Mae Python yn iaith raglennu adnabyddus a ddefnyddir yn gyffredin. Dyma hefyd ddewis iaith Gwyddonwyr Data, Dadansoddwyr Data, Peirianwyr Dysgu Peiriannau, a'r rhai sy'n gweithio ym maes Deallusrwydd Artiffisial.
Gan ei bod yn iaith ffynhonnell agored, mae'n syml ac mae ganddi amrywiaeth o ddewisiadau codio amgen.
Ymhlith yr achosion defnydd niferus a gwmpesir gan Python, mae dadansoddeg data wedi tyfu i fod yn un o'r rhai pwysicaf. Mae ecosystem Python yn gyfoethog mewn llyfrgelloedd, offer, a chymwysiadau sy'n galluogi cyfrifiadura gwyddonol a dadansoddi data yn haws ac yn gyflymach.
Nid yw Python yn ddigon cyflym i grewyr Julia, rhaglen a fwriedir ar gyfer “cyfrifiadura gwyddonol, dysgu peiriant, cloddio data, algebra llinol ar raddfa fawr, cyfrifiadura gwasgaredig a chyfochrog,” yn ôl eu disgrifiad.
Mae Julia yn dyheu am gynnig dadansoddwyr data a gwyddonwyr nid yn unig creadigaeth gyflym a chyfforddus ond hefyd dienyddiad cyflym mellt.
Mae araeau, algebra llinol, a matricsau i gyd yn rhan o'r iaith raglennu fathemategol a thechnegol a elwir yn Matlab. Mae'n cael ei gydnabod yn dda fel awyrgylch o'r radd flaenaf ar gyfer unrhyw weithgaredd.
Dros y 10 mlynedd diwethaf, mae amgylcheddau cyfrifiadurol gwyddonol fel Mathematica, Maple, a Matlab wedi dod yn llawer mwy poblogaidd o ganlyniad i'r ffaith bod gwyddonwyr a pheirianwyr yn teimlo'n fwy cynhyrchiol mewn amgylcheddau o'r fath.
Mae'r blwch offer helaeth a chystrawen syml yr ieithoedd gorchymyn a ddefnyddir yn yr amgylcheddau hyn yn un achos amlwg.
Yn y swydd hon, byddwn yn cymharu Matlab, Julia, a Python i'ch helpu chi i ddeall pa iaith a ddefnyddir at ba ddiben ac, yn bwysicaf oll, pa un sy'n ddelfrydol i chi.
Cyflwyniad i Python
Un o'r ieithoedd rhaglennu mwyaf poblogaidd sy'n cael ei ddefnyddio heddiw yw Python. Fe'i defnyddiwyd gyntaf yn 1991 ac mae'n iaith aml-batrwm lefel uchel, wedi'i dehongli.
Mae'n cynnwys llawer o lyfrgelloedd ac offer ar gyfer dysgu peiriannau, deallusrwydd artiffisial (AI), a datblygu cymwysiadau a gwefannau (ML). Mae'n debyg mai Python yw'r iaith y byddwch chi'n ei defnyddio i raglennu unrhyw beth.
Oherwydd ei bŵer, amlochredd, a chystrawen hawdd ei deall a'i meistroli, mae Python yn ffefryn ymhlith datblygwyr.
Mae bron i 70% o ddatblygwyr yn honni eu bod yn defnyddio Python i greu algorithmau AI ac ML pwerus ar gyfer dadansoddi teimladau a Phrosesu Iaith Naturiol. Y dewis ieithoedd ar gyfer gwyddor data yw Python ac R.
Y llyfrgelloedd allanol niferus sydd wedi'u creu gan gymuned ddatblygwyr mawr Python yw'r hyn sy'n rhoi ei hyblygrwydd iddo.
Mae Python yn defnyddio nifer o'r modiwlau hyn i drin tasgau mathemategol a gwyddonol mewn gwyddor data. Ymhlith y rhai mwyaf poblogaidd mae NumPy, TensorFlow, PyTorch, Pandas, a Maplotlib.
