Python ist eine bekannte und häufig verwendete Programmiersprache. Es ist auch die bevorzugte Sprache für Datenwissenschaftler, Datenanalysten, Ingenieure für maschinelles Lernen und diejenigen, die im Bereich der künstlichen Intelligenz arbeiten.
Da es sich um eine Open-Source-Sprache handelt, ist sie unkompliziert und bietet eine Vielzahl von Codierungsalternativen.
Unter den zahlreichen von Python abgedeckten Anwendungsfällen hat sich die Datenanalyse zu einem der wichtigsten entwickelt. Das Python-Ökosystem ist reich an Bibliotheken, Tools und Anwendungen, die wissenschaftliches Rechnen und Datenanalyse einfacher und schneller ermöglichen.
Python ist den Machern von Julia nicht schnell genug, einem Programm, das für „wissenschaftliches Rechnen, Maschinelles Lernen, Data Mining, lineare Algebra im großen Maßstab, verteiltes und paralleles Rechnen“, heißt es in ihrer Beschreibung.
Julia strebt nach Angebot Datenanalysten und Wissenschaftler nicht nur schnelle und komfortable Erstellung, sondern auch blitzschnelle Ausführung.
Arrays, lineare Algebra und Matrizen sind alle Teil der mathematischen und technischen Programmiersprache, die als Matlab bekannt ist. Es ist bekannt als erstklassige Atmosphäre für jede Aktivität.
In den letzten 10 Jahren sind wissenschaftliche Computerumgebungen wie Mathematica, Maple und Matlab deutlich populärer geworden, da sich Wissenschaftler und Ingenieure in solchen Umgebungen produktiver fühlen.
Die umfangreiche Toolbox und einfache Syntax der in diesen Umgebungen verwendeten Befehlssprachen sind eine offensichtliche Ursache.
In diesem Beitrag vergleichen wir Matlab, Julia und Python, um Ihnen zu helfen zu verstehen, welche Sprache für welchen Zweck verwendet wird und vor allem, welche für Sie ideal ist.
Einführung in die Python
Einer der beliebtesten Programmiersprachen im Einsatz ist heute Python. Es wurde erstmals 1991 verwendet und ist eine hochrangige, interpretierte Multi-Paradigma-Sprache.
Es enthält viele Bibliotheken und Tools für maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz (KI) und die Entwicklung von Anwendungen und Websites (ML). Python ist wahrscheinlich die Sprache, mit der Sie alles programmieren werden.
Aufgrund seiner Leistungsfähigkeit, Vielseitigkeit und leicht verständlichen und zu beherrschenden Syntax ist Python ein Favorit unter Entwicklern.
Fast 70 % der Entwickler geben an, Python zu verwenden, um leistungsstarke KI- und ML-Algorithmen für die Stimmungsanalyse und die Verarbeitung natürlicher Sprache zu erstellen. Die Sprachen der Wahl für Data Science sind Python und R.
Die zahlreichen externen Bibliotheken, die von der großen Entwickler-Community von Python erstellt wurden, verleihen ihm seine Flexibilität.
Python verwendet mehrere dieser Module, um mathematische und naturwissenschaftliche Aufgaben in der Datenwissenschaft zu bewältigen. Zu den beliebtesten gehören NumPy, TensorFlow, PyTorch, Pandas und Maplotlib.
Die Unterstützung von Python für gängige Datenformate wie CSV- und JSON-Dateien und seine Fähigkeit, mit SQL-Datenbanken zu interagieren, sind ebenfalls starke Gründe für die Verwendung.
Eigenschaften
- Es ist eine frei herunterladbare Open-Source-Sprache, die online verfügbar ist.
- Es ist eine leicht zu erlernende, entwicklerfreundliche Programmiersprache auf hohem Niveau.
- Klassen, Polymorphismus, Kapselung und andere objektorientierte Ideen werden von der Sprache unterstützt.
- Python ist eine erweiterbare Sprache, und C oder C++ können zum Schreiben und Kompilieren von Python-Programmen verwendet werden.
- Es ist eine interpretierte Sprache, daher ist keine Kompilierung erforderlich. Das Code-Debugging wird erleichtert, indem die Zeilen zeilenweise ausgeführt werden.
- Python enthält eine umfangreiche Sammlung von Bibliotheken, mit denen die Entwicklung optimiert werden kann, indem sie einfach importiert werden. Entwickler müssen diesen genauen Code folglich nicht wiederholen.
