Python on hyvin tunnettu ja yleisesti käytetty ohjelmointikieli. Se on myös ensisijainen kieli datatieteilijöille, tietoanalyytikoille, koneoppimisinsinööreille ja tekoälyn parissa työskenteleville.
Koska se on avoimen lähdekoodin kieli, se on suoraviivainen ja siinä on useita koodausvaihtoehtoja.
Pythonin kattamien lukuisten käyttötapausten joukossa data-analytiikka on kasvanut yhdeksi tärkeimmistä. Python-ekosysteemissä on runsaasti kirjastoja, työkaluja ja sovelluksia, jotka mahdollistavat tieteellisen laskennan ja tietojen analysoinnin helpommin ja nopeammin.
Python ei ole tarpeeksi nopea Julia-ohjelman luojille. Ohjelma on tarkoitettu "tieteelliseen laskemiseen, koneoppiminen, tiedon louhinta, laajamittainen lineaarinen algebra, hajautettu ja rinnakkaislaskenta”, kuvauksen mukaan.
Julia haluaa tarjota dataanalyytikot ja tiedemiehet ei vain nopeaa ja mukavaa luomista vaan myös salamannopeaa toteutusta.
Taulukot, lineaarialgebra ja matriisit ovat kaikki osa matemaattista ja teknistä ohjelmointikieltä, joka tunnetaan nimellä Matlab. Se on tunnustettu huippuluokan ilmapiiriksi mille tahansa toiminnalle.
Viimeisten 10 vuoden aikana tieteelliset laskentaympäristöt, kuten Mathematica, Maple ja Matlab, ovat tulleet huomattavasti suositummiksi, koska tiedemiehet ja insinöörit tuntevat olevansa tuottavampia tällaisissa ympäristöissä.
Näissä ympäristöissä käytettyjen komentokielten laaja työkalupakki ja yksinkertainen syntaksi ovat yksi ilmeinen syy.
Tässä viestissä vertaamme Matlabia, Juliaa ja Pythonia auttaaksemme sinua ymmärtämään, mitä kieltä käytetään mihin tarkoitukseen ja mikä tärkeintä, mikä on ihanteellinen sinulle.
Johdatus Python
Yksi suosituimmat ohjelmointikielet Nykyään käytössä on Python. Sitä käytettiin ensimmäisen kerran vuonna 1991, ja se on korkean tason, tulkittu, usean paradigman kieli.
Se sisältää paljon kirjastoja ja työkaluja koneoppimiseen, tekoälyyn (AI) sekä sovellusten ja verkkosivustojen kehittämiseen (ML). Python on luultavasti kieli, jota käytät ohjelmoimaan mitä tahansa.
Python on kehittäjien suosikki tehonsa, monipuolisuutensa ja helposti ymmärrettävän ja hallittavan syntaksin ansiosta.
Lähes 70 % kehittäjistä väittää käyttävänsä Pythonia tehokkaiden tekoäly- ja ML-algoritmien luomiseen tunteiden analysointiin ja luonnollisen kielen käsittelyyn. Tietotekniikan suosituimmat kielet ovat Python ja R.
Pythonin suuren kehittäjäyhteisön luomat lukuisat ulkoiset kirjastot antavat sille joustavuutta.
Python käyttää useita näistä moduuleista datatieteen matemaattisten ja tieteellisten tehtävien hoitamiseen. Suosituimpia ovat NumPy, TensorFlow, PyTorch, Pandas ja Maplotlib.
Pythonin tuki yleisille tietomuodoille, kuten CSV- ja JSON-tiedostoille, ja sen kyky olla vuorovaikutuksessa SQL-tietokantojen kanssa ovat myös vahvat perusteet sen käytölle.
Ominaisuudet
- Se on ilmaiseksi ladattava avoimen lähdekoodin kieli, joka on saatavilla verkossa.
- Se on helposti opittava, kehittäjäystävällinen korkean tason ohjelmointikieli.
- Luokkia, polymorfismia, kapselointia ja muita olio-ideoita tukee kieli.
- Python on laajennettava kieli, ja C:tä tai C++:aa voidaan käyttää Python-ohjelmien kirjoittamiseen ja kääntämiseen.
- Se on tulkittua kieltä, joten kokoaminen ei ole välttämätöntä. Koodin virheenkorjausta helpottaa rivi riviltä suoritettavat rivit.
- Pythonissa on huomattava kokoelma kirjastoja, joita voidaan käyttää kehityksen virtaviivaistamiseen yksinkertaisesti tuomalla ne. Tämän seurauksena kehittäjien ei tarvitse tehdä tätä tarkkaa koodia uudelleen.
- Muuttujia ei tarvitse määrittää ennen käyttöä tässä dynaamisesti kirjoitetussa kielessä, koska tietotyyppi päätetään ajon aikana.