Mae cefnogaeth Python i fformatau data cyffredin fel ffeiliau CSV a JSON a'i allu i ryngweithio â chronfeydd data SQL hefyd yn gyfiawnhad cryf dros ei ddefnyddio.
Nodweddion
- Mae'n iaith ffynhonnell agored y gellir ei lawrlwytho am ddim sydd ar gael ar-lein.
- Mae'n iaith raglennu lefel uchel hawdd ei dysgu, sy'n gyfeillgar i ddatblygwyr.
- Mae'r iaith yn cefnogi dosbarthiadau, amryffurfedd, mewngapsiwleiddio, a syniadau eraill sy'n canolbwyntio ar wrthrych.
- Mae Python yn iaith estynadwy, a gellir defnyddio C neu C++ i ysgrifennu a llunio rhaglenni Python.
- Mae'n iaith wedi'i dehongli, felly nid oes angen ei llunio. Mae dadfygio cod yn cael ei wneud yn haws gan fod y llinellau'n cael eu gweithredu fesul llinell.
- Daw Python gyda chasgliad sylweddol o lyfrgelloedd y gellir eu defnyddio i symleiddio datblygiad trwy eu mewnforio yn unig. Nid oes rhaid i ddatblygwyr ail-wneud yr union god hwnnw o ganlyniad.
- Nid oes angen diffinio newidynnau cyn eu defnyddio yn yr iaith hon sydd wedi'i theipio'n ddeinamig gan fod y math o ddata yn cael ei benderfynu ar amser rhedeg.
Cyflwyniad i Julia
Gyda’i fersiwn sefydlog gyntaf wedi’i rhyddhau yn 2018, crëwyd Julia, newydd-ddyfodiad i’r maes ieithoedd rhaglennu, yn 2012 i fodloni anghenion y cymunedau Gwyddor Data a Dysgu Peiriannau ar gyfer iaith gyflymach, sy’n canolbwyntio ar fathemateg.
Gyda chymorth caledwedd modern's Concurrent, Parallel, a Cyfrifiadura Dosbarthedig galluoedd, mae Julia yn iaith raglennu sy'n cyfuno'r agweddau mwyaf cain ar ieithoedd rhaglennu eraill.
Mae cystrawen Julia, a olygir yn bennaf ar gyfer cyfrifiadura technegol, yn debyg i gystrawen Python.
Mae Julia yn iaith raglennu ddeinamig, lefel uchel, perfformiad uchel.
Gan ei fod yn elfen hanfodol o'r iaith hon, mae algebra llinol yn cael ei ddefnyddio'n helaeth mewn dysgu peiriannau, gwyddor data, cloddio data, dadansoddi rhifiadol, ac at unrhyw ddiben mathemategol.
Mae symlrwydd, effeithlonrwydd rhagorol a chyflymder Julia yn ei gwneud yn ddeniadol i'w defnyddio gyda modelau data cymhleth.
Ond i wyddonwyr, mae'r posibilrwydd o drosi iaith fformiwläig Gwyddoniaeth yn god yn torri'r fargen: mae gan Julia gefnogaeth i'r wyddor Roeg, gan alluogi'r defnydd o hafaliadau mathemategol heb eu trosi'n iaith godio yn gyntaf.
Nodweddion
- Mae Julia yn defnyddio cystrawen syml.
- Ar gyfer ychwanegu gorchmynion prydlon, mae gan Julia linell orchymyn ryngweithiol a Dolen Print Darllen Eval (REPL).
- I ryngweithio â rhaglenni Fortran, C, a Python, gall fewnforio a defnyddio llyfrgelloedd allanol yn hawdd.
- Mae llunio mewn union bryd (JIT) yn nodwedd o'r iaith a luniwyd gan Julia. Mae Julia yn defnyddio'r fframwaith LLVM ar gyfer y casgliad, sy'n cyfrannu at ei weithredu'n gyflym.
- Mae cystrawen Julia yn hawdd i'w defnyddio ar gyfer unrhyw un sy'n gweithio ar godio sy'n seiliedig ar fathemateg gan ei bod yn debyg i hafaliadau mathemategol.
