Python estas konata kaj ofte uzata programlingvo. Ĝi ankaŭ estas la preferata lingvo por Datensciencistoj, Datumaj Analizistoj, Maŝinlernado-Inĝenieroj, kaj tiuj laborantaj en Artefarita Inteligenteco.
Ĉar ĝi estas malfermfonta lingvo, ĝi estas simpla kaj havas diversajn kodigajn alternativojn.
Inter la multaj uzkazoj kovritaj de Python, datuma analizo fariĝis unu el la plej gravaj. La Python-ekosistemo estas riĉa je bibliotekoj, iloj kaj aplikoj, kiuj ebligas sciencan komputadon kaj datuman analizon pli facile kaj pli rapide.
Python ne estas sufiĉe rapida por la kreintoj de Julia, programo destinita por "scienca komputiko, maŝinlernado, datumminado, grandskala lineara algebro, distribuita kaj paralela komputado,” laŭ ilia priskribo.
Julia aspiras oferti datumaj analizistoj kaj sciencistoj ne nur rapida kaj komforta kreado sed ankaŭ fulmrapida ekzekuto.
Tabeloj, lineara algebro kaj matricoj estas ĉiuj parto de la matematika kaj teknika programlingvo konata kiel Matlab. Ĝi estas bone rekonita kiel altnivela etoso por iu ajn agado.
Dum la pasintaj 10 jaroj, sciencaj komputikaj medioj kiel Mathematica, Maple kaj Matlab fariĝis signife pli popularaj pro tio, ke sciencistoj kaj inĝenieroj sentas sin pli produktivaj en tiaj medioj.
La ampleksa ilarkesto kaj simpla sintakso de la komandlingvoj uzataj en ĉi tiuj medioj estas unu evidenta kaŭzo.
En ĉi tiu afiŝo, ni komparos Matlab, Julian kaj Python por helpi vin kompreni, kiu lingvo estas uzata por kia celo kaj, plej grave, kiu estas ideala por vi.
Enkonduko al python
Unu el la plej popularaj programlingvoj uzata hodiaŭ estas Python. Ĝi unue estis uzata en 1991 kaj estas altnivela, interpretita, plurparadigma lingvo.
Ĝi enhavas multajn bibliotekojn kaj ilojn por maŝinlernado, artefarita inteligenteco (AI), kaj evoluigado de aplikoj kaj retejoj (ML). Python verŝajne estas la lingvo, kiun vi uzos por programi ion ajn.
Pro sia potenco, ĉiuflankeco kaj facile komprenebla kaj regata sintakso, Python estas plej ŝatata inter programistoj.
Preskaŭ 70% de programistoj asertas uzi Python por krei potencajn AI kaj ML-algoritmojn por analizo de sentoj kaj Naturlingva Pretigo. La elekteblaj lingvoj por datumscienco estas Python kaj R.
La multaj eksteraj bibliotekoj, kiuj estis kreitaj de la granda programista komunumo de Python, estas kiuj donas al ĝi ĝian flekseblecon.
Python uzas plurajn el ĉi tiuj moduloj por trakti matematikajn kaj sciencajn taskojn en datumscienco. Inter la plej popularaj estas NumPy, TensorFlow, PyTorch, Pandas kaj Maplotlib.
La subteno de Python por oftaj datumformatoj kiel CSV kaj JSON-dosieroj kaj ĝia kapablo interagi kun SQL-datumbazoj ankaŭ estas fortaj pravigoj por uzi ĝin.
Trajtoj
- Ĝi estas libere elŝutebla malfermfonta lingvo kiu estas disponebla interrete.
- Ĝi estas facile lernebla, programisto-amika, altnivela programlingvo.
- Klasoj, polimorfismo, enkapsuligo kaj aliaj objektoorientitaj ideoj estas subtenataj de la lingvo.
- Python estas etendebla lingvo, kaj C aŭ C++ povas esti uzata por skribi kaj kompili Python-programojn.
- Ĝi estas interpretita lingvo, tial kompilo ne estas necesa. Kodsencimigado estas plifaciligita per la linioj estantaj ekzekutitaj linio post linio.
- Python venas kun granda kolekto de bibliotekoj, kiuj povas esti uzataj por plifaciligi disvolviĝon per simple importado de ili. Programistoj ne devas refari tiun precizan kodon kiel sekvo.
