Python programazio-lengoaia ezaguna eta erabilia da. Gainera, datu-zientzialari, datu-analista, ikaskuntza automatikoko ingeniari eta adimen artifizialean lan egiten dutenentzat hizkuntza hobetsia da.
Kode irekiko hizkuntza denez, zuzena da eta kodeketa-alternatiba ugari ditu.
Python-ek estaltzen dituen erabilera kasu ugarien artean, datuen analitika garrantzitsuenetako bat izatera iritsi da. Python ekosistema informatika zientifikoa eta datuen azterketa errazago eta azkarrago ahalbidetzen duten liburutegi, tresna eta aplikazio ugari ditu.
Python ez da aski azkarra Juliaren sortzaileentzat, “informatika zientifikorako, makina ikaskuntza, datu-meatzaritza, eskala handiko aljebra lineala, konputazio banatua eta paraleloa”, haien deskribapenaren arabera.
Juliak eskaintzea nahi du datu-analistak eta zientzialariak sorkuntza azkarra eta erosoa ez ezik, exekuzio azkarra ere bai.
Arrayak, aljebra lineala eta matrizeak Matlab izenez ezagutzen den programazio-lengoaia matematiko eta teknikoaren parte dira. Edozein jarduera egiteko goi mailako giroa dela aitortzen da.
Azken 10 urteotan, Mathematica, Maple eta Matlab bezalako informatika-ingurune zientifikoak nabarmenki ezagunagoak izan dira, zientzialariak eta ingeniariak ingurune horietan produktiboago sentitzen direlako.
Ingurune hauetan erabiltzen diren komando lengoaien tresna-kutxa zabala eta sintaxi sinplea ageriko arrazoi bat dira.
Argitalpen honetan, Matlab, Julia eta Python alderatuko ditugu, zein hizkuntza zein helburutarako erabiltzen den eta, batez ere, zein den zuretzako aproposa ulertzeko.
Sarrera Python
Bat programazio-lengoaia ezagunenak gaur egun erabiltzen da Python. 1991n erabili zen lehen aldiz eta maila altuko hizkuntza, interpretatua eta paradigma anitzeko hizkuntza da.
Ikaskuntza automatikorako, adimen artifiziala (AI) eta aplikazioak eta webguneak (ML) garatzeko liburutegi eta tresna asko ditu. Python da seguruenik edozer programatzeko erabiliko duzun hizkuntza.
Bere boterea, aldakortasuna eta erraz ulertzen eta menderatzen diren sintaxia direla eta, Python garatzaileen artean gogokoena da.
Garatzaileen ia % 70ek Python erabiltzen dutela diote AI eta ML algoritmo indartsuak sortzeko sentimenduak aztertzeko eta Hizkuntza Naturalaren prozesamendurako. Datu zientziarako aukeratutako hizkuntzak Python eta R dira.
Python-en garatzaile-komunitate handiak sortu dituen kanpoko liburutegi ugariek bere malgutasuna ematen diote.
Python-ek modulu horietako batzuk erabiltzen ditu datu-zientziako zeregin matematiko eta zientifikoak kudeatzeko. Ezagunenen artean NumPy, TensorFlow, PyTorch, Pandas eta Maplotlib daude.
Python-ek CSV eta JSON fitxategiak bezalako datu-formatu arruntetarako euskarria eta SQL datu-baseekin elkarreragiteko duen gaitasuna ere arrazoi sendoak dira hura erabiltzeko.
Ezaugarriak
- Doan deskarga daitekeen kode irekiko hizkuntza bat da, sarean eskuragarri dagoena.
- Ikasteko erraza, garatzaileentzako egokia den eta maila altuko programazio-lengoaia da.
- Klaseak, polimorfismoa, enkapsulazioa eta objektuetara zuzendutako beste ideia batzuk onartzen ditu hizkuntzak.
- Python lengoaia hedagarria da, eta C edo C++ erabil daiteke Python programak idazteko eta konpilatzeko.
- Hizkuntza interpretatua da, beraz, ez da beharrezkoa konpilazioa. Kodearen arazketa errazten da lerroz lerro exekutatzen ari diren lerroak.
- Python-ek liburutegien bilduma handi batekin dator, garapena arintzeko erabil daitekeena inportatuz besterik gabe. Garatzaileek ez dute kode zehatz hori berregin behar, ondorioz.
