Python er et velkendt og almindeligt anvendt programmeringssprog. Det er også det foretrukne sprog for dataforskere, dataanalytikere, maskinlæringsingeniører og dem, der arbejder med kunstig intelligens.
Fordi det er et open source-sprog, er det ligetil og har en række forskellige kodningsalternativer.
Blandt de mange use cases, der er dækket af Python, er dataanalyse vokset til at være en af de vigtigste. Python-økosystemet er rigt på biblioteker, værktøjer og applikationer, der muliggør videnskabelig databehandling og dataanalyse nemmere og hurtigere.
Python er ikke hurtig nok for skaberne af Julia, et program beregnet til "videnskabelig databehandling, machine learning, data mining, storskala lineær algebra, distribueret og parallel computing," ifølge deres beskrivelse.
Julia stræber efter at tilbyde dataanalytikere og videnskabsmænd ikke bare hurtig og behagelig oprettelse, men også lynhurtig udførelse.
Arrays, lineær algebra og matricer er alle en del af det matematiske og tekniske programmeringssprog kendt som Matlab. Det er velkendt som en førsteklasses atmosfære til enhver aktivitet.
I løbet af de sidste 10 år er videnskabelige computermiljøer som Mathematica, Maple og Matlab blevet betydeligt mere populære som følge af det faktum, at videnskabsmænd og ingeniører føler sig mere produktive i sådanne miljøer.
Den omfattende værktøjskasse og enkle syntaks for kommandosprogene, der bruges i disse miljøer, er en åbenlys årsag.
I dette indlæg vil vi sammenligne Matlab, Julia og Python for at hjælpe dig med at forstå, hvilket sprog der bruges til hvilket formål, og vigtigst af alt, hvilket sprog der er ideelt for dig.
Introduktion til Python
En af de mest populære programmeringssprog i brug i dag er Python. Det blev første gang brugt i 1991 og er et højt niveau, fortolket, multi-paradigme sprog.
Den indeholder en masse biblioteker og værktøjer til maskinlæring, kunstig intelligens (AI) og udvikling af applikationer og websteder (ML). Python er sandsynligvis det sprog, du vil bruge til at programmere noget.
På grund af sin kraft, alsidighed og letforståelige og mestrede syntaks er Python en favorit blandt udviklere.
Næsten 70 % af udviklerne hævder at bruge Python til at skabe kraftfulde AI- og ML-algoritmer til sentimentanalyse og naturlig sprogbehandling. De foretrukne sprog til datavidenskab er Python og R.
De mange eksterne biblioteker, der er blevet skabt af Pythons store udviklerfællesskab, er det, der giver det dens fleksibilitet.
Python bruger flere af disse moduler til at håndtere matematiske og naturvidenskabelige opgaver inden for datavidenskab. Blandt de mest populære er NumPy, TensorFlow, PyTorch, Pandas og Maplotlib.
Pythons understøttelse af almindelige dataformater som CSV- og JSON-filer og dens evne til at interagere med SQL-databaser er også stærke begrundelser for at bruge det.
Funktionalitet
- Det er et gratis open source-sprog, som er tilgængeligt online.
- Det er et let at lære, udviklervenligt programmeringssprog på højt niveau.
- Klasser, polymorfi, indkapsling og andre objektorienterede ideer understøttes af sproget.
- Python er et udvidelsessprog, og C eller C++ kan bruges til at skrive og kompilere Python-programmer.
- Det er et fortolket sprog, derfor er kompilering ikke nødvendig. Kodefejlretning gøres lettere ved at linjerne udføres linje for linje.
- Python kommer med en betydelig samling af biblioteker, der kan bruges til at strømline udviklingen ved blot at importere dem. Udviklere behøver ikke at gentage den præcise kode som en konsekvens.
- Variabler behøver ikke at blive defineret før brug i dette dynamisk indtastede sprog, da datatypen bestemmes ved kørsel.
Introduktion til Julia
Med sin første stabile version udgivet i 2018, blev Julia, en nykommer inden for programmeringssprog, skabt i 2012 for at tilfredsstille behovene i Data Science og Machine Learning-fællesskaberne for et hurtigere, matematikorienteret sprog.
Ved hjælp af moderne hardwares Concurrent, Parallel og Distributed Computing Julia er et programmeringssprog, der kombinerer de mest delikate aspekter af andre programmeringssprog.
Syntaksen for Julia, som hovedsageligt er beregnet til teknisk databehandling, er sammenlignelig med Pythons.
Julia er et dynamisk programmeringssprog på højt niveau og højtydende.
Da det er en væsentlig komponent i dette sprog, er lineær algebra i vid udstrækning brugt i maskinlæring, datavidenskab, datamining, numerisk analyse og til ethvert matematisk formål.
Julias enkelhed, fremragende effektivitet og hastighed gør den tiltalende til brug med komplicerede datamodeller.