- Variablen müssen vor der Verwendung in dieser dynamisch typisierten Sprache nicht definiert werden, da der Datentyp zur Laufzeit festgelegt wird.
Einführung in die Julia
Mit seiner ersten stabilen Version, die 2018 veröffentlicht wurde, wurde Julia, ein Newcomer auf dem Gebiet der Programmiersprachen, 2012 geschaffen, um die Bedürfnisse der Data Science- und Machine Learning-Communities nach einer schnelleren, mathematisch orientierten Sprache zu befriedigen.
Mit Hilfe der Concurrent-, Parallel- und Verteilte Datenverarbeitung Fähigkeiten ist Julia eine Programmiersprache, die die heikelsten Aspekte anderer Programmiersprachen kombiniert.
Die Syntax von Julia, die hauptsächlich für technisches Rechnen gedacht ist, ist mit der von Python vergleichbar.
Julia ist eine dynamische High-Level-Hochleistungs-Programmiersprache.
Da es sich um einen wesentlichen Bestandteil dieser Sprache handelt, wird die lineare Algebra ausgiebig im maschinellen Lernen, in der Datenwissenschaft, im Data Mining, in der numerischen Analyse und für alle mathematischen Zwecke eingesetzt.
Julias Einfachheit, hervorragende Effizienz und Geschwindigkeit machen es attraktiv für die Verwendung mit komplizierten Datenmodellen.
Aber für Wissenschaftler ist die Möglichkeit, die formelhafte Sprache der Wissenschaft in Code zu übersetzen, ein Deal-Breaker: Julia unterstützt das griechische Alphabet, was die Verwendung mathematischer Gleichungen ermöglicht, ohne sie zuerst in eine Programmiersprache umzuwandeln.
Eigenschaften
- Julia verwendet eine einfache Syntax.
- Zum Hinzufügen von Eingabeaufforderungsbefehlen verfügt Julia über eine interaktive Befehlszeile und eine Read Eval Print Loop (REPL).
- Um mit Fortran-, C- und Python-Programmen zu interagieren, kann es problemlos externe Bibliotheken importieren und verwenden.
- Die Just-in-Time-Kompilierung (JIT) ist eine Funktion der kompilierten Sprache Julia. Julia verwendet das LLVM-Framework für die Sammlung, was zu einer schnellen Ausführung beiträgt.
- Julias Syntax ist für alle, die mit mathematischer Codierung arbeiten, einfach zu verwenden, da sie mathematischen Gleichungen ähnelt.
- Metaprogrammierung ist eine Funktion von Julia, die es Julia-Programmen ermöglicht, Julia-Anwendungen zu erstellen.
- Es wird mit einem Debugger geliefert, der es Programmierern ermöglicht, Haltepunkte zu setzen und die Ergebnisse zu untersuchen.
- Sowohl statische als auch dynamische Typen werden von Julia unterstützt. Bevor Sie eine Variable verwenden, können Sie sie deklarieren oder eine Funktion erstellen, die Variablen implizit akzeptiert.
Einführung in die Matlab
Die interaktive Umgebung und die höhere Programmiersprache der vierten Generation MATLAB (Matrixlabor) werden für numerische Berechnungen, Visualisierungen und Programmierungen verwendet.
Es ermöglicht Matrizenmanipulationen, das Plotten von Funktionen und Daten, die Implementierung von Algorithmen, die Entwicklung von Benutzeroberflächen, die Interaktion mit Programmen, die in anderen Sprachen wie C, C++, Java und FORTRAN geschrieben sind, und die Analyse und Entwicklung von Algorithmen, die Erstellung von Modellen und Anwendungen und die Implementierung von Benutzerschnittstellen.
Mit Hilfe der vielen integrierten Befehle und können Sie mathematische Berechnungen durchführen, Diagramme erstellen und numerische Ansätze verwenden mathematische Funktionen.
Nach jahrzehntelanger Weiterentwicklung kann MATLAB jetzt Daten aus Flatfiles, Datenbanken, Cloud-Speichern, Datenerfassungsgeräten und sogar Live-Finanzdatenströmen lesen.
MATLAB war früher wunderbar für die Arbeit mit statischen numerischen Daten in Vektoren und Matrizen. Aufgrund der erweiterten Möglichkeiten können Benutzer jetzt ausgeklügelte Modelle für maschinelles Lernen ausführen, Daten visualisieren und sogar mobile und Desktop-Anwendungen entwickeln.
Durch das Angebot einer GUI (Graphical User Interface) und anderer Tools wie Signalanalyse und Tuner bietet MATLAB eine interaktive Umgebung. MATLAB bietet auch Tools für die Softwareerstellung und das Debugging.
