Python on hästi tuntud ja laialt levinud programmeerimiskeel. See on ka eelistatud keel andmeteadlastele, andmeanalüütikutele, masinõppeinseneridele ja tehisintellektiga töötavatele inimestele.
Kuna tegemist on avatud lähtekoodiga keelega, on see lihtne ja sellel on mitmesuguseid kodeerimisvõimalusi.
Arvukate Pythoni hõlmatud kasutusjuhtude hulgas on andmeanalüütika kasvanud üheks kõige olulisemaks. Pythoni ökosüsteem on rikas teekide, tööriistade ja rakenduste poolest, mis võimaldavad teaduslikku andmetöötlust ja andmete analüüsi lihtsamalt ja kiiremini.
Python ei ole Julia loojate jaoks piisavalt kiire. Programm on mõeldud "teaduslikuks andmetöötluseks, masinõpe, andmekaeve, suuremahuline lineaaralgebra, hajutatud ja paralleelarvutus,” vastavalt nende kirjeldusele.
Julia soovib pakkuda andmeanalüütikud ja teadlased mitte ainult kiire ja mugav loomine, vaid ka välkkiire teostus.
Massiivid, lineaaralgebra ja maatriksid on osa matemaatilisest ja tehnilisest programmeerimiskeelest, mida tuntakse Matlabina. See on hästi tunnustatud kui tipptasemel õhkkond mis tahes tegevuse jaoks.
Viimase 10 aasta jooksul on teaduslikud andmetöötluskeskkonnad, nagu Mathematica, Maple ja Matlab, muutunud oluliselt populaarsemaks, kuna teadlased ja insenerid tunnevad end sellistes keskkondades produktiivsemalt.
Nendes keskkondades kasutatavate käsukeelte ulatuslik tööriistakast ja lihtne süntaks on üks ilmne põhjus.
Selles postituses võrdleme Matlabi, Julia ja Pythoniga, et aidata teil mõista, millist keelt ja mis eesmärgil kasutatakse ja mis kõige tähtsam, milline neist on teie jaoks ideaalne.
Sissejuhatus Python
Üks kõige populaarsemad programmeerimiskeeled tänapäeval on kasutusel Python. Seda kasutati esmakordselt 1991. aastal ja see on kõrgetasemeline, tõlgitud ja mitme paradigma keel.
See sisaldab palju teeke ja tööriistu masinõppe, tehisintellekti (AI) ning rakenduste ja veebisaitide (ML) arendamiseks. Tõenäoliselt on Python keel, mida kasutate millegi programmeerimiseks.
Oma võimsuse, mitmekülgsuse ning kergesti mõistetava ja valdatava süntaksi tõttu on Python arendajate seas lemmik.
Peaaegu 70% arendajatest väidavad, et kasutavad Pythonit võimsate AI- ja ML-algoritmide loomiseks sentimentide analüüsiks ja loomuliku keele töötlemiseks. Andmeteaduse jaoks valitud keeled on Python ja R.
Pythoni suure arendajate kogukonna loodud arvukad välised teegid annavad sellele paindlikkuse.
Python kasutab mitut neist moodulitest andmeteaduse matemaatiliste ja teaduslike ülesannete lahendamiseks. Kõige populaarsemad on NumPy, TensorFlow, PyTorch, Pandas ja Maplotlib.
Pythoni tugi tavalistele andmevormingutele, nagu CSV- ja JSON-failid, ning võime suhelda SQL-andmebaasidega on samuti tugevad põhjendused selle kasutamiseks.
FUNKTSIOONID
- See on tasuta allalaaditav avatud lähtekoodiga keel, mis on veebis saadaval.
- See on kergesti õpitav, arendajasõbralik kõrgetasemeline programmeerimiskeel.
- Keel toetab klasse, polümorfismi, kapseldamist ja muid objektorienteeritud ideid.
- Python on laiendatav keel ning Pythoni programmide kirjutamiseks ja kompileerimiseks saab kasutada C või C++.
- See on tõlgitav keel, seega pole kompileerimine vajalik. Koodi silumise teeb lihtsamaks ridade kaupa täidetavad read.
- Pythoniga on kaasas suur kogum teeke, mida saab kasutada arenduse sujuvamaks muutmiseks, lihtsalt importides. Selle tulemusena ei pea arendajad seda täpset koodi uuesti tegema.