Johdatus Julia
Vuonna 2018 julkaistun ensimmäisen vakaan versionsa myötä Julia, uusi tulokas ohjelmointikielten alalla, luotiin vuonna 2012 vastaamaan tietotiede- ja koneoppimisyhteisöjen tarpeisiin nopeammasta, matemaattisesta kielestä.
Nykyaikaisten laitteistojen Concurrent, Parallel ja Hajautettu tietojenkäsittely Julia on ohjelmointikieli, joka yhdistää muiden ohjelmointikielten herkimmät ominaisuudet.
Pääosin tekniseen laskemiseen tarkoitetun Julian syntaksi on verrattavissa Pythonin syntaksiin.
Julia on dynaaminen, korkeatasoinen ja suorituskykyinen ohjelmointikieli.
Koska lineaarialgebra on tämän kielen olennainen osa, sitä hyödynnetään laajasti koneoppimisessa, datatieteessä, tiedon louhinnassa, numeerisessa analyysissä ja kaikissa matemaattisissa tarkoituksissa.
Julian yksinkertaisuus, erinomainen tehokkuus ja nopeus tekevät siitä houkuttelevan käytettäväksi monimutkaisten tietomallien kanssa.
Mutta tiedemiehille mahdollisuus kääntää Tieteen kaavakieli koodiksi on murros: Julialla on tuki kreikkalaisille aakkosille, mikä mahdollistaa matemaattisten yhtälöiden käytön muuntamatta niitä ensin koodauskieleksi.
Ominaisuudet
- Julia käyttää suoraviivaista syntaksia.
- Juliassa on interaktiivinen komentorivi ja Read Eval Print Loop (REPL) -komentojen lisäämistä varten.
- Fortran-, C- ja Python-ohjelmien kanssa vuorovaikutuksessa se voi helposti tuoda ja käyttää ulkoisia kirjastoja.
- Just-in-time (JIT) -kokoelma on käännetyn kielen Julia ominaisuus. Julia käyttää kokoelmassa LLVM-kehystä, mikä edistää sen nopeaa toteutusta.
- Julian syntaksia on helppo käyttää kaikille, jotka työskentelevät matematiikkapohjaisen koodauksen parissa, koska se muistuttaa matemaattisia yhtälöitä.
- Meta-ohjelmointi on Julian ominaisuus, jonka avulla Julia-ohjelmat voivat tuottaa Julia-sovelluksia.
- Sen mukana tulee virheenkorjaus, jonka avulla ohjelmoijat voivat asettaa keskeytyskohtia ja tutkia tuloksia.
- Julia tukee sekä staattisia että dynaamisia tyyppejä. Ennen kuin käytät muuttujaa, voit ilmoittaa sen tai voit luoda funktion, joka ottaa muuttujat implisiittisesti.
Johdatus matlab
Interaktiivista ympäristöä ja neljännen sukupolven korkean tason ohjelmointikieltä MATLAB (matrix laboratory) käytetään numeeriseen laskemiseen, visualisointiin ja ohjelmointiin.
Se mahdollistaa matriisikäsittelyt, funktioiden ja datan piirtämisen, algoritmien toteuttamisen, käyttöliittymät, vuorovaikutus muilla kielillä kirjoitettujen ohjelmien kanssa, kuten C, C++, Java ja FORTRAN, sekä algoritmien analysointi ja kehittäminen, mallien ja sovellusten luominen sekä käyttöliittymien toteuttaminen.
Voit tehdä matemaattisia laskelmia, luoda kaavioita ja käyttää numeerisia lähestymistapoja monien sisäänrakennettujen komentojen ja matemaattiset funktiot.
Vuosikymmenten kehityksen jälkeen MATLAB voi nyt lukea tietoja litteistä tiedostoista, tietokannoista, pilvitallennusvälineistä, tiedonkeruuvälineistä ja jopa reaaliaikaisista taloustietovirroista.
MATLAB oli aiemmin loistava työskentely staattisen numeerisen datan kanssa vektoreissa ja matriiseissa. Laajentuvien ominaisuuksiensa ansiosta käyttäjät voivat nyt käyttää kehittyneitä koneoppimismalleja, tehdä datan visualisointia ja jopa kehittää mobiili- ja työpöytäsovelluksia.
MATLAB tarjoaa interaktiivisen ympäristön tarjoamalla GUI:n (Graphical User Interface) ja muita työkaluja, kuten signaalianalyysin ja virittimet. MATLAB tarjoaa myös työkaluja ohjelmistojen luomiseen ja virheenkorjaukseen.
GUI:n kautta tiedostojen tuonti ja vienti MATLABissa on helppoa. Ohjelmistoamme luotaessa voimme tarkastaa työtilan tiedot ja muuttaa niitä tarpeen mukaan.
Ominaisuudet
- Sillä voidaan tehdä sekä numeerista että symbolista laskentaa.
- Se on korkean tason kieli, jota käytetään enimmäkseen insinööri- ja tieteellisissä tietokoneissa.
