فهرست مندرجات[پنهان شدن][نمایش]
پایتون یک زبان برنامه نویسی شناخته شده و پرکاربرد است. همچنین این زبان برای دانشمندان داده، تحلیلگران داده، مهندسان یادگیری ماشین و کسانی که در هوش مصنوعی کار می کنند، ترجیح داده می شود.
از آنجایی که این یک زبان منبع باز است، ساده است و گزینه های کدنویسی متنوعی دارد.
در میان موارد استفاده متعددی که پایتون پوشش می دهد، تجزیه و تحلیل داده ها به یکی از مهم ترین موارد تبدیل شده است. اکوسیستم پایتون غنی از کتابخانه ها، ابزارها و برنامه هایی است که محاسبات علمی و تجزیه و تحلیل داده ها را آسان تر و سریع تر می کند.
پایتون برای سازندگان جولیا، برنامهای که برای «محاسبات علمی» در نظر گرفته شده است، به اندازه کافی سریع نیست. فراگیری ماشین، داده کاوی، جبر خطی در مقیاس بزرگ، محاسبات توزیع شده و موازی، با توجه به توضیحات آنها.
جولیا آرزوی ارائه دارد تحلیلگران داده و دانشمندان نه تنها ایجاد سریع و راحت، بلکه اجرای سریع رعد و برق.
آرایه ها، جبر خطی و ماتریس ها همگی بخشی از زبان برنامه نویسی ریاضی و فنی هستند که به عنوان Matlab شناخته می شوند. به خوبی به عنوان یک فضای درجه یک برای هر فعالیت شناخته شده است.
در طول 10 سال گذشته، محیطهای محاسباتی علمی مانند Mathematica، Maple و Matlab به طور قابل توجهی محبوبتر شدهاند، زیرا دانشمندان و مهندسان در چنین محیطهایی احساس بهرهوری بیشتری میکنند.
جعبه ابزار گسترده و نحو ساده زبان های دستوری مورد استفاده در این محیط ها یکی از دلایل آشکار است.
در این پست، Matlab، Julia و Python را با هم مقایسه می کنیم تا به شما کمک کنیم بفهمید کدام زبان برای چه هدفی استفاده می شود و مهمتر از همه، کدام یک برای شما ایده آل است.
مقدمه ای بر پــایتــون
یکی از محبوب ترین زبان های برنامه نویسی امروزه از پایتون استفاده می شود. برای اولین بار در سال 1991 استفاده شد و یک زبان سطح بالا، تفسیر شده و چند پارادایم است.
این شامل کتابخانه ها و ابزارهای زیادی برای یادگیری ماشین، هوش مصنوعی (AI) و توسعه برنامه ها و وب سایت ها (ML) است. احتمالاً پایتون زبانی است که برای برنامه نویسی هر چیزی از آن استفاده می کنید.
به دلیل قدرت، تطبیق پذیری و نحوی که به راحتی قابل درک و تسلط است، پایتون مورد علاقه توسعه دهندگان است.
تقریبا 70 درصد از توسعه دهندگان ادعا می کنند که از پایتون برای ایجاد الگوریتم های قدرتمند هوش مصنوعی و ML برای تجزیه و تحلیل احساسات و پردازش زبان طبیعی استفاده می کنند. زبان های انتخابی برای علم داده پایتون و R هستند.
کتابخانه های خارجی متعددی که توسط جامعه توسعه دهندگان بزرگ پایتون ایجاد شده است، چیزی است که به آن انعطاف پذیری می دهد.
پایتون از چندین مورد از این ماژول ها برای انجام وظایف ریاضی و علمی در علم داده استفاده می کند. از جمله محبوب ترین ها می توان به NumPy، TensorFlow، PyTorch، Pandas و Maplotlib اشاره کرد.
پشتیبانی پایتون از فرمت های داده رایج مانند فایل های CSV و JSON و توانایی آن در تعامل با پایگاه های داده SQL نیز توجیه قوی برای استفاده از آن است.
