Python je dobro poznat i često korišten programski jezik. To je takođe preferirani jezik za naučnike podataka, analitičare podataka, inženjere mašinskog učenja i one koji rade u oblasti veštačke inteligencije.
Budući da je jezik otvorenog koda, jednostavan je i ima razne alternative kodiranja.
Među brojnim slučajevima upotrebe koje pokriva Python, analiza podataka je postala jedna od najvažnijih. Python ekosistem je bogat bibliotekama, alatima i aplikacijama koje omogućavaju lakše i brže naučno računanje i analizu podataka.
Python nije dovoljno brz za kreatore Julia, programa namijenjenog „naučnom računarstvu, mašinsko učenje, rudarenje podataka, linearna algebra velikih razmjera, distribuirano i paralelno računanje”, prema njihovom opisu.
Julia teži ponuditi analitičara podataka i naučnika ne samo brzo i udobno kreiranje, već i munjevito izvođenje.
Nizovi, linearna algebra i matrice su dio matematičkog i tehničkog programskog jezika poznatog kao Matlab. Prepoznat je kao vrhunska atmosfera za svaku aktivnost.
Tokom proteklih 10 godina, naučna računarska okruženja kao što su Mathematica, Maple i Matlab postala su značajno popularnija kao rezultat činjenice da se naučnici i inženjeri osećaju produktivnije u takvim okruženjima.
Opsežna kutija alata i jednostavna sintaksa komandnih jezika koji se koriste u ovim okruženjima su jedan očigledan uzrok.
U ovom postu ćemo uporediti Matlab, Julia i Python kako bismo vam pomogli da shvatite koji jezik se koristi u koju svrhu i, što je najvažnije, koji je idealan za vas.
Uvod u piton
Jedan od najpopularnijih programskih jezika danas u upotrebi je Python. Prvi put je korišćen 1991. godine i predstavlja jezik visokog nivoa, interpretiran, sa više paradigma.
Sadrži mnogo biblioteka i alata za strojno učenje, umjetnu inteligenciju (AI) i razvoj aplikacija i web stranica (ML). Python je vjerovatno jezik koji ćete koristiti za programiranje bilo čega.
Zbog svoje snage, svestranosti i lako razumljive i savladane sintakse, Python je omiljen među programerima.
Gotovo 70% programera tvrdi da koristi Python za kreiranje moćnih AI i ML algoritama za analizu osjećaja i obradu prirodnog jezika. Jezici izbora za nauku o podacima su Python i R.
Brojne eksterne biblioteke koje je kreirala velika zajednica programera Pythona su ono što mu daje fleksibilnost.
Python koristi nekoliko ovih modula za rješavanje matematičkih i naučnih zadataka u nauci o podacima. Među najpopularnijim su NumPy, TensorFlow, PyTorch, Pandas i Maplotlib.
Pythonova podrška za uobičajene formate podataka kao što su CSV i JSON datoteke i njegova sposobnost interakcije sa SQL bazama podataka su također snažno opravdanje za njegovu upotrebu.
Značajke
- To je jezik otvorenog koda koji se može besplatno preuzeti i koji je dostupan na mreži.
- To je programski jezik visokog nivoa koji je jednostavan za učenje, pogodan za programere.
- Klase, polimorfizam, inkapsulacija i druge objektno orijentisane ideje su podržane jezikom.
- Python je proširiv jezik, a C ili C++ se mogu koristiti za pisanje i kompajliranje Python programa.
- To je interpretirani jezik, stoga kompilacija nije potrebna. Otklanjanje grešaka koda je olakšano tako što se linije izvršavaju red po red.
- Python dolazi sa značajnom kolekcijom biblioteka koje se mogu koristiti za pojednostavljenje razvoja jednostavnim uvozom. Programeri ne moraju ponavljati taj precizan kod kao posljedicu.
- Varijable ne moraju biti definirane prije upotrebe u ovom dinamički tipiziranom jeziku jer se tip podataka odlučuje u vrijeme izvođenja.
Uvod u Julia
Sa svojom prvom stabilnom verzijom objavljenom 2018. godine, Julia, novajlija na polju programskih jezika, stvorena je 2012. godine kako bi zadovoljila potrebe zajednica nauke o podacima i mašinskog učenja za bržim, matematički orijentisanim jezikom.
Uz pomoć modernog hardvera Concurrent, Parallel i Distributed Computing Julia je programski jezik koji kombinuje najdelikatnije aspekte drugih programskih jezika.
Sintaksa Julia, koja je uglavnom namijenjena tehničkom računarstvu, uporediva je sa Pythonom.
Julia je dinamičan programski jezik visokog nivoa i visokih performansi.
Pošto je suštinska komponenta ovog jezika, linearna algebra se uveliko koristi u mašinskom učenju, nauci o podacima, rudarenju podataka, numeričkoj analizi i za bilo koju matematičku svrhu.
Julijina jednostavnost, odlična efikasnost i brzina čine ga privlačnim za upotrebu sa komplikovanim modelima podataka.