- Variabloj ne bezonas esti difinitaj antaŭ uzo en ĉi tiu dinamike tajpita lingvo ĉar la datumtipo estas decidita ĉe rultempo.
Enkonduko al Julia
Kun ĝia unua stabila versio publikigita en 2018, Julia, novulo al la kampo de programlingvoj, estis kreita en 2012 por kontentigi la bezonojn de la Datumscienco kaj Maŝinlernado-komunumoj por pli rapida, matematika lingvo.
Kun la helpo de la Samtempa, Paralela, kaj de moderna aparataro Komputado Distribuita kapabloj, Julia estas programlingvo kiu kombinas la plej delikatajn aspektojn de aliaj programlingvoj.
La sintakso de Julia, kiu estas signifita plejparte por teknika komputado, estas komparebla al tiu de Python.
Julia estas dinamika, altnivela, alt-efikeca programlingvo.
Ĉar ĝi estas esenca komponento de ĉi tiu lingvo, lineara algebro estas vaste uzata en maŝinlernado, datumscienco, datumminado, nombra analizo kaj por iu ajn matematika celo.
La simpleco de Julia, bonega efikeco kaj rapideco faras ĝin alloga por uzo kun komplikaj datummodeloj.
Sed por sciencistoj, la ebleco traduki la formullingvon de Scienco en kodon estas interkonsento-rompilo: Julia havas subtenon por la greka alfabeto, ebligante la uzon de matematikaj ekvacioj sen unue konverti ilin en kodigan lingvon.
Trajtoj
- Julia uzas simplan sintakson.
- Por aldoni promptajn komandojn, Julia havas interagan komandlinion kaj Read Eval Print Loop (REPL).
- Por interagi kun Fortran, C, kaj Python programoj, ĝi povas facile importi kaj uzi eksterajn bibliotekojn.
- Just-in-time (JIT) kompilo estas trajto de la kompilita lingvo Julia. Julia uzas la LLVM-kadron por la kolekto, kiu kontribuas al ĝia rapida ekzekuto.
- La sintakso de Julia estas facile uzebla por iu ajn laboranta pri matematik-bazita kodigo ĉar ĝi similas matematikajn ekvaciojn.
- Meta-programado estas trajto de Julia, kiu ebligas al Julia-programoj produkti Julia-aplikaĵojn.
- Ĝi venas kun erarserĉilo, kiu ebligas al programistoj agordi rompopunktojn kaj ekzameni la rezultojn.
- Kaj statikaj kaj dinamikaj tipoj estas subtenataj de Julia. Antaŭ uzi variablon, vi povas deklari ĝin, aŭ vi povas krei funkcion kiu prenas variablojn implicite.
Enkonduko al matlab
La interaga medio kaj kvarageneracia altnivela programlingvo MATLAB (matrica laboratorio) estas uzataj por nombra kalkulo, bildigo kaj programado.
Ĝi ebligas matricajn manipuladojn, la intrigon de funkcioj kaj datenoj, la efektivigon de algoritmoj, la evoluon de uzantinterfacoj, la interagado kun programoj skribitaj en aliaj lingvoj, kiel ekzemple C, C++, Java, kaj FORTRAN, kaj la analizo kaj evoluo de algoritmoj, la kreado de modeloj kaj aplikoj, kaj la efektivigo de uzantinterfacoj.
Vi povas fari matematikajn kalkulojn, krei diagramojn kaj uzi nombrajn alirojn helpe de la multaj enkonstruitaj komandoj kaj matematikaj funkcioj.
Post jardekoj da evoluado, MATLAB nun povas legi datumojn de plataj dosieroj, datumbazoj, nuba stokado, datumkolekta ilaro kaj eĉ vivaj financaj datumfluoj.
MATLAB antaŭe estis mirinda por labori kun senmovaj nombraj datenoj en vektoroj kaj matricoj. Pro ĝiaj disvastiĝantaj kapabloj, uzantoj nun povas prizorgi kompleksajn maŝinlernajn modelojn, fari datumajn bildigojn kaj eĉ evoluigi poŝtelefonajn kaj labortablojn.