- Aldagaiak ez dira definitu behar dinamikoki idatzitako hizkuntza honetan erabili aurretik, datu-mota exekuzioan erabakitzen baita.
Sarrera Julia
2018an kaleratu zuen lehen bertsio egonkorrarekin, Julia, programazio lengoaien alorrera etorri berria, 2012an sortu zen, Datu Zientzien eta Machine Learning komunitateen beharrizanak asetzeko, matematikarako hizkuntza azkarragoa eta orientatua izateko.
Hardware modernoaren Concurrent, Parallel eta Informatika Banatua gaitasunak, Julia beste programazio lengoaia batzuen alderdi delikatuenak konbinatzen dituen programazio-lengoaia da.
Juliaren sintaxia, hein handi batean informatika teknikorako pentsatua, Python-en parekoa da.
Julia, maila altuko eta errendimendu handiko programazio-lengoaia dinamikoa da.
Hizkuntza honen funtsezko osagaia denez, aljebra lineala asko erabiltzen da ikaskuntza automatikoan, datuen zientzian, datuen meatzaritzan, zenbakizko analisian eta edozein helburu matematikotarako.
Juliaren sinpletasunak, eraginkortasun bikainak eta abiadurak erakargarria egiten dute datu-eredu konplikatuekin erabiltzeko.
Baina zientzialarientzat, Zientziaren formulazko lengoaia kode batera itzultzeko aukera akordio hauslea da: Juliak alfabeto grekorako euskarria du, ekuazio matematikoak erabiltzea ahalbidetuz, lehen kode hizkuntza bihurtu gabe.
Ezaugarriak
- Juliak sintaxi zuzena erabiltzen du.
- Gonbidapen-komandoak gehitzeko, Juliak komando-lerro interaktibo bat eta Read Eval Print Loop (REPL) ditu.
- Fortran, C eta Python programekin elkarreragiteko, kanpoko liburutegiak erraz inportatu eta erabil ditzake.
- Just-in-time (JIT) konpilazioa Julia konpilatutako hizkuntzaren ezaugarri bat da. Juliak LLVM markoa erabiltzen du bildumarako, eta horrek exekuzio azkarra laguntzen du.
- Juliaren sintaxia erabiltzeko erraza da matematikan oinarritutako kodeketa lantzen duen edonorentzat, ekuazio matematikoen antza duelako.
- Metaprogramazioa Juliaren ezaugarri bat da, Julia programek Julia aplikazioak ekoizteko aukera ematen diena.
- Programatzaileei eten-puntuak ezartzeko eta emaitzak aztertzeko aukera ematen dien arazketa batekin dator.
- Mota estatikoak zein dinamikoak onartzen ditu Juliak. Aldagai bat erabili aurretik, deklara dezakezu edo aldagaiak inplizituki hartzen dituen funtzio bat sor dezakezu.
Sarrera matlab
Ingurune interaktiboa eta laugarren belaunaldiko goi-mailako programazio-lengoaia MATLAB (matrix laboratory) zenbakizko kalkulurako, bistaratzerako eta programaziorako erabiltzen dira.
Matrizeen manipulazioak, funtzioen eta datuen marrazketa, algoritmoen ezarpena, garapena ahalbidetzen du. erabiltzaile-interfazeak, C, C++, Java eta FORTRAN bezalako beste lengoai batzuetan idatzitako programekin elkarreragina, eta algoritmoen azterketa eta garapena, ereduak eta aplikazioak sortzea eta erabiltzaile-interfazeak ezartzea.
Kalkulu matematikoak egin, grafikoak sortu eta zenbakizko ikuspegiak erabil ditzakezu integratutako komando eta hainbat komandoen laguntzaz. funtzio matematikoak.
Hamarkadetako bilakaeraren ondoren, MATLABek fitxategi lauetatik, datu-baseetatik, hodeiko biltegiratzetik, datuak biltzeko tresnetatik eta baita zuzeneko finantza-datuen korronteetatik ere irakur ditzake.
MATLAB lehen zoragarria zen zenbakizko datu estatikoekin lan egiteko bektore eta matrizeetan. Hedatzen ari diren gaitasunak direla eta, erabiltzaileek ikasketa automatikoko eredu sofistikatuak exekutatu ditzakete, datuak bistaratzea eta baita mugikor eta mahaigaineko aplikazioak garatu ere.