Ali za naučnike, mogućnost prevođenja formulaičnog jezika nauke u kod predstavlja problem: Julija ima podršku za grčku abecedu, omogućavajući upotrebu matematičkih jednačina bez prethodnog pretvaranja u jezik kodiranja.
Značajke
- Julia koristi jednostavnu sintaksu.
- Za dodavanje prompt komandi, Julia ima interaktivnu komandnu liniju i Read Eval Print Loop (REPL).
- Za interakciju sa Fortran, C i Python programima, može lako uvesti i koristiti eksterne biblioteke.
- Just-in-time (JIT) kompilacija je karakteristika kompajliranog jezika Julia. Julia koristi LLVM framework za kolekciju, što doprinosi njenom brzom izvršavanju.
- Julijina sintaksa je laka za korištenje za svakoga tko radi na kodiranju zasnovanom na matematici jer liči na matematičke jednadžbe.
- Metaprogramiranje je karakteristika Julije koja omogućava Julia programima da proizvode Julia aplikacije.
- Dolazi sa programom za otklanjanje grešaka koji omogućava programerima da postave tačke prekida i ispitaju rezultate.
- Julia podržava i statički i dinamički tip. Prije korištenja varijable, možete je deklarirati ili kreirati funkciju koja implicitno uzima varijable.
Uvod u matlab
Interaktivno okruženje i programski jezik četvrte generacije MATLAB (matrična laboratorija) koriste se za numeričko izračunavanje, vizualizaciju i programiranje.
Omogućava manipulacije matricom, crtanje funkcija i podataka, implementaciju algoritama, razvoj korisnička sučelja, interakcija sa programima napisanim na drugim jezicima, kao što su C, C++, Java i FORTRAN, te analiza i razvoj algoritama, kreiranje modela i aplikacija i implementacija korisničkih interfejsa.
Možete napraviti matematičke proračune, kreirati grafikone i koristiti numeričke pristupe uz pomoć mnogih ugrađenih naredbi i matematičke funkcije.
Nakon decenija evolucije, MATLAB sada može čitati podatke iz ravnih datoteka, baza podataka, skladištenja u oblaku, opreme za prikupljanje podataka, pa čak i tokova finansijskih podataka uživo.
MATLAB je ranije bio odličan za rad sa statičkim numeričkim podacima u vektorima i matricama. Zbog proširenih mogućnosti, korisnici sada mogu pokretati sofisticirane modele strojnog učenja, raditi vizualizaciju podataka, pa čak i razvijati mobilne i desktop aplikacije.
Nudeći GUI (grafički korisnički interfejs) i druge alate, kao što su analiza signala i tjuneri, MATLAB nudi interaktivno okruženje. MATLAB takođe nudi alate za kreiranje softvera i otklanjanje grešaka.
Kroz GUI, uvoz i izvoz datoteka u MATLAB je jednostavan. Dok ulazimo u kreiranje našeg softvera, možemo pregledati podatke radnog prostora i po potrebi ih mijenjati.
Značajke
- S njim se može raditi i numeričko i simboličko računanje.
- To je jezik visokog nivoa koji se uglavnom koristi u inženjerskim i naučnim računarima.
- Nudi veliku biblioteku matematičkih funkcija za linearnu algebru, statistiku, Fourierovu analizu, filtriranje, optimizaciju, numeričku integraciju i rješenje običnih diferencijalnih jednačina.
- Uključuje alate za pravljenje prilagođenih dijagrama, kao i ugrađene vizuale za pregled podataka.
- Nudi alate za kreiranje aplikacija sa jedinstvenim grafičkim korisničkim interfejsom.
- Programski interfejs za MATLAB pruža programerima alate za poboljšanje performansi i mogućnosti održavanja njihovih programa.
- Nudi alate za integraciju algoritama zasnovanih na MATLAB-u sa programima i jezicima trećih strana, uključujući C, Java, .NET i Microsoft Excel.
- Različiti podaci u realnom vremenu iz JDBC/ODBC baza podataka mogu biti podržani od strane MATLAB-a, uključujući senzore, video, sliku, telemetriju, binarne i druge vrste podataka.
Razlike između Matlaba, Julije i Pythona
popularnost
Python je sada na vrhu liste najčešće korišćenih programskih jezika. Uz jednu od najvećih zajednica programera za bilo koji jezik, koristi se više od 30 godina i pruža odgovore i pomoć za svaki mogući problem.
Iako broj obožavatelja stalno raste, Julia ima malu, ali posvećenu zajednicu, a većinu podrške i dalje pružaju autori.
Blogovi specifični za Juliju i rastuća zajednica dijele svoje znanje o korištenju na raznim platformama.
Očekuje se da će upotreba Julije izvan nauke o podacima postati sve značajnija.
Jezik je tek počeo da prihvata okvire za web razvoj, proširujući raspon razvojnih mogućnosti i, posljedično, grupu programera koji ga koriste.
S druge strane, MATLAB ima određena ograničenja u prenosivosti jer je skup program.
Samo platforme sa MATLAB-om ili MATLAB Component Runtime mogu izvršavati MATLAB fajlove na drugim platformama (MCR). Budući da je MATLAB-ov OOP sofisticiraniji i zamršeniji, može biti zbunjujući za određene ljude.