امکانات
- این یک زبان منبع باز قابل دانلود رایگان است که به صورت آنلاین در دسترس است.
- این یک زبان برنامه نویسی سطح بالا و آسان برای یادگیری است.
- کلاسها، چندشکلی، کپسولهسازی و سایر ایدههای شی گرا توسط زبان پشتیبانی میشوند.
- پایتون یک زبان توسعه پذیر است و از C یا C++ می توان برای نوشتن و کامپایل برنامه های پایتون استفاده کرد.
- این یک زبان تفسیری است، بنابراین تالیف آن ضروری نیست. اشکال زدایی کد با اجرای خط به خط خطوط آسان تر می شود.
- پایتون با مجموعه قابل توجهی از کتابخانه ها ارائه می شود که می توان از آنها برای ساده سازی توسعه با وارد کردن آنها استفاده کرد. در نتیجه برنامهنویسان مجبور نیستند این کد دقیق را دوباره انجام دهند.
- متغیرها قبل از استفاده در این زبان تایپ شده پویا نیازی به تعریف ندارند زیرا نوع داده در زمان اجرا تعیین می شود.
مقدمه ای بر جولیا
با اولین نسخه پایدار خود که در سال 2018 منتشر شد، جولیا، یک تازه وارد در زمینه زبان های برنامه نویسی، در سال 2012 ایجاد شد تا نیازهای جوامع علم داده و یادگیری ماشین را برای زبانی سریعتر و ریاضی محور برآورده کند.
با کمک سخت افزارهای مدرن همزمان، موازی و محاسبات توزیع شده Julia یک زبان برنامه نویسی است که ظریف ترین جنبه های زبان های برنامه نویسی دیگر را ترکیب می کند.
نحو جولیا، که عمدتاً برای محاسبات فنی در نظر گرفته شده است، با پایتون قابل مقایسه است.
جولیا یک زبان برنامه نویسی پویا، سطح بالا و با کارایی بالا است.
از آنجایی که جبر خطی جزء ضروری این زبان است، جبر خطی به طور گسترده در یادگیری ماشین، علم داده، داده کاوی، تجزیه و تحلیل عددی و برای هر هدف ریاضی استفاده می شود.
سادگی، کارایی عالی و سرعت جولیا آن را برای استفاده با مدل های داده پیچیده جذاب می کند.
اما برای دانشمندان، امکان ترجمه زبان فرمولی علم به کد یک معامله شکن است: جولیا از الفبای یونانی پشتیبانی می کند و امکان استفاده از معادلات ریاضی را بدون تبدیل آنها به یک زبان کدنویسی می دهد.
امکانات
- جولیا از نحو ساده استفاده می کند.
- برای افزودن دستورات سریع، جولیا یک خط فرمان تعاملی و یک حلقه چاپ خواندن Eval (REPL) دارد.
- برای تعامل با برنامههای Fortran، C و Python، میتواند به راحتی کتابخانههای خارجی را وارد کرده و از آن استفاده کند.
- کامپایل Just-in-time (JIT) یکی از ویژگی های زبان کامپایل شده جولیا است. جولیا از چارچوب LLVM برای مجموعه استفاده می کند که به اجرای سریع آن کمک می کند.
- استفاده از نحو جولیا برای هر کسی که روی کدنویسی مبتنی بر ریاضیات کار می کند آسان است زیرا شبیه معادلات ریاضی است.
- متا برنامه نویسی یکی از ویژگی های جولیا است که برنامه های جولیا را قادر می سازد تا برنامه های جولیا را تولید کنند.
- این دستگاه دارای یک دیباگر است که به برنامه نویسان امکان می دهد نقاط شکست را تعیین کرده و نتایج را بررسی کنند.
