Python és un llenguatge de programació conegut i utilitzat habitualment. També és l'idioma preferit per als científics de dades, els analistes de dades, els enginyers d'aprenentatge automàtic i els que treballen en intel·ligència artificial.
Com que és un llenguatge de codi obert, és senzill i té diverses alternatives de codificació.
Entre els nombrosos casos d'ús coberts per Python, l'anàlisi de dades s'ha convertit en un dels més importants. L'ecosistema Python és ric en biblioteques, eines i aplicacions que permeten la computació científica i l'anàlisi de dades més fàcil i ràpid.
Python no és prou ràpid per als creadors de Julia, un programa destinat a "informàtica científica, màquina d'aprenentatge, mineria de dades, àlgebra lineal a gran escala, computació distribuïda i paral·lela”, segons la seva descripció.
Júlia aspira a oferir analistes de dades i científics no només una creació ràpida i còmoda, sinó també una execució ràpida.
Les matrius, l'àlgebra lineal i les matrius formen part del llenguatge de programació matemàtic i tècnic conegut com Matlab. És reconegut com un ambient de primer nivell per a qualsevol activitat.
Durant els últims 10 anys, entorns informàtics científics com Mathematica, Maple i Matlab s'han tornat molt més populars com a resultat del fet que els científics i els enginyers se senten més productius en aquests entorns.
L'extensa caixa d'eines i la sintaxi senzilla dels llenguatges d'ordres utilitzats en aquests entorns són una causa òbvia.
En aquesta publicació, compararem Matlab, Julia i Python per ajudar-vos a entendre quin llenguatge s'utilitza amb quin propòsit i, el més important, quin és l'ideal per a vosaltres.
Introducció als Pitó
Un dels llenguatges de programació més populars s'utilitza avui en dia és Python. Es va utilitzar per primera vegada l'any 1991 i és un llenguatge d'alt nivell, interpretat i multiparadigma.
Conté moltes biblioteques i eines per a l'aprenentatge automàtic, la intel·ligència artificial (IA) i el desenvolupament d'aplicacions i llocs web (ML). Python és probablement el llenguatge que utilitzareu per programar qualsevol cosa.
A causa de la seva potència, versatilitat i una sintaxi fàcil d'entendre i dominar, Python és un dels favorits dels desenvolupadors.
Gairebé el 70% dels desenvolupadors afirmen utilitzar Python per crear potents algorismes d'IA i ML per a l'anàlisi de sentiments i el processament del llenguatge natural. Els llenguatges escollits per a la ciència de dades són Python i R.
Les nombroses biblioteques externes que ha creat la gran comunitat de desenvolupadors de Python són les que li donen la seva flexibilitat.
Python utilitza diversos d'aquests mòduls per gestionar tasques matemàtiques i científiques en ciència de dades. Entre els més populars es troben NumPy, TensorFlow, PyTorch, Pandas i Maplotlib.
El suport de Python per a formats de dades comuns com els fitxers CSV i JSON i la seva capacitat d'interactuar amb bases de dades SQL també són bones justificacions per utilitzar-lo.
Característiques
- És un llenguatge de codi obert que es pot descarregar gratuïtament i que està disponible en línia.
- És un llenguatge de programació d'alt nivell fàcil d'aprendre, fàcil de desenvolupar.
- El llenguatge admet classes, polimorfisme, encapsulació i altres idees orientades a objectes.
- Python és un llenguatge extensible i es pot utilitzar C o C++ per escriure i compilar programes Python.
- És un llenguatge interpretat, per tant no cal compilar-lo. La depuració de codi es fa més fàcil gràcies a les línies que s'executen línia per línia.
- Python inclou una col·lecció substancial de biblioteques que es poden utilitzar per agilitzar el desenvolupament simplement important-les. Els desenvolupadors no han de refer aquest codi precís com a conseqüència.
- Les variables no cal definir abans d'utilitzar-les en aquest llenguatge de tipus dinàmic, ja que el tipus de dades es decideix en temps d'execució.
Introducció als Julia
Amb la seva primera versió estable llançada l'any 2018, Julia, una nouvinguda al camp dels llenguatges de programació, es va crear l'any 2012 per satisfer les necessitats de les comunitats de ciència de dades i aprenentatge automàtic d'un llenguatge més ràpid i orientat a les matemàtiques.
Amb l'ajuda del maquinari modern concurrent, paral·lel i Informàtica distribuïda capacitats, Julia és un llenguatge de programació que combina els aspectes més delicats d'altres llenguatges de programació.
La sintaxi de Julia, que està destinada principalment a la informàtica tècnica, és comparable a la de Python.
Julia és un llenguatge de programació dinàmic, d'alt nivell i d'alt rendiment.
Com que és un component essencial d'aquest llenguatge, l'àlgebra lineal s'utilitza àmpliament en aprenentatge automàtic, ciència de dades, mineria de dades, anàlisi numèrica i per a qualsevol propòsit matemàtic.
La senzillesa, l'excel·lent eficiència i la velocitat de Julia la fan atractiu per utilitzar-lo amb models de dades complicats.