- Muutujaid ei pea selles dünaamiliselt tipitud keeles enne kasutamist määratlema, kuna andmetüüp otsustatakse käitamisajal.
Sissejuhatus Julia
2018. aastal välja antud esimene stabiilne versioon Julia, programmeerimiskeelte valdkonna uustulnuk, loodi 2012. aastal, et rahuldada andmeteaduse ja masinõppe kogukondade vajadusi kiirema ja matemaatikale orienteeritud keele järele.
Kaasaegse riistvara Concurrent, Parallel ja Distributed Computing Julia on programmeerimiskeel, mis ühendab endas teiste programmeerimiskeelte kõige õrnemaid külgi.
Suures osas tehniliseks andmetöötluseks mõeldud Julia süntaks on võrreldav Pythoni omaga.
Julia on dünaamiline, kõrgetasemeline ja suure jõudlusega programmeerimiskeel.
Kuna see on selle keele oluline komponent, kasutatakse lineaarset algebrat laialdaselt masinõppes, andmeteaduses, andmete kaevandamises, numbrilises analüüsis ja mis tahes matemaatilistel eesmärkidel.
Julia lihtsus, suurepärane tõhusus ja kiirus muudavad selle keerukate andmemudelite jaoks atraktiivseks.
Kuid teadlaste jaoks on teaduse valemikeele tõlkimise võimalus koodiks murranguline: Julia toetab kreeka tähestikku, mis võimaldab kasutada matemaatilisi võrrandeid ilma neid eelnevalt kodeerimiskeelde teisendamata.
FUNKTSIOONID
- Julia kasutab otsest süntaksit.
- Viipakäskude lisamiseks on Julial interaktiivne käsurida ja Read Eval Print Loop (REPL).
- Fortrani, C- ja Pythoni programmidega suhtlemiseks saab see hõlpsasti importida ja kasutada väliseid teeke.
- Just-in-time (JIT) koostamine on koostatud keele Julia tunnusjoon. Julia kasutab kogu jaoks LLVM-i raamistikku, mis aitab kaasa selle kiirele täitmisele.
- Julia süntaksit on lihtne kasutada kõigile, kes töötavad matemaatikapõhise kodeerimisega, kuna see meenutab matemaatilisi võrrandeid.
- Metaprogrammeerimine on Julia funktsioon, mis võimaldab Julia programmidel toota Julia rakendusi.
- See on varustatud siluriga, mis võimaldab programmeerijatel seada murdepunkte ja uurida tulemusi.
- Julia toetab nii staatilisi kui ka dünaamilisi tüüpe. Enne muutuja kasutamist saate selle deklareerida või luua funktsiooni, mis võtab muutujaid kaudselt.
Sissejuhatus matlab
Interaktiivset keskkonda ja neljanda põlvkonna kõrgetasemelist programmeerimiskeelt MATLAB (matrix laboratory) kasutatakse numbriliseks arvutamiseks, visualiseerimiseks ja programmeerimiseks.
See võimaldab maatriksiga manipuleerimist, funktsioonide ja andmete joonistamist, algoritmide rakendamist, kasutajaliidesed, suhtlemine teistes keeltes kirjutatud programmidega nagu C, C++, Java ja FORTRAN ning algoritmide analüüs ja arendamine, mudelite ja rakenduste loomine ning kasutajaliideste juurutamine.
Saate teha matemaatilisi arvutusi, luua diagramme ja kasutada arvulisi lähenemisviise paljude sisseehitatud käskude ja matemaatilised funktsioonid.
Pärast aastakümnete pikkust arengut saab MATLAB nüüd lugeda andmeid lamefailidest, andmebaasidest, pilvesalvestusest, andmekogumisseadmetest ja isegi reaalajas finantsandmevoogudest.
MATLAB oli varem suurepärane staatiliste arvandmetega töötamiseks vektorites ja maatriksites. Tänu selle laienevatele võimalustele saavad kasutajad nüüd käitada keerukaid masinõppemudeleid, teha andmete visualiseerimist ja isegi arendada mobiili- ja töölauarakendusi.