GUI (Graphical User Interface) eta beste tresna batzuk eskainiz, hala nola seinaleen analisia eta sintonizatzaileak, MATLABek ingurune interaktibo bat eskaintzen du. MATLABek softwarea sortzeko eta arazketarako tresnak ere eskaintzen ditu.
GUIaren bidez, MATLABen fitxategiak inportatzea eta esportatzea erraza da. Gure softwarearen sorreran goazen heinean, lan-eremuko datuak ikus ditzakegu eta behar izanez gero alda ditzakegu.
Ezaugarriak
- Zenbakizko konputazio zein sinbolikoa egin daiteke horrekin.
- Ingeniaritza eta ordenagailu zientifikoetan gehienbat erabiltzen den goi-mailako lengoaia da.
- Funtzio matematikoen liburutegi handi bat eskaintzen du aljebra linealetarako, estatistiketarako, Fourier analisirako, iragazketarako, optimizaziorako, zenbakizko integraziorako eta ekuazio diferentzial arrunten ebazpenerako.
- Trama pertsonalizatuak egiteko tresnak eta datuak ikusteko integratutako irudiak biltzen ditu.
- Erabiltzaile-interfaze grafiko bereziak dituzten aplikazioak sortzeko tresnak eskaintzen ditu.
- MATLAB-en programazio-interfazeak tresnak eskaintzen dizkie garatzaileei beren programen errendimendua eta mantentze-gaitasuna hobetzeko.
- MATLABen oinarritutako algoritmoetarako integrazio-tresnak eskaintzen ditu hirugarrenen programa eta lengoaiekin, besteak beste, C, Java,.NET eta Microsoft Excel.
- JDBC/ODBC datu-baseetako denbora errealeko hainbat datu natiboki onar ditzake MATLABek, sentsoreak, bideoak, irudiak, telemetria, bitarrak eta beste datu mota batzuk barne.
Matlab, Julia eta Python-en arteko desberdintasunak
Arrakasta
Python programazio-lengoaiarik erabilienen zerrendaren lehen postuan dago orain. Edozein hizkuntzatako garatzaile-komunitate handienetako batekin, 30 urte baino gehiago daramatza erabiltzen eta pentsa daitekeen arazo bakoitzerako erantzunak eta laguntza eskaintzen ditu.
Zale kopurua etengabe hazten joan bada ere, Juliak komunitate txikia baina konprometitua du, eta laguntza gehiena egileek ematen dute oraindik.
Juliaren blog espezifikoak eta hazten ari den komunitate batek hainbat plataformatan erabiltzeari buruzko ezagutzak partekatzen dituzte.
Datuen zientziatik kanpo Juliaren erabilera protagonismoa hazten joango dela aurreikusten da.
Lengoaia web garapen-esparruak hartzen hasi berri da, garapen-aukera eta, ondorioz, garatzaileen multzoa zabalduz.
Bestalde, MATLABek eramangarritasunean muga batzuk ditu, programa garestia delako.
MATLAB edo MATLAB Component Runtime duten plataformek soilik exekutatu ditzakete MATLAB fitxategiak beste plataformetan (MCR). MATLABen OOP sofistikatuagoa eta korapilatsuagoa denez, pertsona jakin batzuentzat nahasgarriagoa izan daiteke.
Hala ere, MATLAB hizkuntza sofistikatuagoa izan ohi da.
Speed
Exekuzioaren abiadura funtsezkoa da kodea garatzen ari zaren bitartean. Julia exekutatzen den erritmoa C programazio-lengoaiaren antzekoa da. Hizkuntza azkarra eskaintzeko garatu zen.
Beste hizkuntza interpretatu batzuek ez bezala, Juliak ez du exekuzioa bizkortzen. Julian programak sortzeko, LLVM markoa erabiltzen da. \
Eskuzko profilak eta optimizazio teknikak erabili gabe, Juliak abiadura eskatzen duten errendimendu zailtasunei aurre egiten die. Big Data behar duten arazoetarako, Cloud Computing, Datuen Analisia eta Informatika Estatistikoa, Juliak erantzun zoragarria eskaintzen du.
Bistan da Julia Python-en gainetik dagoela bere errendimendua eta bizkortasuna kontrastatzen ditugunean.
Matlab, berriz, goi-mailako programazio-lengoaia bat da datu egiturak, kontrolatzeko fluxuen adierazpenak, funtzioak, irteera/sarrera eta objektuetara zuzendutako programazioa.
Bota azkarreko aplikazioak azkar sortzeko eta aplikazio-programa integralak, konplikatuak eta handiak sortzeko aukera ematen du.