Men for videnskabsmænd er muligheden for at oversætte videnskabens formelsprog til kode en deal-breaker: Julia har støtte til det græske alfabet, hvilket muliggør brugen af matematiske ligninger uden først at konvertere dem til et kodesprog.
Funktionalitet
- Julia bruger ligetil syntaks.
- Til tilføjelse af promptkommandoer har Julia en interaktiv kommandolinje og en REPL (Read Eval Print Loop).
- For at interagere med Fortran-, C- og Python-programmer kan den nemt importere og bruge eksterne biblioteker.
- Just-in-time (JIT) kompilering er en funktion af det kompilerede sprog Julia. Julia bruger LLVM-rammen til samlingen, hvilket bidrager til dens hurtige eksekvering.
- Julias syntaks er nem at bruge for alle, der arbejder med matematikbaseret kodning, da den ligner matematiske ligninger.
- Meta-programmering er en funktion i Julia, der gør det muligt for Julia-programmer at producere Julia-applikationer.
- Den leveres med en debugger, der gør det muligt for programmører at indstille breakpoints og undersøge resultaterne.
- Både statiske og dynamiske typer understøttes af Julia. Før du bruger en variabel, kan du erklære den, eller du kan oprette en funktion, der tager variabler implicit.
Introduktion til matlab
Det interaktive miljø og fjerde generations højniveau programmeringssprog MATLAB (matrix laboratorium) bruges til numerisk beregning, visualisering og programmering.
Det muliggør matrixmanipulationer, plotning af funktioner og data, implementering af algoritmer, udvikling af brugergrænseflader, interaktionen med programmer skrevet på andre sprog, såsom C, C++, Java og FORTRAN, og analyse og udvikling af algoritmer, skabelse af modeller og applikationer og implementering af brugergrænseflader.
Du kan lave matematiske beregninger, lave diagrammer og bruge numeriske tilgange ved hjælp af de mange indbyggede kommandoer og matematiske funktioner.
Efter årtiers udvikling kan MATLAB nu læse data fra flade filer, databaser, cloud-lagring, dataindsamlingsudstyr og endda direkte økonomiske datastrømme.
MATLAB var tidligere fantastisk til at arbejde med statiske numeriske data i vektorer og matricer. På grund af dets udvidede muligheder kan brugerne nu køre sofistikerede maskinlæringsmodeller, lave datavisualisering og endda udvikle mobil- og desktopapplikationer.
Ved at tilbyde en GUI (Graphical User Interface) og andre værktøjer, såsom signalanalyse og tunere, tilbyder MATLAB et interaktivt miljø. MATLAB tilbyder også værktøjer til softwareoprettelse og fejlfinding.
Gennem GUI'en er import og eksport af filer i MATLAB enkelt. Når vi går ind i oprettelsen af vores software, kan vi inspicere arbejdsområdets data og ændre dem efter behov.
Funktionalitet
- Både numerisk og symbolsk databehandling kan udføres med det.
- Det er et sprog på højt niveau, der for det meste bruges i tekniske og videnskabelige computere.
- Det tilbyder et betydeligt bibliotek af matematiske funktioner til lineær algebra, statistik, Fourier-analyse, filtrering, optimering, numerisk integration og løsning af almindelige differentialligninger.
- Det inkluderer værktøjer til at lave brugerdefinerede plots samt indbyggede visuals til visning af data.
- Det tilbyder værktøjer til at skabe apps med unikke grafiske brugergrænseflader.
- Programmeringsgrænsefladen til MATLAB giver udviklere værktøjer til at forbedre ydeevnen og vedligeholdelsen af deres programmer.
- Det tilbyder integrationsværktøjer til MATLAB-baserede algoritmer med tredjepartsprogrammer og -sprog, herunder C, Java,.NET og Microsoft Excel.
- En række realtidsdata fra JDBC/ODBC-databaser kan understøttes indbygget af MATLAB, herunder sensor, video, billede, telemetri, binære og andre typer data.
Forskelle mellem Matlab, Julia og Python
Popularitet
Python er nu øverst på listen over de mest brugte programmeringssprog. Med et af de største udviklerfællesskaber for ethvert sprog, har det været i brug i mere end 30 år og giver svar og hjælp til alle tænkelige problemer.
Selvom antallet af fans er vokset støt, har Julia et lille, men engageret fællesskab, og størstedelen af støtten leveres stadig af forfatterne.
Julia-specifikke blogs og et spirende fællesskab deler deres viden om at bruge det på en række forskellige platforme.
Brugen af Julia uden for datavidenskab forventes at blive mere fremtrædende.
Sproget er lige begyndt at omfavne webudviklingsrammer, hvilket udvider rækken af udviklingsmuligheder og dermed puljen af udviklere, der bruger det.
På den anden side har MATLAB visse begrænsninger på portabilitet, fordi det er et dyrt program.
Kun platforme med MATLAB eller MATLAB Component Runtime kan udføre MATLAB-filer på andre platforme (MCR). Fordi MATLAB's OOP er mere sofistikeret og indviklet, kan det være mere forvirrende for visse mennesker.