- Mae meta-raglennu yn nodwedd o Julia sy'n galluogi rhaglenni Julia i gynhyrchu cymwysiadau Julia.
- Mae'n dod gyda dadfygiwr sy'n galluogi rhaglenwyr i osod torbwyntiau ac archwilio'r canlyniadau.
- Mae mathau statig a deinamig yn cael eu cefnogi gan Julia. Cyn defnyddio newidyn, gallwch ei ddatgan, neu gallwch greu swyddogaeth sy'n cymryd newidynnau yn ymhlyg.
Cyflwyniad i matlab
Defnyddir yr amgylchedd rhyngweithiol ac iaith raglennu lefel uchel y bedwaredd genhedlaeth MATLAB (labordy matrics) ar gyfer cyfrifo rhifiadol, delweddu a rhaglennu.
Mae'n galluogi trin matrics, plotio swyddogaethau a data, gweithredu algorithmau, datblygu rhyngwynebau defnyddiwr, y rhyngweithio â rhaglenni a ysgrifennwyd mewn ieithoedd eraill, megis C, C++, Java, a FORTRAN, a dadansoddi a datblygu algorithmau, creu modelau a chymwysiadau, a gweithredu rhyngwynebau defnyddwyr.
Gallwch wneud cyfrifiadau mathemategol, creu siartiau, a defnyddio dulliau rhifiadol gyda chymorth y llu o orchmynion a swyddogaethau mathemateg.
Ar ôl degawdau o esblygiad, gall MATLAB nawr ddarllen data o ffeiliau fflat, cronfeydd data, storio cwmwl, offer casglu data, a hyd yn oed ffrydiau data ariannol byw.
Roedd MATLAB gynt yn wych am weithio gyda data rhifiadol statig mewn fectorau a matricsau. Oherwydd ei alluoedd cynyddol, gall defnyddwyr nawr redeg modelau dysgu peiriannau soffistigedig, delweddu data, a hyd yn oed ddatblygu cymwysiadau symudol a bwrdd gwaith.
Trwy gynnig GUI (Rhyngwyneb Defnyddiwr Graffigol) ac offer eraill, megis dadansoddi signal a thiwnwyr, mae MATLAB yn cynnig amgylchedd rhyngweithiol. Mae MATLAB hefyd yn cynnig offer ar gyfer creu meddalwedd a dadfygio.
Trwy'r GUI, mae mewnforio ac allforio ffeiliau yn MATLAB yn syml. Wrth i ni ddechrau creu ein meddalwedd, gallwn archwilio'r data gweithle a'i newid yn ôl yr angen.
Nodweddion
- Gellir gwneud cyfrifiadura rhifiadol a symbolaidd ag ef.
- Mae'n iaith lefel uchel a ddefnyddir yn bennaf mewn peirianneg a chyfrifiaduron gwyddonol.
- Mae'n cynnig llyfrgell sylweddol o swyddogaethau mathemategol ar gyfer algebra llinol, ystadegau, dadansoddiad Fourier, hidlo, optimeiddio, integreiddio rhifiadol, a datrysiad hafaliadau gwahaniaethol cyffredin.
- Mae'n cynnwys offer ar gyfer gwneud lleiniau arfer yn ogystal â delweddau adeiledig ar gyfer gwylio data.
- Mae'n cynnig offer ar gyfer creu apiau gyda rhyngwynebau defnyddiwr graffigol unigryw.
- Mae'r rhyngwyneb rhaglennu ar gyfer MATLAB yn darparu offer i ddatblygwyr wella perfformiad a chynaladwyedd eu rhaglenni.
- Mae'n cynnig offer integreiddio ar gyfer algorithmau sy'n seiliedig ar MATLAB gyda rhaglenni ac ieithoedd trydydd parti, gan gynnwys C, Java, .NET, a Microsoft Excel.
- Gall MATLAB gefnogi amrywiaeth o ddata amser real o gronfeydd data JDBC / ODBC yn frodorol, gan gynnwys synhwyrydd, fideo, llun, telemetreg, deuaidd, a mathau eraill o ddata.