Liburutegiak
Liburutegi hauek inportatuz eta haien funtzioak erabiliz, Python-en liburutegi zabalak Python-en garapena askoz errazten du.
Pythonekin alderatuta, Juliak liburutegiko baliabide zabalen eskasia pairatzen du. Hirugarrenen liburutegi kopuru handi batek Python ere onartzen du. Paketeen mantenu desegokia dela eta, Juliaren liburutegiek ere arazo hau dute.
Nahiz eta hasieran datuak bistaratzeko denbora pixka bat behar izan, Juliak C liburutegiekin interfazea dezake.
Juliaren liburutegien garapena beharrezkoa da hizkuntza berri gisa arrakasta izateko.
Estatistika, aljebra lineala, zenbakizko integrazioa, iragazketa, Fourier-en analisia, optimizazioa eta ekuazio diferentzial arruntak ebazteko, funtzio matematikoen liburutegi handi bat eskaintzen du Matlab-ek.
Aldakortasuna
Python ulertzeko eta idazteko erraza den hizkuntza bat da, eta askotarikoa da. Python-en moldagarritasunak bikaina egiten du programazio-zereginetarako, besteak beste, web script-a, garapena eta automatizazioa.
Zereginak egin ditzake eta hainbat liburutegi eta esparru erabiltzen dituenez, Python da garatzaileentzako aukeratutako hizkuntza.
Python malguagoa da, eta Julia programazio zientifikoko arazoak konpontzen gailentzen da.
Batez ere Matlab kodetze-tresna zuzen gisa erabiltzea ingeniaritza-kalkulu estandarrak egiteko interesa duten ingeniariek erabilgarria izango dute.
Erraza da kodetzaile ez direnentzat logika exekutagarria eraikitzea, dagoeneko presente dauden garapen-ingurune integratua eta araztearen ondorioz.
Onartutako tresnak
Edozein programatzailek programazio-lengoaia bat aukeratuko du software-garapeneko proiektu guztietarako goi mailako tresna-laguntza eskaintzen duena.
Juliak Python-ek baino hobeto funtzionatzen du tresna-laguntzari dagokionez. Juliaren tresneriaren euskarria funtzionala da oraindik, baina Pythonen tresnen laguntza bikaina da.
Hori dela eta, Juliak ez ditu Python-en diagnostikorako eta konpontzeko gaitasun batzuk errendimendu-arazoetarako.
Gainera, Juliaren kasuan interfaze segurua izateko aukera handiagoa dago, jatorrizko APIak dituen hizkuntza berri bat delako.
MATLABek eskaintzen duen ezarpen interaktiboak esplorazio, diseinu eta arazoak ebazteko aukera ematen du. Programatzaileek erabil ditzaketen baliabideen bilduma da.
Laneko aldagaiak kudeatzeko eta datuak inportatzeko eta esportatzeko tresnak ditu. Gainera, MATLAB fitxategiak prozesatzeko, arazketarako eta profilak egiteko tresnak biltzen ditu.
Ondorioa
Laburbilduko dut Julia hizkuntza espezializatua dela, gehienbat talde txiki batek erabiltzen duena.
Julia, ziurrenik, oso gustuko eta eskatzen den hizkuntza batean eboluzionatuko da garatzaileek eta komunitateak bere gaitasunak zabaldu ahala.
Milioika pertsonek erabiltzen dute Python, hizkuntza finkatua dena, eta hamaika hirugarrenen programa daude eskuragarri. Jolasetatik hasi eta datuen ikerketara, nonahi erabiltzen da.
Garatzaile guztien curriculumak Python barne hartzen du oinarrizko hizkuntzetako bat, eta hizkuntza berriak etengabe konektatzeko gai direnez, ez da laster ordezkatuko.
Julia eta Python gaur egun datu-zientzien arloan programazio-lengoaiarik ezagunenak badira ere, MATLABek ospea eta aplikazio-eremua irabaziko duela aurreikusten da, eredu kolektiboen garapen eta hedapen-gaitasun handia duelako.
Erabiltzaileek plataforma sendo bakarra erabil dezakete ML ereduak diseinatzeko, datuak aztertzeko eta mahaigaineko eta mugikorreko aplikazioak eraikitzeko GUI pertsonalizatuekin MATLABen posizioa nabarmen hobetzen du datu zientzien sektorean.
Utzi erantzun bat