MATLAB er dog ofte et mere sofistikeret sprog.
Speed
Udførelseshastigheden er afgørende under udvikling af kode. Tempoet, hvormed Julia udføres, svarer til det i programmeringssproget C. Det blev udviklet til at give et hurtigt sprog.
I modsætning til andre fortolkede sprog fremskynder Julia ikke henrettelsen. For at oprette programmer i Julia, bruges LLVM-rammeværket. \
Uden at bruge manuel profilering og optimeringsteknikker løser Julia ydeevneproblemer, der kræver hurtighed. For problemer, der kræver Big Data, Cloud Computing, Data Analysis og Statistical Computing, Julia tilbyder et fantastisk svar.
Det er indlysende, at Julia er Python overlegen, når vi kontrasterer dens ydeevne og hurtighed.
Matlab er på den anden side et programmeringssprog på højt niveau med datastrukturer, kontrolflow-sætninger, funktioner, output/input og objektorienteret programmering.
Det giver mulighed for hurtig oprettelse af hurtige smid-væk-applikationer samt skabelse af omfattende, komplicerede og store applikationsprogrammer.
Biblioteker
Ved blot at importere disse biblioteker og bruge deres funktioner, gør Pythons enorme bibliotek udvikling til Python meget lettere.
Sammenlignet med Python lider Julia af en mangel på omfattende biblioteksressourcer. Et betydeligt antal tredjepartsbiblioteker understøtter også Python. På grund af utilstrækkelig pakkevedligeholdelse har Julias biblioteker også dette problem.
Selvom det tager noget tid at visualisere data til at begynde med, kan Julia interface med C-biblioteker.
Udviklingen af Julias biblioteker er nødvendig for dets succes som nyt sprog.
Til at beregne statistik, lineær algebra, numerisk integration, filtrering, Fourier-analyse, optimering og løse almindelige differentialligninger, er et stort bibliotek af matematiske funktioner leveret af Matlab.
Alsidighed
Python er et let sprog at forstå og skrive, hvilket gør det alsidigt. Pythons tilpasningsevne gør den fremragende til programmeringsopgaver, herunder webscripting, udvikling og automatisering.
Fordi det kan udføre opgaver og bruger en række forskellige biblioteker og rammer, er Python det foretrukne sprog for udviklere.
Python er mere fleksibel, mens Julia udmærker sig ved at løse problemer inden for videnskabelig programmering.
Ingeniører, der primært er interesserede i at bruge Matlab som et ligetil kodningsværktøj til at udføre standardtekniske beregninger, vil finde det nyttigt.
Det er nemt for ikke-kodere at konstruere eksekverbar logik på grund af det integrerede udviklingsmiljø og debugger, der allerede er til stede.
Understøttede værktøjer
Enhver programmør vil vælge et programmeringssprog, der tilbyder førsteklasses værktøjssupport til alle softwareudviklingsprojekter.
Julia klarer sig bedre end Python med hensyn til værktøjssupport. Julias værktøjsunderstøttelse er stadig funktionel, men Pythons værktøjsunderstøttelse er fantastisk.
På grund af dette mangler Julia visse af Pythons diagnostiske og afhjælpende muligheder for ydeevneproblemer.
Derudover er der en større chance for en usikker grænseflade i tilfældet med Julia, fordi det er et nyt sprog med native API'er.
Den interaktive indstilling, der tilbydes af MATLAB, muliggør iterativ udforskning, design og problemløsning. Det er en samling af ressourcer, som programmører kan bruge.
Den indeholder værktøjer til styring af arbejdsområdevariabler og import og eksport af data. Derudover inkluderer det værktøjer til behandling, fejlretning og profilering af MATLAB-filer.
Konklusion
Jeg vil opsummere ved at sige, at Julia er et specialiseret sprog, der for det meste bruges af en lille gruppe.
Julia vil sandsynligvis udvikle sig til et vellidt, efterspurgt sprog, efterhånden som udviklere og samfundet udvider dets muligheder.
Millioner af mennesker bruger Python, som er et etableret sprog, og der er utallige tredjepartsprogrammer tilgængelige. Fra spil til dataforskning bruges det overalt.
Hver udviklers pensum inkluderer Python som et af de grundlæggende sprog, og da nye sprog konstant er i stand til at forbinde med det, vil det ikke blive erstattet med det samme.
Selvom Julia og Python nu er de mest populære programmeringssprog inden for datavidenskab, forventes MATLAB at vinde i popularitet og applikationsspænd på grund af dets overlegne kollektive modelleringsudvikling og implementeringsmuligheder.
Det faktum, at brugere kan bruge en enkelt robust platform til at designe ML-modeller, analysere data og bygge desktop- og mobilapps med tilpassede GUI'er, forbedrer MATLABs position i datavidenskabssektoren markant.
Giv en kommentar