- هر دو نوع استاتیک و پویا توسط جولیا پشتیبانی می شوند. قبل از استفاده از یک متغیر، می توانید آن را اعلام کنید، یا می توانید تابعی ایجاد کنید که متغیرها را به طور ضمنی دریافت کند.
مقدمه ای بر متلب
محیط تعاملی و نسل چهارم زبان برنامه نویسی سطح بالا MATLAB (آزمایشگاه ماتریس) برای محاسبات عددی، تجسم و برنامه نویسی استفاده می شود.
دستکاری ماتریس، ترسیم توابع و داده ها، اجرای الگوریتم ها، توسعه رابط کاربر، تعامل با برنامه های نوشته شده به زبان های دیگر مانند C، C++، جاوا و FORTRAN و تجزیه و تحلیل و توسعه الگوریتم ها، ایجاد مدل ها و برنامه ها و پیاده سازی رابط های کاربری.
شما می توانید محاسبات ریاضی، ایجاد نمودارها، و استفاده از روش های عددی را با کمک بسیاری از دستورات داخلی و توابع ریاضی.
پس از دههها تکامل، MATLAB اکنون میتواند دادهها را از فایلهای مسطح، پایگاههای داده، فضای ذخیرهسازی ابری، تجهیزات جمعآوری دادهها و حتی جریانهای دادههای مالی زنده بخواند.
متلب قبلاً برای کار با داده های عددی استاتیک در بردارها و ماتریس ها فوق العاده بود. با توجه به قابلیتهای در حال گسترش، کاربران اکنون میتوانند مدلهای یادگیری ماشینی پیچیده را اجرا کنند، تجسم دادهها را انجام دهند و حتی برنامههای موبایل و دسکتاپ را توسعه دهند.
MATLAB با ارائه رابط کاربری گرافیکی (رابط کاربری گرافیکی) و ابزارهای دیگر مانند آنالیز سیگنال و تیونرها، یک محیط تعاملی را ارائه می دهد. متلب همچنین ابزارهایی برای ایجاد نرم افزار و اشکال زدایی ارائه می دهد.
از طریق رابط کاربری گرافیکی، وارد کردن و صادر کردن فایل ها در متلب ساده است. همانطور که وارد ساخت نرم افزار خود می شویم، می توانیم داده های فضای کاری را بررسی کرده و در صورت لزوم آن را تغییر دهیم.
امکانات
- محاسبات عددی و نمادین را می توان با آن انجام داد.
- این یک زبان سطح بالا است که بیشتر در کامپیوترهای مهندسی و علمی استفاده می شود.
- این یک کتابخانه قابل توجه از توابع ریاضی برای جبر خطی، آمار، تجزیه و تحلیل فوریه، فیلتر کردن، بهینه سازی، ادغام عددی، و حل معادلات دیفرانسیل معمولی ارائه می دهد.
- این شامل ابزارهایی برای ایجاد نمودارهای سفارشی و همچنین تصاویر داخلی برای مشاهده داده ها است.
- ابزارهایی برای ایجاد برنامه ها با رابط کاربری گرافیکی منحصر به فرد ارائه می دهد.
- رابط برنامه نویسی متلب ابزارهایی را در اختیار توسعه دهندگان قرار می دهد تا عملکرد و قابلیت نگهداری برنامه های خود را افزایش دهند.
- ابزارهای یکپارچه سازی الگوریتم های مبتنی بر MATLAB با برنامه ها و زبان های شخص ثالث، از جمله C، Java،.NET، و Microsoft Excel را ارائه می دهد.
- انواع داده های بلادرنگ از پایگاه های داده JDBC/ODBC را می توان به صورت بومی توسط MATLAB پشتیبانی کرد، از جمله سنسور، ویدئو، تصویر، تله متری، باینری و انواع دیگر داده ها.