Però per als científics, la possibilitat de traduir el llenguatge fórmula de la Ciència en codi és un trencament d'acords: Julia té suport per a l'alfabet grec, permetent l'ús d'equacions matemàtiques sense convertir-les abans en un llenguatge de codificació.
Característiques
- Julia utilitza una sintaxi senzilla.
- Per afegir ordres de sol·licitud, Julia té una línia d'ordres interactiva i un bucle d'impressió d'avaluació de lectura (REPL).
- Per interactuar amb programes Fortran, C i Python, pot importar i utilitzar biblioteques externes fàcilment.
- La compilació just-in-time (JIT) és una característica del llenguatge compilat Julia. Julia utilitza el marc LLVM per a la col·lecció, que contribueix a la seva execució ràpida.
- La sintaxi de Julia és fàcil d'utilitzar per a qualsevol persona que treballi en la codificació basada en matemàtiques, ja que s'assembla a les equacions matemàtiques.
- La metaprogramació és una característica de Julia que permet als programes Julia produir aplicacions Julia.
- Ve amb un depurador que permet als programadors establir punts d'interrupció i examinar els resultats.
- Tant els tipus estàtics com els dinàmics són compatibles amb Julia. Abans d'utilitzar una variable, podeu declarar-la, o bé podeu crear una funció que prengui variables de manera implícita.
Introducció als Matlab
L'entorn interactiu i el llenguatge de programació d'alt nivell de quarta generació MATLAB (laboratori de matrius) s'utilitzen per al càlcul numèric, la visualització i la programació.
Permet manipulacions de matrius, el traçat de funcions i dades, la implementació d'algorismes, el desenvolupament de interfícies d’usuari, la interacció amb programes escrits en altres llenguatges, com C, C++, Java i FORTRAN, i l'anàlisi i desenvolupament d'algorismes, la creació de models i aplicacions, i la implementació d'interfícies d'usuari.
Podeu fer càlculs matemàtics, crear gràfics i utilitzar enfocaments numèrics amb l'ajuda de les moltes ordres i funcions matemàtiques.
Després de dècades d'evolució, MATLAB ara pot llegir dades de fitxers plans, bases de dades, emmagatzematge al núvol, equips de recollida de dades i fins i tot fluxos de dades financeres en directe.
MATLAB era antigament meravellós per treballar amb dades numèriques estàtiques en vectors i matrius. A causa de les seves capacitats en expansió, els usuaris ara poden executar models d'aprenentatge automàtic sofisticats, visualitzar dades i fins i tot desenvolupar aplicacions mòbils i d'escriptori.
En oferir una GUI (Interfície gràfica d'usuari) i altres eines, com ara l'anàlisi del senyal i els sintonitzadors, MATLAB ofereix un entorn interactiu. MATLAB també ofereix eines per a la creació i depuració de programari.
A través de la GUI, importar i exportar fitxers a MATLAB és senzill. A mesura que entrem en la creació del nostre programari, podem inspeccionar les dades de l'espai de treball i modificar-les segons sigui necessari.
Característiques
- Amb ell es poden fer tant càlculs numèrics com simbòlics.
- És un llenguatge d'alt nivell utilitzat principalment en enginyeria i informàtica científica.
- Ofereix una gran biblioteca de funcions matemàtiques per a l'àlgebra lineal, l'estadística, l'anàlisi de Fourier, el filtratge, l'optimització, la integració numèrica i la solució d'equacions diferencials ordinàries.
- Inclou eines per fer trames personalitzades, així com elements visuals integrats per visualitzar dades.
- Ofereix eines per crear aplicacions amb interfícies d'usuari gràfiques úniques.
- La interfície de programació per a MATLAB proporciona als desenvolupadors eines per millorar el rendiment i el manteniment dels seus programes.
- Ofereix eines d'integració per a algorismes basats en MATLAB amb programes i llenguatges de tercers, com ara C, Java, .NET i Microsoft Excel.
- MATLAB pot donar suport de forma nativa a una varietat de dades en temps real de bases de dades JDBC/ODBC, com ara sensors, vídeo, imatges, telemetria, binàries i altres tipus de dades.
Diferències entre Matlab, Julia i Python
Popularitat
Python està ara al capdavant de la llista dels llenguatges de programació més utilitzats. Amb una de les comunitats de desenvolupadors més grans per a qualsevol idioma, fa més de 30 anys que s'utilitza i ofereix respostes i assistència per a cada problema imaginable.
Tot i que el nombre de fans ha anat creixent constantment, la Júlia té una comunitat petita però compromesa, i la majoria del suport encara el proporcionen els autors.
Els blocs específics de Julia i una comunitat en creixement comparteixen els seus coneixements sobre com utilitzar-lo en diverses plataformes.
Es preveu que l'ús de Julia fora de la ciència de dades creixi en protagonisme.
El llenguatge acaba de començar a adoptar marcs de desenvolupament web, ampliant el ventall de possibilitats de desenvolupament i, en conseqüència, el conjunt de desenvolupadors que l'utilitzen.
D'altra banda, MATLAB té certes limitacions en la portabilitat perquè és un programa car.