Proponante GUI (Graphical User Interface) kaj aliajn ilojn, kiel signalanalizo kaj sintoniloj, MATLAB ofertas interagan medion. MATLAB ankaŭ ofertas ilojn por programarkreado kaj senararigado.
Per la GUI, importi kaj eksporti dosierojn en MATLAB estas simpla. Dum ni eniras la kreadon de nia programaro, ni povas inspekti la laborspacajn datumojn kaj ŝanĝi ĝin laŭbezone.
Trajtoj
- Kaj nombra kaj simbola komputado povas esti farita per ĝi.
- Ĝi estas altnivela lingvo plejparte uzata en inĝenieristiko kaj sciencaj komputiloj.
- Ĝi ofertas konsiderindan bibliotekon de matematikaj funkcioj por lineara algebro, statistiko, Fourier-analizo, filtrado, optimumigo, nombra integriĝo, kaj la solvo de ordinaraj diferencialaj ekvacioj.
- Ĝi inkluzivas ilojn por fari kutimajn intrigojn kaj ankaŭ enkonstruitajn bildojn por vidi datumojn.
- Ĝi ofertas ilojn por krei apojn kun unikaj grafikaj uzantinterfacoj.
- La programa interfaco por MATLAB provizas programistojn per iloj por plibonigi la efikecon kaj konserveblecon de siaj programoj.
- Ĝi ofertas integrigajn ilojn por MATLAB-bazitaj algoritmoj kun triapartaj programoj kaj lingvoj, inkluzive de C, Java,.NET kaj Microsoft Excel.
- Diversaj realtempaj datumoj de JDBC/ODBC-datumbazoj povas esti subtenataj denaske de MATLAB, inkluzive de sensilo, vidbendo, bildo, telemetrio, binara kaj aliaj specoj de datumoj.
Diferencoj inter Matlab, Julia, kaj Python
populareco
Python nun estas ĉe la supro de la listo de la plej uzataj programlingvoj. Kun unu el la plej grandaj programkomunumoj por iu ajn lingvo, ĝi estas uzata dum pli ol 30 jaroj kaj provizas respondojn kaj helpon por ĉiu imagebla problemo.
Eĉ se la nombro da fanoj konstante kreskis, Julia havas malgrandan sed engaĝitan komunumon, kaj la plimulto de subteno ankoraŭ estas provizita de la aŭtoroj.
Julia-specifaj blogoj kaj burĝona komunumo dividas siajn sciojn pri uzado de ĝi sur diversaj platformoj.
La uzo de Julia ekster datumscienco estas antaŭvidita kreskos en eminenteco.
La lingvo ĵus komencis ampleksi retajn disvolvajn kadrojn, vastigante la gamon da evolueblecoj kaj, sekve, la aro de programistoj uzantaj ĝin.
Aliflanke, MATLAB havas certajn limigojn pri porteblo ĉar ĝi estas multekosta programo.
Nur platformoj kun MATLAB aŭ la MATLAB Component Runtime povas ekzekuti MATLAB-dosierojn sur aliaj platformoj (MCR). Ĉar OOP de MATLAB estas pli kompleksa kaj komplika, ĝi povas esti pli perpleksa por certaj homoj.
Tamen, MATLAB ofte estas pli altnivela lingvo.
rapideco
La rapideco de ekzekuto estas decida dum disvolvado de kodo. La rapideco je kiu Julia estas ekzekutita estas simila al tiu de la C programlingvo. Ĝi estis evoluigita por provizi rapidan lingvon.
Male al aliaj interpretitaj lingvoj, Julia ne akcelas ekzekuton. Por krei programojn en Julia, la LLVM-kadro estas utiligita. \
Sen uzado de manaj profilado kaj optimumigo-teknikoj, Julia traktas rendimentajn malfacilaĵojn, kiuj postulas rapidecon. Por problemoj postulantaj Grandajn Datumojn, nubo Komputado, Datuma Analizo kaj Statistika Komputado, Julia proponas mirindan respondon.
Estas evidente, ke Julia superas Python kiam ni kontrastas ĝian rendimenton kaj rapidecon.
Matlab, aliflanke, estas altnivela programlingvo rolanta datumstrukturoj, kontrolfluaj deklaroj, funkcioj, eligo/enigaĵo, kaj objekt-orientita programado.