تفاوت بین Matlab، Julia و Python
محبوبیت
پایتون اکنون در صدر فهرست پرکاربردترین زبان های برنامه نویسی قرار دارد. با یکی از بزرگترین جوامع توسعهدهنده برای هر زبان، بیش از 30 سال است که استفاده میشود و برای هر مشکل قابل تصور پاسخ و کمک ارائه میدهد.
حتی اگر تعداد طرفداران به طور پیوسته در حال افزایش باشد، جولیا یک جامعه کوچک اما متعهد دارد و اکثریت حمایت هنوز توسط نویسندگان ارائه می شود.
وبلاگ های خاص جولیا و یک جامعه رو به رشد دانش خود را در مورد استفاده از آن در پلتفرم های مختلف به اشتراک می گذارند.
پیشبینی میشود که استفاده از جولیا در خارج از علم داده رشد چشمگیری داشته باشد.
این زبان به تازگی شروع به پذیرش چارچوب های توسعه وب کرده است و دامنه امکانات توسعه و در نتیجه، مجموعه توسعه دهندگانی را که از آن استفاده می کنند را گسترش داده است.
از سوی دیگر، متلب محدودیت های خاصی در قابلیت حمل دارد زیرا برنامه ای گران قیمت است.
فقط پلتفرمهایی که دارای MATLAB یا کامپوننت MATLAB Runtime هستند میتوانند فایلهای متلب را روی پلتفرمهای دیگر (MCR) اجرا کنند. از آنجایی که OOP MATLAB پیچیده تر و پیچیده تر است، می تواند برای افراد خاص گیج کننده تر باشد.
با این حال، متلب اغلب زبان پیچیده تری است.
سرعت
سرعت اجرا هنگام توسعه کد بسیار مهم است. سرعت اجرای جولیا مشابه زبان برنامه نویسی C است. برای ارائه یک زبان سریع ایجاد شده است.
بر خلاف سایر زبان های تفسیری، جولیا سرعت اجرا را افزایش نمی دهد. برای ایجاد برنامه در جولیا، از چارچوب LLVM استفاده شده است. \
جولیا بدون استفاده از روشهای پروفایل دستی و بهینهسازی، مشکلات عملکردی را که نیاز به سرعت دارند، برطرف میکند. برای مشکلاتی که به داده های بزرگ نیاز دارند، ابر رایانه، تجزیه و تحلیل داده ها، و محاسبات آماری، جولیا یک پاسخ فوق العاده ارائه می دهد.
واضح است که جولیا از پایتون برتری دارد وقتی عملکرد و سرعت آن را مقایسه کنیم.
از طرف دیگر، Matlab یک زبان برنامه نویسی سطح بالا است که دارای ویژگی های خاص است ساختارهای داده، دستورات جریان، توابع، خروجی/ورودی و برنامه نویسی شی گرا را کنترل کنید.
این امکان ایجاد سریع برنامه های دور ریختنی و همچنین ایجاد برنامه های کاربردی جامع، پیچیده و بزرگ را فراهم می کند.
کتابخانه
با وارد کردن ساده این کتابخانه ها و استفاده از توابع آنها، کتابخانه وسیع پایتون توسعه برای پایتون را بسیار آسان تر می کند.
هنگامی که جولیا با پایتون مقایسه می شود، از کمبود منابع کتابخانه ای گسترده رنج می برد. تعداد قابل توجهی از کتابخانه های شخص ثالث نیز از پایتون پشتیبانی می کنند. به دلیل نگهداری ناکافی بسته، کتابخانه های جولیا نیز این مشکل را دارند.
حتی اگر در ابتدا تجسم داده ها مدتی طول می کشد، جولیا می تواند با کتابخانه های C ارتباط برقرار کند.
توسعه کتابخانه های جولیا برای موفقیت آن به عنوان یک زبان جدید ضروری است.
برای محاسبه آمار، جبر خطی، یکپارچه سازی عددی، فیلتر کردن، تحلیل فوریه، بهینه سازی و حل معادلات دیفرانسیل معمولی، کتابخانه بزرگی از توابع ریاضی توسط Matlab ارائه شده است.
