Python е добре познат и често използван език за програмиране. Освен това е предпочитаният език за специалисти по данни, анализатори на данни, инженери по машинно обучение и тези, работещи в областта на изкуствения интелект.
Тъй като е език с отворен код, той е ясен и има различни алтернативи за кодиране.
Сред многобройните случаи на употреба, обхванати от Python, анализът на данни се превърна в един от най-важните. Екосистемата на Python е богата на библиотеки, инструменти и приложения, които позволяват научни изчисления и анализ на данни по-лесно и по-бързо.
Python не е достатъчно бърз за създателите на Julia, програма, предназначена за „научни изчисления, машинно обучение, извличане на данни, широкомащабна линейна алгебра, разпределени и паралелни изчисления“, според тяхното описание.
Юлия се стреми да предложи анализатори на данни и учени не само бързо и удобно създаване, но и светкавично изпълнение.
Масивите, линейната алгебра и матриците са част от математическия и технически език за програмиране, известен като Matlab. Той е добре познат като първокласна атмосфера за всяка дейност.
През последните 10 години средите за научни изчисления като Mathematica, Maple и Matlab станаха значително по-популярни в резултат на факта, че учените и инженерите се чувстват по-продуктивни в такива среди.
Обширната кутия с инструменти и простият синтаксис на командните езици, използвани в тези среди, са една очевидна причина.
В тази публикация ще сравним Matlab, Julia и Python, за да ви помогнем да разберете кой език се използва за каква цел и, най-важното, кой е идеален за вас.
Въведение в Питон
Една от най-популярните езици за програмиране в употреба днес е Python. Той е използван за първи път през 1991 г. и е интерпретиран език с много парадигми на високо ниво.
Той съдържа много библиотеки и инструменти за машинно обучение, изкуствен интелект (AI) и разработване на приложения и уебсайтове (ML). Python вероятно е езикът, който ще използвате, за да програмирате всичко.
Поради своята мощ, гъвкавост и лесен за разбиране и усвояване синтаксис, Python е любим сред разработчиците.
Близо 70% от разработчиците твърдят, че използват Python за създаване на мощни AI и ML алгоритми за анализ на настроението и обработка на естествен език. Избраните езици за наука за данни са Python и R.
Многобройните външни библиотеки, създадени от голямата общност на разработчиците на Python, са това, което му придава гъвкавост.
Python използва няколко от тези модули за справяне с математически и научни задачи в науката за данни. Сред най-популярните са NumPy, TensorFlow, PyTorch, Pandas и Maplotlib.
Поддръжката на Python за общи формати на данни като CSV и JSON файлове и способността му да взаимодейства с SQL бази данни също са силни основания за използването му.
Характеристики:
- Това е език с отворен код за безплатно изтегляне, който е достъпен онлайн.
- Това е лесен за научаване, лесен за разработчици език за програмиране на високо ниво.
- Класове, полиморфизъм, капсулиране и други обектно-ориентирани идеи се поддържат от езика.
- Python е разширяем език и C или C++ могат да се използват за писане и компилиране на програми на Python.
- Това е интерпретиран език, следователно не е необходима компилация. Отстраняването на грешки в кода се улеснява от редовете, които се изпълняват ред по ред.
- Python идва със значителна колекция от библиотеки, които могат да се използват за рационализиране на разработката, като просто ги импортирате. Разработчиците не трябва да преработват този точен код като следствие.
- Не е необходимо променливите да бъдат дефинирани преди употреба в този динамично въведен език, тъй като типът данни се определя по време на изпълнение.
Въведение в Джулия
С първата си стабилна версия, пусната през 2018 г., Julia, новодошъл в областта на езиците за програмиране, беше създадена през 2012 г., за да задоволи нуждите на общностите на Data Science и Machine Learning от по-бърз, математически ориентиран език.
С помощта на съвременния хардуер Concurrent, Parallel и Разпределени изчисления възможности, Julia е език за програмиране, който съчетава най-деликатните аспекти на други езици за програмиране.
Синтаксисът на Julia, който е предназначен предимно за технически изчисления, е сравним с този на Python.
Julia е динамичен език за програмиране на високо ниво с висока производителност.
Тъй като е основен компонент на този език, линейната алгебра се използва широко в машинното обучение, науката за данни, извличането на данни, числения анализ и за всякакви математически цели.
Простотата, отличната ефективност и скоростта на Julia го правят привлекателен за използване със сложни модели на данни.
Но за учените възможността за превеждане на формуловия език на науката в код е проблем: Джулия има поддръжка за гръцката азбука, което позволява използването на математически уравнения, без първо да ги преобразува в език за кодиране.