Gwahaniaethau rhwng Matlab, Julia, a Python
Poblogrwydd
Mae Python bellach ar frig y rhestr o'r ieithoedd rhaglennu a ddefnyddir fwyaf. Gydag un o'r cymunedau datblygwyr mwyaf ar gyfer unrhyw iaith, mae wedi bod yn cael ei defnyddio ers dros 30 mlynedd ac mae'n darparu atebion a chymorth ar gyfer pob problem bosibl.
Hyd yn oed os yw nifer y cefnogwyr wedi bod yn tyfu'n gyson, mae gan Julia gymuned fach ond ymroddedig, ac mae'r mwyafrif o gefnogaeth yn dal i gael ei darparu gan yr awduron.
Mae blogiau Julia-benodol a chymuned gynyddol yn rhannu eu gwybodaeth am ei ddefnyddio ar amrywiaeth o lwyfannau.
Rhagwelir y bydd y defnydd o Julia y tu allan i wyddor data yn cynyddu mewn amlygrwydd.
Mae'r iaith newydd ddechrau cofleidio fframweithiau datblygu gwe, gan ehangu'r ystod o bosibiliadau datblygu ac, o ganlyniad, y gronfa o ddatblygwyr sy'n ei defnyddio.
Ar y llaw arall, mae gan MATLAB rai cyfyngiadau ar gludadwyedd oherwydd ei bod yn rhaglen ddrud.
Dim ond llwyfannau gyda MATLAB neu'r MATLAB Component Runtime all weithredu ffeiliau MATLAB ar lwyfannau eraill (MCR). Oherwydd bod OOP MATLAB yn fwy soffistigedig a chymhleth, gall fod yn fwy dryslyd i rai pobl.
Fodd bynnag, mae MATLAB yn aml yn iaith fwy soffistigedig.
Cyflymu
Mae cyflymder gweithredu yn hanfodol wrth ddatblygu cod. Mae cyflymder dienyddio Julia yn debyg i gyflymder iaith raglennu C. Fe'i datblygwyd i ddarparu iaith gyflym.
Yn wahanol i ieithoedd eraill sydd wedi'u dehongli, nid yw Julia yn cyflymu'r broses ddienyddio. Er mwyn creu rhaglenni yn Julia, defnyddir y fframwaith LLVM. \
Heb ddefnyddio technegau proffilio â llaw ac optimeiddio, mae Julia yn mynd i'r afael ag anawsterau perfformiad sy'n galw am gyflymder. Ar gyfer problemau sydd angen Data Mawr, Cyfrifiadura Cwmwl, Dadansoddi Data, a Chyfrifiadura Ystadegol, mae Julia yn cynnig ateb gwych.
Mae'n amlwg bod Julia yn well na Python pan fyddwn yn cyferbynnu ei berfformiad a'i gyflymdra.
Mae Matlab, ar y llaw arall, yn iaith raglennu lefel uchel sy'n cynnwys strwythurau data, datganiadau llif rheoli, swyddogaethau, allbwn/mewnbwn, a rhaglennu sy'n canolbwyntio ar wrthrychau.
Mae'n caniatáu ar gyfer creu cymwysiadau cyflym a thaflu i ffwrdd yn gyflym yn ogystal â chreu rhaglenni cymwysiadau cynhwysfawr, cymhleth a mawr.
Llyfrgelloedd
Trwy fewnforio'r llyfrgelloedd hyn yn unig a defnyddio eu swyddogaethau, mae llyfrgell helaeth Python yn gwneud datblygu ar gyfer Python yn llawer haws.
O'i chymharu â Python, mae Julia yn dioddef o brinder adnoddau llyfrgell helaeth. Mae nifer sylweddol o lyfrgelloedd trydydd parti hefyd yn cefnogi Python. Oherwydd cynnal a chadw pecynnau annigonol, mae gan lyfrgelloedd Julia y mater hwn hefyd.
Er bod delweddu data i ddechrau yn cymryd peth amser, gall Julia ryngwynebu â llyfrgelloedd C.
Mae datblygiad llyfrgelloedd Julia yn angenrheidiol ar gyfer ei llwyddiant fel iaith newydd.