Pakkudes GUI-d (graafiline kasutajaliides) ja muid tööriistu, nagu signaalianalüüs ja tuunerid, pakub MATLAB interaktiivset keskkonda. MATLAB pakub ka tööriistu tarkvara loomiseks ja silumiseks.
GUI kaudu on failide importimine ja eksportimine MATLABis lihtne. Tarkvara loomisel saame kontrollida tööruumi andmeid ja neid vajadusel muuta.
FUNKTSIOONID
- Sellega saab teha nii numbrilist kui ka sümboolset arvutamist.
- See on kõrgetasemeline keel, mida kasutatakse enamasti inseneri- ja teadusarvutites.
- See pakub suurt hulka matemaatilisi funktsioone lineaaralgebra, statistika, Fourier' analüüsi, filtreerimise, optimeerimise, numbrilise integreerimise ja tavaliste diferentsiaalvõrrandite lahendamise jaoks.
- See sisaldab tööriistu kohandatud graafikute tegemiseks ja sisseehitatud visuaale andmete vaatamiseks.
- See pakub tööriistu ainulaadsete graafiliste kasutajaliidestega rakenduste loomiseks.
- MATLAB-i programmeerimisliides pakub arendajatele tööriistu nende programmide jõudluse ja hooldatavuse parandamiseks.
- See pakub integreerimistööriistu MATLAB-põhiste algoritmide jaoks kolmandate osapoolte programmide ja keeltega, sealhulgas C, Java,.NET ja Microsoft Excel.
- MATLAB saab natiivselt toetada mitmesuguseid JDBC/ODBC andmebaaside reaalajas andmeid, sealhulgas andureid, videoid, pilti, telemeetria, binaarandmeid ja muud tüüpi andmeid.
Erinevused Matlabi, Julia ja Pythoni vahel
Populaarsus
Python on nüüd enimkasutatavate programmeerimiskeelte nimekirja tipus. Mis tahes keele jaoks on see üks suurimaid arendajakogukondi, see on olnud kasutusel üle 30 aasta ning pakub vastuseid ja abi iga mõeldava probleemi jaoks.
Isegi kui fännide arv on pidevalt kasvanud, on Julial väike, kuid pühendunud kogukond ja suurem osa toetusest on endiselt autorite poolt.
Julia-spetsiifilised ajaveebid ja kasvav kogukond jagavad oma teadmisi selle kasutamise kohta erinevatel platvormidel.
Eeldatakse, et Julia kasutamine väljaspool andmeteadust muutub üha olulisemaks.
Keel on just hakanud omaks võtma veebiarendusraamistikke, laiendades arendusvõimaluste ringi ja sellest tulenevalt ka seda kasutavate arendajate kogumit.
Teisest küljest on MATLAB-il kaasaskantavuse osas teatud piirangud, kuna see on kallis programm.
Ainult platvormid, millel on MATLAB või MATLAB Component Runtime, saavad käivitada MATLAB-faile muudel platvormidel (MCR). Kuna MATLABi OOP on keerukam ja keerukam, võib see teatud inimestele rohkem segadust tekitada.
Kuid MATLAB on sageli keerukam keel.
Kiirus
Täitmise kiirus on koodi arendamisel ülioluline. Julia täitmise tempo on sarnane programmeerimiskeele C omaga. See töötati välja kiire keele pakkumiseks.
Erinevalt teistest tõlgitud keeltest ei kiirenda Julia hukkamist. Programmide loomiseks Julias kasutatakse LLVM-i raamistikku. \
Kasutamata käsitsi profiilide koostamise ja optimeerimise tehnikaid, lahendab Julia jõudlusraskusi, mis nõuavad kiirust. Suurandmeid nõudvate probleemide korral Cloud Computing, andmeanalüüs ja statistiline andmetöötlus, pakub Julia fantastilise vastuse.
On ilmne, et Julia on Pythonist parem, kui vastandame selle jõudlust ja kiirust.
Matlab seevastu on kõrgetasemeline programmeerimiskeel, mis sisaldab andmestruktuurid, juhtimisvoo laused, funktsioonid, väljund/sisend ja objektorienteeritud programmeerimine.
See võimaldab kiiresti luua nii kiiresti äraviskavaid rakendusi kui ka terviklikke, keerulisi ja suuri rakendusprogramme.
