Python je známý a běžně používaný programovací jazyk. Je to také preferovaný jazyk pro datové vědce, datové analytiky, inženýry strojového učení a ty, kteří pracují v oblasti umělé inteligence.
Protože se jedná o jazyk s otevřeným zdrojovým kódem, je přímočarý a má různé alternativy kódování.
Mezi četnými případy použití, které Python pokrývá, se analýza dat stala jedním z nejdůležitějších. Ekosystém Pythonu je bohatý na knihovny, nástroje a aplikace, které umožňují snadnější a rychlejší vědecké výpočty a analýzu dat.
Python není dostatečně rychlý pro tvůrce Julia, programu určeného pro „vědecké výpočty, strojové učení, data mining, rozsáhlá lineární algebra, distribuované a paralelní výpočty,“ podle jejich popisu.
Julia touží nabídnout datoví analytici a vědci nejen rychlé a pohodlné vytváření, ale také bleskové provedení.
Pole, lineární algebra a matice jsou součástí matematického a technického programovacího jazyka známého jako Matlab. Je dobře známá jako špičková atmosféra pro jakoukoli aktivitu.
Za posledních 10 let se vědecká výpočetní prostředí jako Mathematica, Maple a Matlab stala výrazně populárnější v důsledku skutečnosti, že vědci a inženýři se v takových prostředích cítí produktivnější.
Rozsáhlá sada nástrojů a jednoduchá syntaxe příkazových jazyků používaných v těchto prostředích jsou zjevnou příčinou.
V tomto příspěvku porovnáme Matlab, Julii a Python, abychom vám pomohli pochopit, který jazyk se používá k jakému účelu, a co je nejdůležitější, který z nich je pro vás ideální.
Úvod do PYTHON
Jeden z nejoblíbenější programovací jazyky dnes se používá Python. Poprvé byl použit v roce 1991 a je to interpretovaný jazyk na vysoké úrovni s mnoha paradigmaty.
Obsahuje spoustu knihoven a nástrojů pro strojové učení, umělou inteligenci (AI) a vývoj aplikací a webových stránek (ML). Python je pravděpodobně jazyk, který budete používat k programování čehokoli.
Pro svou sílu, všestrannost a snadno pochopitelnou a zvládnutou syntaxi je Python oblíbený mezi vývojáři.
Téměř 70 % vývojářů tvrdí, že využívá Python k vytváření výkonných algoritmů AI a ML pro analýzu sentimentu a zpracování přirozeného jazyka. Jazyky volby pro datovou vědu jsou Python a R.
Četné externí knihovny, které byly vytvořeny velkou komunitou vývojářů Pythonu, jsou tím, co mu dodává jeho flexibilitu.
Python používá několik těchto modulů ke zpracování matematických a vědeckých úkolů v datové vědě. Mezi nejoblíbenější patří NumPy, TensorFlow, PyTorch, Pandas a Maplotlib.
Podpora Pythonu pro běžné datové formáty, jako jsou soubory CSV a JSON, a jeho schopnost interakce s databázemi SQL jsou také silným odůvodněním pro jeho použití.
Funkce
- Je to volně stažitelný open-source jazyk, který je dostupný online.
- Je to snadno naučitelný, pro vývojáře přívětivý, programovací jazyk na vysoké úrovni.
- Jazyk podporuje třídy, polymorfismus, zapouzdření a další objektově orientované myšlenky.
- Python je rozšiřitelný jazyk a C nebo C++ lze použít k psaní a kompilaci programů Python.
- Jedná se o interpretovaný jazyk, takže kompilace není nutná. Ladění kódu je usnadněno tím, že se řádky provádějí řádek po řádku.
- Python přichází s rozsáhlou sbírkou knihoven, které lze použít k zefektivnění vývoje jejich jednoduchým importem. V důsledku toho vývojáři nemusí tento přesný kód předělávat.
- Proměnné není nutné před použitím v tomto dynamicky typovaném jazyce definovat, protože o datovém typu se rozhoduje za běhu.
Úvod do Julie
Se svou první stabilní verzí vydanou v roce 2018 byla Julia, nováček na poli programovacích jazyků, vytvořena v roce 2012, aby uspokojila potřeby komunit Data Science a Machine Learning pro rychlejší, matematicky orientovaný jazyk.
S pomocí moderního hardwaru Concurrent, Parallel a Distribuované výpočty Julia je programovací jazyk, který kombinuje nejcitlivější aspekty jiných programovacích jazyků.
Syntaxe Julia, která je určena převážně pro technické výpočty, je srovnatelná s Pythonem.
Julia je dynamický, vysoce výkonný a vysoce výkonný programovací jazyk.
Vzhledem k tomu, že se jedná o základní součást tohoto jazyka, je lineární algebra široce využívána ve strojovém učení, vědě o datech, dolování dat, numerické analýze a pro jakékoli matematické účely.
Díky jednoduchosti, vynikající efektivitě a rychlosti Julia je přitažlivý pro použití s komplikovanými datovými modely.
