пул распрацоўшчыкаў, якія яе выкарыстоўваюць.
З іншага боку, MATLAB мае пэўныя абмежаванні па пераноснасці, таму што гэта дарагая праграма.
Толькі платформы з MATLAB або MATLAB Component Runtime могуць выконваць файлы MATLAB на іншых платформах (MCR). Паколькі ААП MATLAB з'яўляецца больш складаным і заблытаным, ён можа быць больш збянтэжаным для некаторых людзей.
Аднак MATLAB часта з'яўляецца больш складанай мовай.
Хуткасць
Хуткасць выканання мае вырашальнае значэнне пры распрацоўцы кода. Хуткасць выканання Julia падобная на мову праграмавання C. Ён быў распрацаваны, каб забяспечыць хуткую мову.
У адрозненне ад іншых інтэрпрэтаваных моў, Julia не паскарае выкананне. Для стварэння праграм у Julia выкарыстоўваецца структура LLVM. \
Без выкарыстання метадаў ручнога прафілявання і аптымізацыі Джулія вырашае праблемы з прадукцыйнасцю, якія патрабуюць хуткасці. Для праблем, якія патрабуюць Big Data, Cloud Computing, аналіз даных і статыстычныя вылічэнні, Джулія прапануе фантастычны адказ.
Відавочна, што Julia пераўзыходзіць Python, калі супрацьпаставіць яго прадукцыйнасць і хуткасць.
З іншага боку, Matlab - гэта мова праграмавання высокага ўзроўню структуры дадзеных, аператары патоку кіравання, функцыі, выхад/уваход і аб'ектна-арыентаванае праграмаванне.
Гэта дазваляе хутка ствараць прыкладанні для хуткага выкіду, а таксама комплексныя, складаныя і вялікія прыкладныя праграмы.
Libraries
Проста імпартуючы гэтыя бібліятэкі і выкарыстоўваючы іх функцыі, велізарная бібліятэка Python робіць распрацоўку для Python нашмат прасцей.
У параўнанні з Python Джулія пакутуе ад недахопу шырокіх бібліятэчных рэсурсаў. Значная колькасць старонніх бібліятэк таксама падтрымлівае Python. З-за неналежнага абслугоўвання пакетаў бібліятэкі Юліі таксама маюць гэтую праблему.
Хаця першапачатковая візуалізацыя дадзеных займае некаторы час, Джулія можа ўзаемадзейнічаць з бібліятэкамі C.
Развіццё бібліятэк Юліі неабходна для яе поспеху як новай мовы.
Для вылічэння статыстыкі, лінейнай алгебры, лікавага інтэгравання, фільтрацыі, аналізу Фур'е, аптымізацыі і рашэння звычайных дыферэнцыяльных ураўненняў Matlab забяспечвае вялікую бібліятэку матэматычных функцый.
Гнуткасць
Python - гэта мова, якую лёгка зразумець і напісаць, што робіць яе універсальнай. Адаптыўнасць Python робіць яго выдатным для задач праграмавання, уключаючы вэб-сцэнарыі, распрацоўку і аўтаматызацыю.
Паколькі ён можа выконваць задачы і выкарыстоўвае розныя бібліятэкі і фрэймворкі, Python з'яўляецца мовай выбару для распрацоўшчыкаў.
Python больш гнуткі, у той час як Джулія выдатна спраўляецца з рашэннем праблем навуковага праграмавання.
Інжынеры, якія ў першую чаргу зацікаўлены ў выкарыстанні Matlab як простага інструмента кадавання для выканання стандартных інжынерных разлікаў, знойдуць яго карысным.
Для людзей, якія не кадзіруюць, лёгка пабудаваць выканальную логіку з-за інтэграванага асяроддзя распрацоўкі і адладчыка, якія ўжо прысутнічаюць.
Падтрымліваюцца інструменты
Любы праграміст абярэ мову праграмавання, якая прапануе першакласную падтрымку інструментаў для ўсіх праектаў распрацоўкі праграмнага забеспячэння.
Джулія працуе лепш, чым Python з пункту гледжання падтрымкі інструментаў. Падтрымка інструментаў Джуліі па-ранейшаму працуе, але падтрымка інструментаў Python выдатная.
З-за гэтага ў Джуліі адсутнічаюць пэўныя магчымасці дыягностыкі і выпраўлення праблем з прадукцыйнасцю Python.
Акрамя таго, існуе большая верагоднасць небяспечнага інтэрфейсу ў выпадку Julia, таму што гэта новая мова з уласнымі API.
Інтэрактыўная налада, прапанаваная MATLAB, дазваляе ітэрацыйнае даследаванне, праектаванне і рашэнне праблем. Гэта набор рэсурсаў, якія могуць выкарыстоўваць праграмісты.
Ён змяшчае інструменты для кіравання зменнымі працоўнай прасторы і імпарту і экспарту дадзеных. Акрамя таго, ён уключае інструменты для апрацоўкі, адладкі і прафілявання файлаў MATLAB.
заключэнне
Падводзячы вынік, скажу, што Julia - гэта спецыялізаваная мова, якая ў асноўным выкарыстоўваецца невялікай групай.
Julia, верагодна, ператворыцца ў ўпадабаную і запатрабаваную мову, калі распрацоўшчыкі і супольнасць будуць пашыраць яе магчымасці.
Мільёны людзей выкарыстоўваюць Python, які з'яўляецца вядомай мовай, і існуе незлічоная колькасць старонніх праграм. Ён выкарыстоўваецца ўсюды, ад гульняў да даследавання дадзеных.
Вучэбная праграма кожнага распрацоўшчыка ўключае Python як адну з асноўных моў, і паколькі новыя мовы пастаянна могуць звязвацца з ім, ён не будзе заменены ў бліжэйшы час.
Нягледзячы на тое, што Julia і Python цяпер з'яўляюцца самымі папулярнымі мовамі праграмавання ў галіне навукі аб даных, MATLAB, паводле прагнозаў, будзе набіраць папулярнасць і пашыраць прымяненне з-за яго выдатных магчымасцей распрацоўкі і разгортвання калектыўнага мадэлявання.
Той факт, што карыстальнікі могуць выкарыстоўваць адзіную надзейную платформу для распрацоўкі мадэляў ML, аналізу даных і стварэння настольных і мабільных праграм з індывідуальнымі графічнымі інтэрфейсамі, значна паляпшае пазіцыі MATLAB у сектары навукі аб дадзеных.
Пакінуць каментар