Характеристики:
- Джулия използва ясен синтаксис.
- За добавяне на подканващи команди Джулия има интерактивен команден ред и Read Eval Print Loop (REPL).
- За да взаимодейства с програми Fortran, C и Python, той може лесно да импортира и използва външни библиотеки.
- Компилацията точно навреме (JIT) е характеристика на компилирания език Julia. Джулия използва рамката LLVM за колекцията, което допринася за бързото й изпълнение.
- Синтаксисът на Julia е лесен за използване от всеки, който работи върху базирано на математика кодиране, тъй като наподобява математически уравнения.
- Метапрограмирането е функция на Julia, която позволява на програмите на Julia да създават приложения на Julia.
- Той идва с програма за отстраняване на грешки, която позволява на програмистите да задават точки на прекъсване и да изследват резултатите.
- Както статичните, така и динамичните типове се поддържат от Julia. Преди да използвате променлива, можете да я декларирате или можете да създадете функция, която приема променливи имплицитно.
Въведение в MATLAB
За числени изчисления, визуализация и програмиране се използва интерактивната среда и четвърто поколение език за програмиране от високо ниво MATLAB (matrix laboratory).
Той позволява манипулиране на матрици, чертане на функции и данни, внедряване на алгоритми, разработване на потребителски интерфейси, взаимодействието с програми, написани на други езици, като C, C++, Java и FORTRAN, и анализирането и разработването на алгоритми, създаването на модели и приложения и внедряването на потребителски интерфейси.
Можете да правите математически изчисления, да създавате диаграми и да използвате числени подходи с помощта на многото вградени команди и математически функции.
След десетилетия на еволюция MATLAB вече може да чете данни от плоски файлове, бази данни, съхранение в облак, оборудване за събиране на данни и дори потоци от финансови данни на живо.
Преди това MATLAB беше чудесен за работа със статични числени данни във вектори и матрици. Благодарение на разширяващите се възможности, потребителите вече могат да изпълняват сложни модели за машинно обучение, да правят визуализация на данни и дори да разработват мобилни и десктоп приложения.
Като предлага GUI (графичен потребителски интерфейс) и други инструменти, като анализ на сигнала и тунери, MATLAB предлага интерактивна среда. MATLAB също предлага инструменти за създаване и отстраняване на грешки в софтуер.
Чрез GUI импортирането и експортирането на файлове в MATLAB е лесно. Докато навлизаме в създаването на нашия софтуер, можем да инспектираме данните за работното пространство и да ги променим, ако е необходимо.
Характеристики:
- С него могат да се извършват както числени, така и символни изчисления.
- Това е език от високо ниво, който се използва най-вече в инженерни и научни компютри.
- Той предлага значителна библиотека от математически функции за линейна алгебра, статистика, анализ на Фурие, филтриране, оптимизиране, числено интегриране и решаване на обикновени диференциални уравнения.
- Той включва инструменти за създаване на персонализирани графики, както и вградени визуални елементи за преглед на данни.
- Предлага инструменти за създаване на приложения с уникален графичен потребителски интерфейс.
- Програмният интерфейс за MATLAB предоставя на разработчиците инструменти за подобряване на производителността и поддръжката на техните програми.
- Той предлага инструменти за интегриране на базирани на MATLAB алгоритми с програми и езици на трети страни, включително C, Java, .NET и Microsoft Excel.
- Различни данни в реално време от JDBC/ODBC бази данни могат да се поддържат първоначално от MATLAB, включително сензорни, видео, картинни, телеметрични, двоични и други типове данни.
Разлики между Matlab, Julia и Python
популярност
Python вече е на върха на списъка с най-използваните езици за програмиране. С една от най-големите общности за разработчици за всеки език, той се използва повече от 30 години и предоставя отговори и помощ за всеки възможен проблем.
Въпреки че броят на феновете непрекъснато нараства, Джулия има малка, но ангажирана общност и по-голямата част от подкрепата все още се осигурява от авторите.
Специфичните за Джулия блогове и разрастващата се общност споделят знанията си за използването й на различни платформи.
Очаква се използването на Julia извън науката за данни да нарасне в известност.
Езикът току-що започна да обхваща рамки за уеб разработка, разширявайки обхвата от възможности за разработка и, следователно, набора от разработчици, които го използват.
От друга страна, MATLAB има определени ограничения по отношение на преносимостта, тъй като е скъпа програма.
Само платформи с MATLAB или MATLAB Component Runtime могат да изпълняват MATLAB файлове на други платформи (MCR). Тъй като ООП на MATLAB е по-сложна и сложна, тя може да бъде по-объркваща за определени хора.