Über die GUI ist das Importieren und Exportieren von Dateien in MATLAB einfach. Während wir in die Erstellung unserer Software einsteigen, können wir die Arbeitsbereichsdaten überprüfen und bei Bedarf ändern.
Eigenschaften
- Sowohl numerische als auch symbolische Berechnungen können damit durchgeführt werden.
- Es ist eine Hochsprache, die hauptsächlich in technischen und wissenschaftlichen Computern verwendet wird.
- Es bietet eine umfangreiche Bibliothek mathematischer Funktionen für lineare Algebra, Statistik, Fourier-Analyse, Filterung, Optimierung, numerische Integration und die Lösung gewöhnlicher Differentialgleichungen.
- Es enthält Werkzeuge zum Erstellen benutzerdefinierter Diagramme sowie integrierte Visualisierungen zum Anzeigen von Daten.
- Es bietet Tools zum Erstellen von Apps mit einzigartigen grafischen Benutzeroberflächen.
- Die Programmierschnittstelle für MATLAB stellt Entwicklern Tools zur Verfügung, mit denen sie die Leistung und Wartbarkeit ihrer Programme verbessern können.
- Es bietet Integrationstools für MATLAB-basierte Algorithmen mit Programmen und Sprachen von Drittanbietern, darunter C, Java, .NET und Microsoft Excel.
- Eine Vielzahl von Echtzeitdaten aus JDBC/ODBC-Datenbanken kann nativ von MATLAB unterstützt werden, darunter Sensor-, Video-, Bild-, Telemetrie-, Binär- und andere Datentypen.
Unterschiede zwischen Matlab, Julia und Python
Popularität
Python steht mittlerweile ganz oben auf der Liste der meistgenutzten Programmiersprachen. Mit einer der größten Entwickler-Communities für jede Sprache ist es seit mehr als 30 Jahren im Einsatz und bietet Antworten und Hilfestellungen für jedes erdenkliche Problem.
Auch wenn die Zahl der Fans stetig wächst, hat Julia eine kleine, aber engagierte Community, und der Großteil der Unterstützung kommt nach wie vor von den Autoren.
Julia-spezifische Blogs und eine wachsende Community teilen ihr Wissen über die Verwendung auf einer Vielzahl von Plattformen.
Die Verwendung von Julia außerhalb der Datenwissenschaft wird voraussichtlich an Bedeutung gewinnen.
Die Sprache hat gerade erst damit begonnen, Webentwicklungs-Frameworks zu integrieren, was die Bandbreite der Entwicklungsmöglichkeiten und folglich den Pool der Entwickler, die sie verwenden, erweitert.
Andererseits hat MATLAB gewisse Einschränkungen hinsichtlich der Portabilität, da es ein teures Programm ist.
Nur Plattformen mit MATLAB oder der MATLAB Component Runtime können MATLAB-Dateien auf anderen Plattformen (MCR) ausführen. Da die OOP von MATLAB anspruchsvoller und komplizierter ist, kann sie für bestimmte Personen verwirrender sein.
MATLAB ist jedoch oft eine anspruchsvollere Sprache.
Schnelligkeit
Die Ausführungsgeschwindigkeit ist bei der Entwicklung von Code entscheidend. Das Tempo, mit dem Julia ausgeführt wird, ähnelt dem der Programmiersprache C. Es wurde entwickelt, um eine schnelle Sprache bereitzustellen.
Im Gegensatz zu anderen interpretierten Sprachen beschleunigt Julia die Ausführung nicht. Um Programme in Julia zu erstellen, wird das LLVM-Framework verwendet. \
Ohne den Einsatz manueller Profilerstellungs- und Optimierungstechniken geht Julia Leistungsprobleme an, die Geschwindigkeit erfordern. Bei Problemen, die Big Data erfordern, Cloud Computing, Datenanalyse und statistische Berechnungen bietet Julia eine fantastische Antwort.
Es ist offensichtlich, dass Julia Python überlegen ist, wenn wir seine Leistung und Schnelligkeit gegenüberstellen.
Matlab hingegen ist eine höhere Programmiersprache Datenstrukturen, Ablaufsteuerungsanweisungen, Funktionen, Ausgabe/Eingabe und objektorientierte Programmierung.
Es ermöglicht die schnelle Erstellung schneller Wegwerfanwendungen sowie die Erstellung umfassender, komplizierter und großer Anwendungsprogramme.
