Python es un lenguaje de programación muy conocido y de uso común. También es el idioma preferido de los científicos de datos, los analistas de datos, los ingenieros de aprendizaje automático y quienes trabajan en inteligencia artificial.
Debido a que es un lenguaje de código abierto, es sencillo y tiene una variedad de alternativas de codificación.
Entre los numerosos casos de uso cubiertos por Python, el análisis de datos se ha convertido en uno de los más importantes. El ecosistema de Python es rico en bibliotecas, herramientas y aplicaciones que permiten que la computación científica y el análisis de datos sean más fáciles y rápidos.
Python no es lo suficientemente rápido para los creadores de Julia, un programa destinado a la "computación científica, máquina de aprendizaje, minería de datos, álgebra lineal a gran escala, computación distribuida y paralela”, según su descripción.
Julia aspira a ofrecer analistas de datos y científicos no solo una creación rápida y cómoda, sino también una ejecución ultrarrápida.
Los arreglos, el álgebra lineal y las matrices son parte del lenguaje de programación matemático y técnico conocido como Matlab. Es bien reconocido como un ambiente de primer nivel para cualquier actividad.
Durante los últimos 10 años, los entornos informáticos científicos como Mathematica, Maple y Matlab se han vuelto significativamente más populares como resultado del hecho de que los científicos e ingenieros se sienten más productivos en dichos entornos.
La amplia caja de herramientas y la sintaxis simple de los lenguajes de comandos utilizados en estos entornos son una causa obvia.
En esta publicación, compararemos Matlab, Julia y Python para ayudarlo a comprender qué lenguaje se usa para qué propósito y, lo que es más importante, cuál es el ideal para usted.
Introducción a los Python
El lenguajes de programación más populares en uso hoy en día es Python. Se utilizó por primera vez en 1991 y es un lenguaje multiparadigma interpretado de alto nivel.
Contiene una gran cantidad de bibliotecas y herramientas para el aprendizaje automático, la inteligencia artificial (IA) y el desarrollo de aplicaciones y sitios web (ML). Python es probablemente el lenguaje que usarás para programar cualquier cosa.
Debido a su poder, versatilidad y sintaxis fácil de entender y dominar, Python es uno de los favoritos entre los desarrolladores.
Casi el 70 % de los desarrolladores afirman utilizar Python para crear potentes algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático para el análisis de sentimientos y el procesamiento del lenguaje natural. Los lenguajes elegidos para la ciencia de datos son Python y R.
Las numerosas bibliotecas externas que ha creado la gran comunidad de desarrolladores de Python son las que le dan su flexibilidad.
Python usa varios de estos módulos para manejar tareas matemáticas y científicas en la ciencia de datos. Entre los más populares se encuentran NumPy, TensorFlow, PyTorch, Pandas y Maplotlib.
El soporte de Python para formatos de datos comunes como archivos CSV y JSON y su capacidad para interactuar con bases de datos SQL también son justificaciones sólidas para usarlo.
Caracteristicas
- Es un lenguaje de código abierto de descarga gratuita que está disponible en línea.
- Es un lenguaje de programación de alto nivel, fácil de aprender y amigable para los desarrolladores.
- El lenguaje admite clases, polimorfismo, encapsulación y otras ideas orientadas a objetos.
- Python es un lenguaje extensible, y C o C++ se pueden usar para escribir y compilar programas de Python.
- Es un lenguaje interpretado, por lo que no es necesaria la compilación. La depuración de código se facilita con las líneas que se ejecutan línea por línea.
- Python viene con una colección sustancial de bibliotecas que se pueden usar para optimizar el desarrollo simplemente importándolas. Los desarrolladores no tienen que rehacer ese código exacto como consecuencia.
- No es necesario definir las variables antes de usarlas en este lenguaje de escritura dinámica, ya que el tipo de datos se decide en tiempo de ejecución.
Introducción a los Julia
Con su primera versión estable lanzada en 2018, Julia, una recién llegada al campo de los lenguajes de programación, se creó en 2012 para satisfacer las necesidades de las comunidades de Data Science y Machine Learning de un lenguaje más rápido y orientado a las matemáticas.
Con la ayuda de hardware moderno Concurrent, Parallel y Computación distribuída capacidades, Julia es un lenguaje de programación que combina los aspectos más delicados de otros lenguajes de programación.
La sintaxis de Julia, que está destinada en gran medida a la informática técnica, es comparable a la de Python.
Julia es un lenguaje de programación dinámico, de alto nivel y alto rendimiento.
Dado que es un componente esencial de este lenguaje, el álgebra lineal se utiliza ampliamente en el aprendizaje automático, la ciencia de datos, la minería de datos, el análisis numérico y para cualquier propósito matemático.
La simplicidad, la excelente eficiencia y la velocidad de Julia lo hacen atractivo para su uso con modelos de datos complicados.
Pero para los científicos, la posibilidad de traducir el lenguaje de fórmulas de la ciencia a un código es un factor decisivo: Julia tiene soporte para el alfabeto griego, lo que permite el uso de ecuaciones matemáticas sin convertirlas primero a un lenguaje de codificación.