Ale pro vědce je možnost převést formulický jazyk vědy do kódu překážkou: Julia podporuje řeckou abecedu, což umožňuje použití matematických rovnic, aniž by je nejprve převáděla do kódovacího jazyka.
Funkce
- Julia používá přímou syntaxi.
- Pro přidávání příkazů výzvy má Julia interaktivní příkazový řádek a REPL (Read Eval Print Loop).
- Pro interakci s programy Fortran, C a Python může snadno importovat a používat externí knihovny.
- Just-in-time (JIT) kompilace je rysem kompilovaného jazyka Julia. Julia používá pro kolekci framework LLVM, což přispívá k její rychlé realizaci.
- Juliina syntaxe je snadno použitelná pro každého, kdo pracuje na matematickém kódování, protože se podobá matematickým rovnicím.
- Meta-programování je funkce Julia, která umožňuje programům Julia vytvářet aplikace Julia.
- Dodává se s debuggerem, který umožňuje programátorům nastavit body přerušení a zkoumat výsledky.
- Julia podporuje statické i dynamické typy. Před použitím proměnné ji můžete deklarovat, nebo můžete vytvořit funkci, která implicitně přebírá proměnné.
Úvod do Matlab
Pro numerické výpočty, vizualizaci a programování se používá interaktivní prostředí a čtvrtá generace vysokoúrovňového programovacího jazyka MATLAB (maticová laboratoř).
Umožňuje maticové manipulace, vykreslování funkcí a dat, implementaci algoritmů, vývoj uživatelská rozhraní, interakce s programy napsanými v jiných jazycích, jako je C, C++, Java a FORTRAN, a analýza a vývoj algoritmů, tvorba modelů a aplikací a implementace uživatelských rozhraní.
Můžete provádět matematické výpočty, vytvářet grafy a používat numerické přístupy s pomocí mnoha vestavěných příkazů a matematické funkce.
Po desetiletích vývoje může MATLAB nyní číst data z plochých souborů, databází, cloudových úložišť, zařízení pro sběr dat a dokonce i živých finančních datových toků.
MATLAB byl dříve skvělý pro práci se statickými numerickými daty ve vektorech a maticích. Díky jeho rozšiřujícím se možnostem mohou nyní uživatelé spouštět sofistikované modely strojového učení, provádět vizualizaci dat a dokonce vyvíjet mobilní a desktopové aplikace.
Tím, že nabízí GUI (Graphical User Interface) a další nástroje, jako je analýza signálu a tunery, MATLAB nabízí interaktivní prostředí. MATLAB také nabízí nástroje pro tvorbu a ladění softwaru.
Prostřednictvím GUI je import a export souborů v MATLABu jednoduchý. Když se pustíme do vytváření našeho softwaru, můžeme zkontrolovat data pracovního prostoru a podle potřeby je upravit.
Funkce
- Lze s ním provádět numerické i symbolické výpočty.
- Je to jazyk na vysoké úrovni, který se většinou používá ve strojírenství a vědeckých počítačích.
- Nabízí rozsáhlou knihovnu matematických funkcí pro lineární algebru, statistiku, Fourierovu analýzu, filtrování, optimalizaci, numerickou integraci a řešení obyčejných diferenciálních rovnic.
- Zahrnuje nástroje pro vytváření vlastních grafů a také vestavěné vizuály pro prohlížení dat.
- Nabízí nástroje pro vytváření aplikací s jedinečným grafickým uživatelským rozhraním.
- Programovací rozhraní pro MATLAB poskytuje vývojářům nástroje pro zvýšení výkonu a udržovatelnosti jejich programů.
- Nabízí integrační nástroje pro algoritmy založené na MATLABu s programy a jazyky třetích stran, včetně C, Java, .NET a Microsoft Excel.
- MATLAB může nativně podporovat řadu dat v reálném čase z databází JDBC/ODBC, včetně senzorů, videa, obrázků, telemetrie, binárních a dalších typů dat.
Rozdíly mezi Matlabem, Julií a Pythonem
Popularita
Python je nyní na vrcholu seznamu nejpoužívanějších programovacích jazyků. S jednou z největších vývojářských komunit pro jakýkoli jazyk se používá již více než 30 let a poskytuje odpovědi a pomoc pro každý myslitelný problém.
I když počet fanoušků neustále roste, Julia má malou, ale oddanou komunitu a většinu podpory stále poskytují autoři.
Blogy specifické pro Julii a rozvíjející se komunita sdílejí své znalosti o používání na různých platformách.
Očekává se, že použití Julie mimo vědu o datech poroste na významu.
Jazyk právě začal přijímat rámce pro vývoj webových aplikací, čímž se rozšířila řada vývojových možností a následně i skupina vývojářů, kteří jej používají.
Na druhou stranu má MATLAB určitá omezení v přenositelnosti, protože je to drahý program.
Pouze platformy s MATLABem nebo MATLAB Component Runtime mohou spouštět soubory MATLAB na jiných platformách (MCR). Protože OOP MATLABu je propracovanější a složitější, může být pro některé lidi více matoucí.