Međutim, MATLAB je često sofisticiraniji jezik.
brzina
Brzina izvršenja je ključna prilikom razvoja koda. Tempo kojim se Julia izvršava je sličan onom u C programskom jeziku. Razvijen je da pruži brzi jezik.
Za razliku od drugih interpretiranih jezika, Julia ne ubrzava izvršenje. Za kreiranje programa u Juliji, koristi se LLVM framework. \
Bez upotrebe tehnika ručnog profiliranja i optimizacije, Julia rješava poteškoće u performansama koje zahtijevaju brzinu. Za probleme koji zahtijevaju Big Data, Cloud Computing, analizu podataka i statističko računarstvo, Julia nudi fantastičan odgovor.
Očigledno je da je Julia superiornija od Pythona kada uporedimo njegove performanse i brzinu.
Matlab je, s druge strane, programski jezik visokog nivoa koji sadrži strukture podataka, kontrolne izjave toka, funkcije, izlaz/ulaz i objektno orijentirano programiranje.
Omogućava brzo kreiranje aplikacija koje se brzo bacaju, kao i stvaranje sveobuhvatnih, komplikovanih i velikih aplikativnih programa.
biblioteke
Jednostavnim uvozom ovih biblioteka i korišćenjem njihovih funkcija, Pythonova ogromna biblioteka čini razvoj za Python mnogo lakšim.
U poređenju sa Pythonom, Julia pati od nedostatka obimnih bibliotečkih resursa. Značajan broj biblioteka trećih strana takođe podržava Python. Zbog neadekvatnog održavanja paketa, Julijine biblioteke također imaju ovaj problem.
Iako početna vizualizacija podataka traje neko vrijeme, Julia može komunicirati sa C bibliotekama.
Razvoj Julijinih biblioteka je neophodan za njen uspeh kao novog jezika.
Za izračunavanje statistike, linearne algebre, numeričke integracije, filtriranja, Fourierove analize, optimizacije i rješavanja običnih diferencijalnih jednačina, Matlab obezbjeđuje veliku biblioteku matematičkih funkcija.
prilagodljivost
Python je jezik koji je lak za razumijevanje i pisanje, što ga čini raznovrsnim. Python-ova prilagodljivost ga čini odličnim za zadatke programiranja uključujući web skripte, razvoj i automatizaciju.
Budući da može obavljati zadatke i koristi razne biblioteke i okvire, Python je jezik izbora za programere.
Python je fleksibilniji, dok Julia briljira u rješavanju problema u naučnom programiranju.
Inženjeri koji su prvenstveno zainteresovani za korištenje Matlaba kao jednostavnog alata za kodiranje za izvođenje standardnih inženjerskih proračuna će ga smatrati korisnim.
Za ne-kodere je jednostavno konstruirati izvršnu logiku zbog integriranog razvojnog okruženja i alata za otklanjanje grešaka koji su već prisutni.
Podržani alati
Svaki programer će izabrati programski jezik koji nudi vrhunsku podršku za alate za sve projekte razvoja softvera.
Julia radi bolje od Pythona u smislu podrške alata. Julijina podrška alatima je i dalje funkcionalna, ali Pythonova podrška za alate je odlična.
Zbog toga, Juliji nedostaju određene Python-ove dijagnostičke i remedijacijske mogućnosti za probleme s performansama.
Osim toga, postoji veća šansa za nesigurno sučelje u slučaju Julije jer je to novi jezik sa izvornim API-jem.
Interaktivna postavka koju nudi MATLAB omogućava iterativno istraživanje, dizajn i rješavanje problema. To je zbirka resursa koje programeri mogu koristiti.
Sadrži alate za upravljanje varijablama radnog prostora i uvoz i izvoz podataka. Dodatno, uključuje alate za obradu, otklanjanje grešaka i profilisanje MATLAB fajlova.
zaključak
Sumiraću tako što ću reći da je Julia specijalizovan jezik koji uglavnom koristi mala grupa.
Julia će vjerovatno evoluirati u popularan i tražen jezik kako programeri i zajednica budu proširivali svoje mogućnosti.
Milioni ljudi koriste Python, koji je ustaljeni jezik, a na raspolaganju je bezbroj programa trećih strana. Od igara do istraživanja podataka, koristi se svuda.
Nastavni plan i program svakog programera uključuje Python kao jedan od osnovnih jezika, a budući da su novi jezici stalno u mogućnosti da se povežu s njim, neće biti zamijenjen uskoro.
Iako su Julia i Python sada najpopularniji programski jezici u oblasti nauke o podacima, predviđa se da će MATLAB dobiti na popularnosti i rasponu aplikacija zbog svojih superiornih mogućnosti razvoja i implementacije kolektivnog modeliranja.
Činjenica da korisnici mogu da koriste jedinstvenu robusnu platformu za dizajniranje ML modela, analizu podataka i pravljenje desktop i mobilnih aplikacija sa prilagođenim GUI značajno poboljšava MATLAB-ovu poziciju u sektoru nauke o podacima.
Ostavite odgovor