Només les plataformes amb MATLAB o el MATLAB Component Runtime poden executar fitxers MATLAB en altres plataformes (MCR). Com que la POO de MATLAB és més sofisticada i complexa, pot resultar més desconcertant per a determinades persones.
Tanmateix, MATLAB és sovint un llenguatge més sofisticat.
Accelerar
La velocitat d'execució és crucial durant el desenvolupament del codi. El ritme al qual s'executa Julia és similar al del llenguatge de programació C. Va ser desenvolupat per proporcionar un llenguatge ràpid.
A diferència d'altres idiomes interpretats, Julia no accelera l'execució. Per crear programes a Julia, s'utilitza el marc LLVM. \
Sense utilitzar tècniques manuals de perfilació i optimització, Julia aborda les dificultats de rendiment que requereixen velocitat. Per a problemes que requereixen Big Data, Cloud Computing, Anàlisi de dades i Informàtica estadística, Julia ofereix una resposta fantàstica.
És obvi que Julia és superior a Python quan contrastem el seu rendiment i rapidesa.
Matlab, d'altra banda, és un llenguatge de programació d'alt nivell estructures de dades, declaracions de flux de control, funcions, sortida/entrada i programació orientada a objectes.
Permet la creació ràpida d'aplicacions de llençar ràpidament, així com la creació de programes d'aplicacions complets, complicats i grans.
Biblioteques
Simplement important aquestes biblioteques i utilitzant les seves funcions, la gran biblioteca de Python fa que el desenvolupament per a Python sigui molt més fàcil.
En comparació amb Python, Julia pateix una manca de recursos extensos de la biblioteca. Un nombre important de biblioteques de tercers també admeten Python. A causa del manteniment inadequat del paquet, les biblioteques de la Júlia també tenen aquest problema.
Tot i que inicialment la visualització de dades triga una mica de temps, Julia pot interactuar amb biblioteques C.
El desenvolupament de les biblioteques de Julia és necessari per al seu èxit com a nou llenguatge.
Per calcular estadístiques, àlgebra lineal, integració numèrica, filtratge, anàlisi de Fourier, optimització i resoldre equacions diferencials ordinàries, Matlab ofereix una gran biblioteca de funcions matemàtiques.
Versatilitat
Python és un llenguatge fàcil d'entendre i escriure, el que el fa versàtil. L'adaptabilitat de Python el fa excel·lent per a tasques de programació, com ara scripts web, desenvolupament i automatització.
Com que pot fer tasques i utilitza una varietat de biblioteques i marcs, Python és el llenguatge preferit per als desenvolupadors.
Python és més flexible, mentre que Julia sobresurt en la resolució de problemes de programació científica.
Els enginyers que estiguin interessats principalment a utilitzar Matlab com a eina de codificació senzilla per dur a terme càlculs d'enginyeria estàndard ho trobaran útil.
Per als no codificadors és senzill construir lògica executable a causa de l'entorn de desenvolupament integrat i el depurador que ja estan presents.
Eines admeses
Qualsevol programador triarà un llenguatge de programació que ofereixi suport d'eines de primer nivell per a tots els projectes de desenvolupament de programari.
Julia funciona millor que Python pel que fa al suport d'eines. El suport d'eines de Julia encara és funcional, però el suport d'eines de Python és fantàstic.
Per això, Julia no té certes capacitats de diagnòstic i correcció de Python per als problemes de rendiment.
A més, hi ha més possibilitats d'una interfície insegura en el cas de Julia perquè és un llenguatge nou amb API natives.
La configuració interactiva que ofereix MATLAB permet l'exploració iterativa, el disseny i la resolució de problemes. És una col·lecció de recursos que els programadors poden utilitzar.
Disposa d'eines per gestionar les variables de l'espai de treball i per importar i exportar dades. A més, inclou eines per processar, depurar i crear perfils de fitxers MATLAB.
Conclusió
Resumiré dient que la Júlia és un llenguatge especialitzat que s'utilitza principalment per un grup reduït.
Probablement, Julia evolucionarà cap a un llenguatge popular i molt demandat a mesura que els desenvolupadors i la comunitat ampliïn les seves capacitats.
Milions de persones utilitzen Python, que és un llenguatge establert, i hi ha infinitat de programes de tercers disponibles. Des dels jocs fins a la recerca de dades, s'utilitza a tot arreu.
El currículum de tots els desenvolupadors inclou Python com un dels llenguatges fonamentals, i com que els nous idiomes poden connectar-s'hi constantment, no es substituirà aviat.
Tot i que Julia i Python són ara els llenguatges de programació més populars en el camp de la ciència de dades, es preveu que MATLAB guanyi en popularitat i abast d'aplicacions a causa de les seves capacitats superiors de desenvolupament i desplegament de modelització col·lectiva.
El fet que els usuaris puguin utilitzar una única plataforma robusta per dissenyar models ML, analitzar dades i crear aplicacions d'escriptori i mòbils amb GUI personalitzades millora significativament la posició de MATLAB en el sector de la ciència de dades.
Deixa un comentari