MATLAB обаче често е по-сложен език.
Скорост
Скоростта на изпълнение е от решаващо значение при разработването на код. Скоростта, с която се изпълнява Julia, е подобна на тази на езика за програмиране C. Той е разработен, за да осигури бърз език.
За разлика от други интерпретирани езици, Julia не ускорява изпълнението. За да се създават програми в Julia, се използва рамката LLVM. \
Без да използва ръчно профилиране и техники за оптимизация, Джулия се справя с трудностите в производителността, които изискват скорост. За проблеми, изискващи Big Data, Cloud Computing, анализ на данни и статистически изчисления, Джулия предлага фантастичен отговор.
Очевидно е, че Julia превъзхожда Python, когато сравним неговата производителност и бързина.
Matlab, от друга страна, е език за програмиране на високо ниво, включващ структури от данни, изявления за контрол на потока, функции, изход/вход и обектно-ориентирано програмиране.
Той позволява бързо създаване на бързи приложения за изхвърляне, както и създаване на всеобхватни, сложни и големи приложни програми.
Библиотеки
Чрез просто импортиране на тези библиотеки и използване на техните функции, огромната библиотека на Python прави разработката за Python много по-лесна.
В сравнение с Python, Джулия страда от недостиг на обширни библиотечни ресурси. Значителен брой библиотеки на трети страни също поддържат Python. Поради неадекватна поддръжка на пакети, библиотеките на Julia също имат този проблем.
Въпреки че първоначалното визуализиране на данни отнема известно време, Джулия може да взаимодейства с C библиотеки.
Развитието на библиотеките на Julia е необходимо за успеха му като нов език.
За изчисляване на статистика, линейна алгебра, числено интегриране, филтриране, анализ на Фурие, оптимизиране и решаване на обикновени диференциални уравнения, Matlab предоставя голяма библиотека от математически функции.
Гъвкавост
Python е лесен за разбиране и писане език, което го прави многофункционален. Адаптивността на Python го прави отличен за задачи по програмиране, включително уеб скриптове, разработка и автоматизация.
Тъй като може да изпълнява задачи и използва различни библиотеки и рамки, Python е предпочитаният език за разработчиците.
Python е по-гъвкав, докато Джулия се справя отлично с решаването на проблеми в научното програмиране.
Инженерите, които се интересуват основно от използването на Matlab като лесен инструмент за кодиране за извършване на стандартни инженерни изчисления, ще го намерят за полезен.
За некодиращите е лесно да конструират изпълнима логика поради интегрираната среда за разработка и дебъгера, които вече са налице.
Поддържани инструменти
Всеки програмист ще избере език за програмиране, който предлага първокласна поддръжка на инструменти за всички проекти за разработка на софтуер.
Julia се представя по-добре от Python по отношение на поддръжката на инструменти. Поддръжката на инструментите на Julia все още функционира, но поддръжката на инструментите на Python е страхотна.
Поради това на Джулия й липсват някои от възможностите на Python за диагностика и отстраняване на проблеми с производителността.
Освен това има по-голям шанс за опасен интерфейс в случая с Julia, тъй като това е нов език с оригинални API.
Интерактивната настройка, предлагана от MATLAB, позволява итеративно изследване, проектиране и решаване на проблеми. Това е колекция от ресурси, които програмистите могат да използват.
Той включва инструменти за управление на променливи на работното пространство и импортиране и експортиране на данни. Освен това включва инструменти за обработка, отстраняване на грешки и профилиране на MATLAB файлове.
Заключение
Ще обобщя, като кажа, че Julia е специализиран език, който се използва предимно от малка група.
Julia вероятно ще се развие в харесван и търсен език, докато разработчиците и общността разширяват възможностите му.
Милиони хора използват Python, който е утвърден език, и има безброй налични програми на трети страни. От игри до изследване на данни, той се използва навсякъде.
Учебната програма на всеки програмист включва Python като един от основните езици и тъй като новите езици постоянно могат да се свързват с него, той няма да бъде заменен скоро.
Въпреки че Julia и Python сега са най-популярните езици за програмиране в областта на науката за данни, прогнозира се, че MATLAB ще придобие популярност и обхват на приложение поради своите превъзходни възможности за разработване и внедряване на колективно моделиране.
Фактът, че потребителите могат да използват една стабилна платформа за проектиране на ML модели, анализиране на данни и изграждане на настолни и мобилни приложения с персонализирани GUI, значително подобрява позицията на MATLAB в сектора на науката за данни.
Оставете коментар