Raamatukogud
Neid teeke lihtsalt importides ja nende funktsioone kasutades muudab Pythoni tohutu teek Pythoni jaoks arendamise palju lihtsamaks.
Pythoniga võrreldes kannatab Julia ulatuslike raamatukoguressursside nappuse all. Pythonit toetab ka suur hulk kolmandate osapoolte teeke. Paketi ebapiisava hoolduse tõttu on see probleem ka Julia raamatukogudes.
Ehkki andmete esialgne visualiseerimine võtab veidi aega, saab Julia liidestada C-teekidega.
Julia raamatukogude arendamine on vajalik selle eduks uue keelena.
Statistika, lineaaralgebra, numbrilise integreerimise, filtreerimise, Fourier' analüüsi, optimeerimise ja tavaliste diferentsiaalvõrrandite lahendamiseks pakub Matlab suurt matemaatiliste funktsioonide raamatukogu.
Mitmekülgsus
Python on hõlpsasti mõistetav ja kirjutatav keel, mis muudab selle mitmekülgseks. Pythoni kohanemisvõime muudab selle suurepäraseks programmeerimisülesannete jaoks, sealhulgas veebiskriptimiseks, arendamiseks ja automatiseerimiseks.
Kuna Python saab teha ülesandeid ja kasutab mitmesuguseid teeke ja raamistikke, on Python arendajate jaoks valitud keel.
Python on paindlikum, Julia aga paistab silma teadusliku programmeerimise probleemide lahendamisega.
Insenerid, kes on peamiselt huvitatud Matlabi kasutamisest lihtsa kodeerimisvahendina standardsete tehniliste arvutuste tegemiseks, peavad seda kasulikuks.
Mittekodeerijatel on lihtne käivitatava loogika koostamine integreeritud arenduskeskkonna ja siluri tõttu, mis on juba olemas.
Toetatud tööriistad
Iga programmeerija valib programmeerimiskeele, mis pakub kõigi tarkvaraarendusprojektide jaoks tipptasemel tööriistatuge.
Julia toimib tööriistade toe osas paremini kui Python. Julia tööriistade tugi on endiselt funktsionaalne, kuid Pythoni tööriistade tugi on suurepärane.
Seetõttu puuduvad Julial teatud Pythoni diagnostika- ja jõudlusprobleemide parandamise võimalused.
Lisaks on Julia puhul suurem tõenäosus ohtliku liidese tekkeks, kuna see on uudne keel, millel on natiivsed API-d.
MATLABi pakutav interaktiivne seade võimaldab iteratiivset uurimist, disaini ja probleemide lahendamist. See on ressursside kogum, mida programmeerijad saavad kasutada.
See sisaldab tööriistu tööruumi muutujate haldamiseks ning andmete importimiseks ja eksportimiseks. Lisaks sisaldab see tööriistu MATLAB-failide töötlemiseks, silumiseks ja profileerimiseks.
Järeldus
Kokkuvõtteks ütlen, et Julia on spetsialiseerunud keel, mida kasutab enamasti väike grupp.
Julia areneb tõenäoliselt populaarseks ja nõutavaks keeleks, kui arendajad ja kogukond oma võimalusi laiendavad.
Miljonid inimesed kasutavad Pythonit, mis on väljakujunenud keel, ja saadaval on lugematu arv kolmandate osapoolte programme. Mängudest andmete uurimiseni kasutatakse seda kõikjal.
Iga arendaja õppekava sisaldab Pythonit ühe põhikeelena ja kuna uued keeled saavad sellega pidevalt ühendust luua, siis seda niipea välja ei vahetata.
Kuigi Julia ja Python on praegu andmeteaduse valdkonnas kõige populaarsemad programmeerimiskeeled, prognoositakse MATLAB-i populaarsust ja rakenduste ulatust oma suurepäraste kollektiivse modelleerimise arendamise ja juurutamise võimaluste tõttu.
Asjaolu, et kasutajad saavad kasutada üht kindlat platvormi ML-mudelite kujundamiseks, andmete analüüsimiseks ning kohandatud GUI-dega töölaua- ja mobiilirakenduste loomiseks, parandab oluliselt MATLABi positsiooni andmeteaduse sektoris.
Jäta vastus