MATLAB je však často sofistikovanější jazyk.
Rychlost
Při vývoji kódu je rozhodující rychlost provádění. Tempo, ve kterém je Julia vykonávána, je podobné jako u programovacího jazyka C. Byl vyvinut, aby poskytoval rychlý jazyk.
Na rozdíl od jiných tlumočených jazyků Julia provedení neurychluje. K vytváření programů v Julii se používá rámec LLVM. \
Bez použití ručního profilování a optimalizačních technik řeší Julia potíže s výkonem, které vyžadují rychlost. Pro problémy vyžadující velká data, Cloud Computing, analýza dat a statistické výpočty, Julia nabízí fantastickou odpověď.
Je zřejmé, že Julia je lepší než Python, když porovnáme jeho výkon a rychlost.
Na druhé straně Matlab je programovací jazyk na vysoké úrovni datové struktury, příkazy toku řízení, funkce, výstup/vstup a objektově orientované programování.
Umožňuje rychlé vytváření rychlých jednoúčelových aplikací i vytváření komplexních, komplikovaných a velkých aplikačních programů.
knihovny
Jednoduchým importem těchto knihoven a využitím jejich funkcí rozsáhlá knihovna Pythonu výrazně usnadňuje vývoj pro Python.
Ve srovnání s Pythonem trpí Julia nedostatkem rozsáhlých knihovních zdrojů. Značný počet knihoven třetích stran také podporuje Python. Kvůli neadekvátní údržbě balíčků mají tento problém i Juliiny knihovny.
I když počáteční vizualizace dat nějakou dobu trvá, Julia se může propojit s knihovnami C.
Rozvoj Juliiných knihoven je nezbytný pro její úspěch jako nového jazyka.
Pro výpočet statistiky, lineární algebry, numerické integrace, filtrování, Fourierovy analýzy, optimalizace a řešení obyčejných diferenciálních rovnic poskytuje Matlab rozsáhlou knihovnu matematických funkcí.
Všestrannost
Python je snadno pochopitelný a zapisovatelný jazyk, díky čemuž je všestranný. Díky přizpůsobivosti Pythonu je vynikající pro programovací úlohy včetně webového skriptování, vývoje a automatizace.
Protože Python může dělat úkoly a používá různé knihovny a rámce, je jazykem, který si vývojáři vybrali.
Python je flexibilnější, zatímco Julia vyniká v řešení problémů ve vědeckém programování.
Inženýři, kteří se primárně zajímají o využití Matlabu jako jednoduchého kódovacího nástroje pro provádění standardních inženýrských výpočtů, jej shledají užitečným.
Pro nekodéry je jednoduché vytvořit spustitelnou logiku díky integrovanému vývojovému prostředí a debuggeru, které jsou již přítomny.
Podporované nástroje
Každý programátor si vybere programovací jazyk, který nabízí špičkovou podporu nástrojů pro všechny projekty vývoje softwaru.
Julia funguje lépe než Python, pokud jde o podporu nástrojů. Juliina podpora nástrojů je stále funkční, ale podpora nástrojů Pythonu je skvělá.
Z tohoto důvodu Julia postrádá určité diagnostické a opravné schopnosti Pythonu pro problémy s výkonem.
Navíc v případě Julie existuje vyšší šance na nebezpečné rozhraní, protože jde o nový jazyk s nativními rozhraními API.
Interaktivní nastavení nabízené MATLABem umožňuje iterativní zkoumání, navrhování a řešení problémů. Je to soubor zdrojů, které mohou programátoři využít.
Obsahuje nástroje pro správu proměnných pracovního prostoru a import a export dat. Navíc obsahuje nástroje pro zpracování, ladění a profilování souborů MATLAB.
Proč investovat do čističky vzduchu?
Shrnu to tak, že Julia je specializovaný jazyk, který většinou používá malá skupina.
Julia se pravděpodobně vyvine v oblíbený a žádaný jazyk, když vývojáři a komunita rozšíří její schopnosti.
Miliony lidí používají Python, což je zavedený jazyk, a k dispozici je nespočet programů třetích stran. Od her po výzkum dat se používá všude.
Kurikulum každého vývojáře zahrnuje Python jako jeden ze základních jazyků, a protože se s ním mohou neustále propojovat nové jazyky, nebude v dohledné době nahrazen.
Ačkoli Julia a Python jsou nyní nejoblíbenějšími programovacími jazyky v oblasti datové vědy, předpokládá se, že MATLAB získá na popularitě a aplikačním rozsahu díky svým vynikajícím schopnostem pro vývoj a nasazení kolektivního modelování.
Skutečnost, že uživatelé mohou využívat jedinou robustní platformu k navrhování modelů ML, analýze dat a vytváření desktopových a mobilních aplikací s přizpůsobeným GUI, výrazně zlepšuje pozici MATLABu v sektoru datové vědy.
Napsat komentář