همه کاره بودن
پایتون زبانی آسان برای درک و نوشتن است که آن را همه کاره می کند. سازگاری پایتون آن را برای کارهای برنامه نویسی از جمله برنامه نویسی وب، توسعه و اتوماسیون عالی می کند.
از آنجا که می تواند وظایف را انجام دهد و از کتابخانه ها و فریم ورک های مختلفی استفاده می کند، پایتون زبان انتخابی برای توسعه دهندگان است.
پایتون انعطافپذیرتر است، در حالی که جولیا در حل مشکلات برنامهنویسی علمی برتری دارد.
مهندسانی که در درجه اول علاقه مند به استفاده از Matlab به عنوان یک ابزار کدگذاری ساده برای انجام محاسبات مهندسی استاندارد هستند، آن را مفید خواهند یافت.
ایجاد منطق اجرایی برای غیر کدنویس ها به دلیل محیط توسعه یکپارچه و اشکال زدایی که از قبل وجود دارد، ساده است.
ابزارهای پشتیبانی شده
هر برنامه نویسی زبان برنامه نویسی را انتخاب می کند که از ابزارهای درجه یک برای همه پروژه های توسعه نرم افزار پشتیبانی می کند.
جولیا از نظر پشتیبانی ابزار بهتر از پایتون عمل می کند. پشتیبانی از ابزار جولیا هنوز هم کاربردی است، اما پشتیبانی ابزار پایتون عالی است.
به همین دلیل، جولیا فاقد برخی از قابلیتهای تشخیصی و اصلاحی پایتون برای مشکلات عملکرد است.
علاوه بر این، در مورد جولیا، شانس بیشتری برای یک رابط ناامن وجود دارد، زیرا این یک زبان جدید با API های بومی است.
تنظیمات تعاملی ارائه شده توسط MATLAB کاوش، طراحی و حل مسئله را امکانپذیر میسازد. این مجموعه ای از منابعی است که برنامه نویسان می توانند از آنها استفاده کنند.
دارای ابزارهایی برای مدیریت متغیرهای فضای کاری و وارد کردن و صادر کردن داده ها است. علاوه بر این، شامل ابزارهایی برای پردازش، اشکال زدایی و پروفایل فایل های متلب می باشد.
نتیجه
من اینطور خلاصه کنم که جولیا یک زبان تخصصی است که بیشتر توسط گروه کوچکی استفاده می شود.
جولیا احتمالاً زمانی که توسعهدهندگان و جامعه قابلیتهای آن را گسترش میدهند، به یک زبان محبوب و پر تقاضا تبدیل خواهد شد.
میلیونها نفر از پایتون استفاده میکنند که یک زبان جا افتاده است و برنامههای شخص ثالث بیشماری در دسترس هستند. از بازی ها گرفته تا تحقیقات داده ها، در همه جا استفاده می شود.
برنامه درسی هر توسعهدهندهای شامل پایتون بهعنوان یکی از زبانهای اساسی است، و از آنجایی که زبانهای جدید دائماً میتوانند با آن ارتباط برقرار کنند، به این زودی جایگزین نخواهد شد.
اگرچه جولیا و پایتون در حال حاضر محبوبترین زبانهای برنامهنویسی در زمینه علم داده هستند، اما پیشبینی میشود که متلب به دلیل تواناییهای توسعه و استقرار مدلسازی جمعی برتر، محبوبیت و گستره برنامهنویسی را افزایش دهد.
این واقعیت که کاربران میتوانند از یک پلتفرم قوی برای طراحی مدلهای ML، تجزیه و تحلیل دادهها، و ساخت اپلیکیشنهای دسکتاپ و موبایل با رابط کاربری گرافیکی سفارشیشده استفاده کنند، موقعیت متلب را در بخش علم داده به طور قابل توجهی بهبود میبخشد.
پاسخ دهید