Caracteristicas
- Julia usa una sintaxis sencilla.
- Para agregar comandos de solicitud, Julia tiene una línea de comando interactiva y un bucle de impresión de evaluación de lectura (REPL).
- Para interactuar con los programas Fortran, C y Python, puede importar y usar fácilmente bibliotecas externas.
- La compilación Just-in-time (JIT) es una característica del lenguaje compilado Julia. Julia utiliza el marco LLVM para la colección, lo que contribuye a su rápida ejecución.
- La sintaxis de Julia es fácil de usar para cualquier persona que trabaje en codificación basada en matemáticas, ya que se parece a las ecuaciones matemáticas.
- La metaprogramación es una característica de Julia que permite que los programas de Julia produzcan aplicaciones de Julia.
- Viene con un depurador que permite a los programadores establecer puntos de interrupción y examinar los resultados.
- Tanto los tipos estáticos como los dinámicos son compatibles con Julia. Antes de usar una variable, puede declararla o puede crear una función que tome variables implícitamente.
Introducción a los Matlab
El entorno interactivo y el lenguaje de programación de alto nivel de cuarta generación MATLAB (laboratorio de matrices) se utilizan para el cálculo numérico, la visualización y la programación.
Permite la manipulación de matrices, el trazado de funciones y datos, la implementación de algoritmos, el desarrollo de interfaces de usuario, la interacción con programas escritos en otros lenguajes, como C, C++, Java y FORTRAN, y el análisis y desarrollo de algoritmos, la creación de modelos y aplicaciones, y la implementación de interfaces de usuario.
Puede realizar cálculos matemáticos, crear gráficos y utilizar enfoques numéricos con la ayuda de los muchos comandos integrados y funciones matemáticas.
Después de décadas de evolución, MATLAB ahora puede leer datos de archivos planos, bases de datos, almacenamiento en la nube, equipo de recopilación de datos e incluso flujos de datos financieros en vivo.
MATLAB fue anteriormente maravilloso para trabajar con datos numéricos estáticos en vectores y matrices. Debido a sus capacidades en expansión, los usuarios ahora pueden ejecutar modelos sofisticados de aprendizaje automático, visualizar datos e incluso desarrollar aplicaciones móviles y de escritorio.
Al ofrecer una GUI (interfaz gráfica de usuario) y otras herramientas, como sintonizadores y análisis de señales, MATLAB ofrece un entorno interactivo. MATLAB también ofrece herramientas para la creación y depuración de software.
A través de la GUI, importar y exportar archivos en MATLAB es simple. A medida que avanzamos en la creación de nuestro software, podemos inspeccionar los datos del espacio de trabajo y modificarlos según sea necesario.
Caracteristicas
- Tanto la computación numérica como la simbólica se pueden hacer con él.
- Es un lenguaje de alto nivel utilizado principalmente en ingeniería y computación científica.
- Ofrece una biblioteca considerable de funciones matemáticas para álgebra lineal, estadística, análisis de Fourier, filtrado, optimización, integración numérica y la solución de ecuaciones diferenciales ordinarias.
- Incluye herramientas para hacer gráficos personalizados, así como elementos visuales integrados para ver datos.
- Ofrece herramientas para crear aplicaciones con interfaces gráficas de usuario únicas.
- La interfaz de programación de MATLAB proporciona a los desarrolladores herramientas para mejorar el rendimiento y la capacidad de mantenimiento de sus programas.
- Ofrece herramientas de integración para algoritmos basados en MATLAB con programas y lenguajes de terceros, incluidos C, Java, .NET y Microsoft Excel.
- MATLAB puede admitir de forma nativa una variedad de datos en tiempo real de las bases de datos JDBC/ODBC, incluidos sensores, videos, imágenes, telemetría, binarios y otros tipos de datos.
Diferencias entre Matlab, Julia y Python
Popularidad
Python ahora está en la parte superior de la lista de los lenguajes de programación más utilizados. Con una de las comunidades de desarrolladores más grandes para cualquier idioma, ha estado en uso durante más de 30 años y brinda respuestas y asistencia para cada problema concebible.
Incluso si el número de seguidores ha ido en constante crecimiento, Julia tiene una comunidad pequeña pero comprometida, y los autores siguen brindando la mayor parte del apoyo.
Los blogs específicos de Julia y una comunidad creciente comparten sus conocimientos sobre su uso en una variedad de plataformas.
Se anticipa que el uso de Julia fuera de la ciencia de datos crecerá en importancia.
El lenguaje acaba de comenzar a adoptar marcos de desarrollo web, ampliando la gama de posibilidades de desarrollo y, en consecuencia, el grupo de desarrolladores que lo utilizan.
Por otro lado, MATLAB tiene ciertas limitaciones de portabilidad porque es un programa costoso.