Er mwyn cyfrifo ystadegau, algebra llinol, integreiddio rhifiadol, hidlo, dadansoddiad Fourier, optimeiddio, a datrys hafaliadau gwahaniaethol cyffredin, darperir llyfrgell fawr o swyddogaethau mathemategol gan Matlab.
Hyblygrwydd
Mae Python yn iaith hawdd i'w deall a'i hysgrifennu, sy'n ei gwneud yn amlbwrpas. Mae addasrwydd Python yn ei wneud yn ardderchog ar gyfer tasgau rhaglennu gan gynnwys sgriptio gwe, datblygu ac awtomeiddio.
Oherwydd ei fod yn gallu gwneud tasgau ac yn defnyddio amrywiaeth o lyfrgelloedd a fframweithiau, Python yw dewis iaith datblygwyr.
Mae Python yn fwy hyblyg, tra bod Julia yn rhagori ar ddatrys problemau mewn rhaglennu gwyddonol.
Bydd peirianwyr sydd â diddordeb yn bennaf mewn defnyddio Matlab fel offeryn codio syml i wneud cyfrifiadau peirianneg safonol yn ei chael yn ddefnyddiol.
Mae'n syml i rai nad ydynt yn godwyr lunio rhesymeg weithredadwy oherwydd yr amgylchedd datblygu integredig a dadfygiwr sydd eisoes yn bresennol.
Offer a Gefnogir
Bydd unrhyw raglennydd yn dewis iaith raglennu sy'n cynnig cefnogaeth offer o'r radd flaenaf ar gyfer pob prosiect datblygu meddalwedd.
Mae Julia yn perfformio'n well na Python o ran cefnogaeth offer. Mae cefnogaeth offer Julia yn dal i fod yn weithredol, ond mae cefnogaeth offer Python yn wych.
Oherwydd hyn, nid oes gan Julia rai o alluoedd diagnostig ac adfer Python ar gyfer problemau perfformiad.
Yn ogystal, mae siawns uwch o ryngwyneb anniogel yn achos Julia oherwydd ei bod yn iaith newydd gydag API brodorol.
Mae'r gosodiad rhyngweithiol a gynigir gan MATLAB yn galluogi archwilio, dylunio a datrys problemau ailadroddus. Mae'n gasgliad o adnoddau y gall rhaglenwyr eu defnyddio.
Mae'n cynnwys offer ar gyfer rheoli newidynnau gweithle a mewnforio ac allforio data. Yn ogystal, mae'n cynnwys offer ar gyfer prosesu, dadfygio, a phroffilio ffeiliau MATLAB.
Casgliad
Byddaf yn crynhoi trwy ddweud bod Julia yn iaith arbenigol a ddefnyddir yn bennaf gan grŵp bach.
Mae'n debyg y bydd Julia yn datblygu i fod yn iaith boblogaidd, y mae galw mawr amdani wrth i ddatblygwyr a'r gymuned ehangu ei galluoedd.
Mae miliynau o bobl yn defnyddio Python, sy'n iaith sefydledig, ac mae rhaglenni trydydd parti di-ri ar gael. O gemau i ymchwil data, fe'i defnyddir ym mhobman.
Mae cwricwlwm pob datblygwr yn cynnwys Python fel un o'r ieithoedd sylfaenol, a chan fod ieithoedd newydd yn gallu cysylltu ag ef yn gyson, ni fydd yn cael ei ddisodli yn fuan.
Er mai Julia a Python yw'r ieithoedd rhaglennu mwyaf poblogaidd yn y maes gwyddor data erbyn hyn, rhagwelir y bydd MATLAB yn dod yn fwy poblogaidd a'i rhychwant cymhwyso oherwydd ei alluoedd datblygu a defnyddio modelu cyfunol uwchraddol.
Mae'r ffaith y gall defnyddwyr ddefnyddio un llwyfan cadarn i ddylunio modelau ML, dadansoddi data, ac adeiladu apiau bwrdd gwaith a symudol gyda GUIs wedi'u teilwra yn gwella safle MATLAB yn y sector gwyddor data yn sylweddol.
Gadael ymateb