Ĝi permesas la rapidan kreadon de rapidaj forĵeteblaj aplikoj same kiel la kreadon de ampleksaj, komplikaj kaj grandaj aplikaĵoj.
bibliotekoj
Per simple importado de ĉi tiuj bibliotekoj kaj utiligado de iliaj funkcioj, la vasta biblioteko de Python multe plifaciligas evoluadon por Python.
Se komparite kun Python, Julia suferas de manko de ampleksaj bibliotekresursoj. Granda nombro da triaj bibliotekoj ankaŭ subtenas Python. Pro neadekvata paka prizorgado, la bibliotekoj de Julia ankaŭ havas ĉi tiun problemon.
Kvankam komence bildigado de datumoj daŭras iom da tempo, Julia povas interligi kun C-bibliotekoj.
La evoluo de la bibliotekoj de Julia estas necesa por ĝia sukceso kiel nova lingvo.
Por komputi statistikon, linearan algebron, nombra integriĝon, filtradon, Fourier-analizon, optimumigon, kaj solvi ordinarajn diferencialajn ekvaciojn, granda biblioteko de matematikaj funkcioj estas disponigita fare de Matlab.
versatilidad
Python estas facila lingvo por kompreni kaj skribi, igante ĝin diverstalenta. La adaptebleco de Python faras ĝin bonega por programado de taskoj inkluzive de interreta skribo, evoluo kaj aŭtomatigo.
Ĉar ĝi povas fari taskojn kaj uzas diversajn bibliotekojn kaj kadrojn, Python estas la lingvo elektita por programistoj.
Python estas pli fleksebla, dum Julia elstaras je solvado de problemoj en scienca programado.
Inĝenieroj, kiuj ĉefe interesiĝas pri utiligado de Matlab kiel simplan kodilon por fari normajn inĝenierajn kalkulojn, trovos ĝin utila.
Estas simple por ne-kodistoj konstrui plenumeblan logikon pro la integra evolumedio kaj erarserĉilo, kiuj jam ĉeestas.
Iloj Subtenataj
Ajna programisto elektos programlingvon, kiu ofertas altnivelan ilan subtenon por ĉiuj programaj disvolvaj projektoj.
Julia agas pli bone ol Python koncerne ilan subtenon. La ila subteno de Julia ankoraŭ funkcias, sed la ila subteno de Python estas bonega.
Pro tio, al Julia mankas certa pri la diagnozaj kaj solvadaj kapabloj de Python por agado-problemoj.
Aldone, estas pli alta ŝanco de nesekura interfaco en la kazo de Julia ĉar ĝi estas nova lingvo kun denaskaj APIoj.
La interaga agordo ofertita de MATLAB ebligas ripetan esploradon, dezajnon kaj problemon-solvadon. Ĝi estas kolekto de rimedoj, kiujn programistoj povas uzi.
Ĝi havas ilojn por administri laborspacajn variablojn kaj importi kaj eksporti datumojn. Aldone, ĝi inkluzivas ilojn por prilabori, sencimigi kaj profili MATLAB-dosierojn.
konkludo
Mi resumos dirante, ke Julia estas faka lingvo, kiun plejparte uzas grupeto.
Julia verŝajne evoluos al ŝatata, postulata lingvo dum programistoj kaj la komunumo plivastigas siajn kapablojn.
Milionoj da homoj uzas Python, kiu estas establita lingvo, kaj ekzistas sennombraj triaj programoj disponeblaj. De ludoj ĝis datuma esplorado, ĝi estas uzata ĉie.
La instruplano de ĉiu programisto inkluzivas Python kiel unu el la fundamentaj lingvoj, kaj ĉar novaj lingvoj konstante kapablas konekti kun ĝi, ĝi ne estos anstataŭigita baldaŭ.
Kvankam Julia kaj Python nun estas la plej popularaj programlingvoj en la datuma scienca kampo, MATLAB antaŭvidas akiri popularecon kaj aplikaĵon pro siaj superaj kolektivaj modeligaj evoluado kaj deplojkapabloj.
La fakto, ke uzantoj povas uzi ununuran fortikan platformon por desegni ML-modelojn, analizi datumojn kaj konstrui labortablajn kaj moveblajn programojn kun personigitaj GUI-oj signife plibonigas la pozicion de MATLAB en la datuma scienca sektoro.
Lasi Respondon