Solo las plataformas con MATLAB o MATLAB Component Runtime pueden ejecutar archivos MATLAB en otras plataformas (MCR). Debido a que el OOP de MATLAB es más sofisticado e intrincado, puede ser más desconcertante para ciertas personas.
Sin embargo, MATLAB suele ser un lenguaje más sofisticado.
Velocidad
La velocidad de ejecución es crucial al desarrollar código. El ritmo al que se ejecuta Julia es similar al del lenguaje de programación C. Fue desarrollado para proporcionar un lenguaje rápido.
A diferencia de otros lenguajes interpretados, Julia no acelera la ejecución. Para crear programas en Julia, se utiliza el marco LLVM. \
Sin utilizar técnicas manuales de creación de perfiles y optimización, Julia aborda las dificultades de rendimiento que requieren velocidad. Para problemas que requieren Big Data, Computación en la nube (Cloud Computing), análisis de datos y computación estadística, Julia ofrece una respuesta fantástica.
Es obvio que Julia es superior a Python cuando contrastamos su rendimiento y rapidez.
Matlab, por otro lado, es un lenguaje de programación de alto nivel que presenta estructuras de datos, sentencias de flujo de control, funciones, salida/entrada y programación orientada a objetos.
Permite la creación rápida de aplicaciones desechables rápidas, así como la creación de programas de aplicaciones completos, complicados y grandes.
Bibliotecas
Simplemente importando estas bibliotecas y utilizando sus funciones, la amplia biblioteca de Python hace que el desarrollo para Python sea mucho más fácil.
En comparación con Python, Julia sufre una escasez de recursos de biblioteca extensos. Una cantidad considerable de bibliotecas de terceros también son compatibles con Python. Debido al mantenimiento inadecuado de los paquetes, las bibliotecas de Julia también tienen este problema.
Aunque inicialmente la visualización de datos lleva algo de tiempo, Julia puede interactuar con las bibliotecas de C.
El desarrollo de las bibliotecas de Julia es necesario para su éxito como nuevo lenguaje.
Matlab proporciona una gran biblioteca de funciones matemáticas para calcular estadísticas, álgebra lineal, integración numérica, filtrado, análisis de Fourier, optimización y resolver ecuaciones diferenciales ordinarias.
Versatilidad
Python es un lenguaje fácil de entender y escribir, lo que lo hace versátil. La adaptabilidad de Python lo hace excelente para tareas de programación, incluidas secuencias de comandos web, desarrollo y automatización.
Debido a que puede realizar tareas y utiliza una variedad de bibliotecas y marcos, Python es el lenguaje elegido por los desarrolladores.
Python es más flexible, mientras que Julia destaca en la resolución de problemas de programación científica.
Los ingenieros que estén interesados principalmente en utilizar Matlab como una herramienta de codificación sencilla para realizar cálculos de ingeniería estándar la encontrarán útil.
Es sencillo para los que no son programadores construir una lógica ejecutable debido al entorno de desarrollo integrado y al depurador que ya están presentes.
Herramientas compatibles
Cualquier programador elegirá un lenguaje de programación que ofrezca soporte de herramientas de primer nivel para todos los proyectos de desarrollo de software.
Julia se desempeña mejor que Python en términos de soporte de herramientas. El soporte de herramientas de Julia sigue funcionando, pero el soporte de herramientas de Python es excelente.
Debido a esto, Julia carece de algunas de las capacidades de diagnóstico y corrección de problemas de rendimiento de Python.
Además, existe una mayor probabilidad de una interfaz insegura en el caso de Julia porque es un lenguaje novedoso con API nativas.
El entorno interactivo que ofrece MATLAB permite la exploración iterativa, el diseño y la resolución de problemas. Es una colección de recursos que los programadores pueden utilizar.
Cuenta con herramientas para administrar variables del espacio de trabajo e importar y exportar datos. Además, incluye herramientas para procesar, depurar y crear perfiles de archivos MATLAB.
Conclusión
Resumo diciendo que Julia es un lenguaje especializado que es utilizado principalmente por un grupo pequeño.
Es probable que Julia evolucione hasta convertirse en un lenguaje popular y solicitado a medida que los desarrolladores y la comunidad amplíen sus capacidades.
Millones de personas usan Python, que es un lenguaje establecido, y hay innumerables programas de terceros disponibles. Desde juegos hasta investigación de datos, se usa en todas partes.
El plan de estudios de cada desarrollador incluye Python como uno de los lenguajes fundamentales, y dado que los nuevos lenguajes pueden conectarse constantemente con él, no será reemplazado en el corto plazo.
Aunque Julia y Python son ahora los lenguajes de programación más populares en el campo de la ciencia de datos, se prevé que MATLAB gane popularidad y amplitud de aplicaciones debido a sus capacidades superiores de desarrollo e implementación de modelos colectivos.
El hecho de que los usuarios puedan utilizar una única plataforma robusta para diseñar modelos ML, analizar datos y crear aplicaciones móviles y de escritorio con GUI personalizadas mejora significativamente la posición de MATLAB en el sector de la ciencia de datos.
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