Bibliotheken
Durch einfaches Importieren dieser Bibliotheken und Nutzung ihrer Funktionen erleichtert die umfangreiche Bibliothek von Python die Entwicklung für Python erheblich.
Im Vergleich zu Python leidet Julia unter einem Mangel an umfangreichen Bibliotheksressourcen. Eine beträchtliche Anzahl von Bibliotheken von Drittanbietern unterstützt auch Python. Aufgrund unzureichender Paketwartung haben auch Julias Bibliotheken dieses Problem.
Obwohl die anfängliche Visualisierung von Daten einige Zeit in Anspruch nimmt, kann Julia mit C-Bibliotheken kommunizieren.
Die Entwicklung von Julias Bibliotheken ist für ihren Erfolg als neue Sprache notwendig.
Zur Berechnung von Statistiken, linearer Algebra, numerischer Integration, Filterung, Fourier-Analyse, Optimierung und Lösung gewöhnlicher Differentialgleichungen wird von Matlab eine große Bibliothek mathematischer Funktionen bereitgestellt.
Vielseitigkeit
Python ist eine einfach zu verstehende und zu schreibende Sprache, was sie vielseitig macht. Die Anpassungsfähigkeit von Python macht es hervorragend für Programmieraufgaben, einschließlich Webskripting, Entwicklung und Automatisierung.
Da es Aufgaben erledigen kann und eine Vielzahl von Bibliotheken und Frameworks verwendet, ist Python die Sprache der Wahl für Entwickler.
Python ist flexibler, während Julia hervorragend darin ist, Probleme in der wissenschaftlichen Programmierung zu lösen.
Ingenieure, die hauptsächlich daran interessiert sind, Matlab als einfaches Codierungstool zur Durchführung von Standardkonstruktionsberechnungen zu verwenden, werden es nützlich finden.
Aufgrund der integrierten Entwicklungsumgebung und des Debuggers, die bereits vorhanden sind, ist es für Nicht-Programmierer einfach, ausführbare Logik zu erstellen.
Unterstützte Werkzeuge
Jeder Programmierer wird eine Programmiersprache wählen, die erstklassige Werkzeugunterstützung für alle Softwareentwicklungsprojekte bietet.
Julia schneidet in Bezug auf die Werkzeugunterstützung besser ab als Python. Die Werkzeugunterstützung von Julia ist immer noch funktionsfähig, aber die Werkzeugunterstützung von Python ist großartig.
Aus diesem Grund fehlen Julia bestimmte Diagnose- und Behebungsfunktionen von Python für Leistungsprobleme.
Darüber hinaus besteht im Fall von Julia eine höhere Wahrscheinlichkeit einer unsicheren Schnittstelle, da es sich um eine neuartige Sprache mit nativen APIs handelt.
Die interaktive Umgebung, die MATLAB bietet, ermöglicht iterative Exploration, Design und Problemlösung. Es ist eine Sammlung von Ressourcen, die Programmierer nutzen können.
Es enthält Tools zum Verwalten von Arbeitsbereichsvariablen und zum Importieren und Exportieren von Daten. Darüber hinaus enthält es Tools zum Verarbeiten, Debuggen und Profiling von MATLAB-Dateien.
Zusammenfassung
Ich fasse zusammen, dass Julia eine spezialisierte Sprache ist, die hauptsächlich von einer kleinen Gruppe verwendet wird.
Julia wird sich wahrscheinlich zu einer beliebten und gefragten Sprache entwickeln, wenn Entwickler und die Community ihre Fähigkeiten erweitern.
Millionen von Menschen verwenden Python, eine etablierte Sprache, und es gibt unzählige Programme von Drittanbietern. Von Spielen bis zur Datenrecherche wird es überall eingesetzt.
Der Lehrplan jedes Entwicklers enthält Python als eine der grundlegenden Sprachen, und da sich ständig neue Sprachen damit verbinden können, wird es in absehbarer Zeit nicht ersetzt.
Obwohl Julia und Python heute die beliebtesten Programmiersprachen im Bereich Data Science sind, wird MATLAB aufgrund seiner überlegenen kollektiven Modellierungsentwicklungs- und Bereitstellungsfähigkeiten voraussichtlich an Popularität und Anwendungsbreite zunehmen.
Die Tatsache, dass Benutzer eine einzige robuste Plattform nutzen können, um ML-Modelle zu entwerfen, Daten zu analysieren und Desktop- und mobile Apps mit angepassten GUIs zu erstellen, verbessert die Position von MATLAB im Bereich Data Science erheblich.
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