- Se tarjoaa laajan kirjaston matemaattisia funktioita lineaarista algebraa, tilastoja, Fourier-analyysiä, suodatusta, optimointia, numeerista integrointia ja tavallisten differentiaaliyhtälöiden ratkaisua varten.
- Se sisältää työkaluja mukautettujen kaavioiden tekemiseen sekä sisäänrakennetut visuaalit tietojen katseluun.
- Se tarjoaa työkaluja sovellusten luomiseen ainutlaatuisilla graafisilla käyttöliittymillä.
- MATLABin ohjelmointirajapinta tarjoaa kehittäjille työkaluja ohjelmiensa suorituskyvyn ja ylläpidettävyyden parantamiseen.
- Se tarjoaa integrointityökaluja MATLAB-pohjaisille algoritmeille kolmannen osapuolen ohjelmien ja kielten kanssa, mukaan lukien C, Java,.NET ja Microsoft Excel.
- MATLAB voi tukea JDBC/ODBC-tietokannoista erilaisia reaaliaikaisia tietoja, mukaan lukien anturi-, video-, kuva-, telemetria-, binaari- ja muun tyyppiset tiedot.
Erot Matlabin, Julian ja Pythonin välillä
Suosio
Python on nyt eniten käytettyjen ohjelmointikielten listan kärjessä. Se on yksi suurimmista kaikkien kielten kehittäjäyhteisöistä, ja se on ollut käytössä yli 30 vuotta ja tarjoaa vastauksia ja apua jokaiseen mahdolliseen ongelmaan.
Vaikka fanien määrä on tasaisesti kasvanut, Julialla on pieni mutta sitoutunut yhteisö, ja suurimman osan tuesta ovat edelleen kirjoittajat.
Juliakohtaiset blogit ja kasvava yhteisö jakavat tietonsa sen käytöstä useilla alustoilla.
Julian käytön ennustetaan kasvavan tietotekniikan ulkopuolella.
Kieli on juuri alkanut omaksua verkkokehityskehykset, mikä laajentaa kehitysmahdollisuuksien kirjoa ja sitä kautta sitä käyttävien kehittäjien joukkoa.
Toisaalta MATLABilla on tiettyjä rajoituksia siirrettävyydelle, koska se on kallis ohjelma.
Vain alustat, joissa on MATLAB tai MATLAB Component Runtime, voivat suorittaa MATLAB-tiedostoja muilla alustoilla (MCR). Koska MATLABin OOP on kehittyneempi ja monimutkaisempi, se voi olla hämmentävämpi joillekin ihmisille.
MATLAB on kuitenkin usein kehittyneempi kieli.
Nopeus
Suoritusnopeus on ratkaiseva koodia kehitettäessä. Julian suoritustahti on samanlainen kuin C-ohjelmointikielessä. Se kehitettiin tarjoamaan nopeaa kieltä.
Toisin kuin muut tulkitut kielet, Julia ei nopeuta toteutusta. Ohjelmien luomiseen Juliassa käytetään LLVM-kehystä. \
Käyttämättä manuaalisia profilointi- ja optimointitekniikoita, Julia ratkaisee suorituskykyongelmia, jotka vaativat nopeutta. Big Dataa vaativissa ongelmissa, Cloud Computing, Data Analysis ja Statistical Computing, Julia tarjoaa fantastisen vastauksen.
On selvää, että Julia on Pythonia parempi, kun vertaamme sen suorituskykyä ja nopeutta.
Matlab puolestaan on korkean tason ohjelmointikieli, joka sisältää Tietorakenteet, ohjausvirtalausekkeet, funktiot, lähtö/syöttö ja olio-ohjelmointi.
Sen avulla voidaan luoda nopeasti poisheitettyjä sovelluksia sekä luoda kattavia, monimutkaisia ja suuria sovellusohjelmia.
kirjastot
Pythonin laaja kirjasto tekee Python-kehityksestä paljon helpompaa tuomalla nämä kirjastot ja hyödyntämällä niiden toimintoja.
Pythoniin verrattuna Julia kärsii laajojen kirjastoresurssien puutteesta. Huomattava määrä kolmannen osapuolen kirjastoja tukee myös Pythonia. Riittämättömän pakettien ylläpidon vuoksi tämä ongelma on myös Julian kirjastoissa.
Vaikka tietojen visualisointi aluksi kestää jonkin aikaa, Julia voi liittyä C-kirjastoihin.
Julian kirjastojen kehittäminen on välttämätöntä sen menestymiselle uutena kielenä.
Matlab tarjoaa suuren kirjaston matemaattisia funktioita tilastojen, lineaarisen algebran, numeerisen integroinnin, suodatuksen, Fourier-analyysin, optimoinnin ja tavallisten differentiaaliyhtälöiden laskemiseen.
Monipuolisuus
Python on helppo ymmärtää ja kirjoittaa, mikä tekee siitä monipuolisen. Pythonin sopeutumiskyky tekee siitä erinomaisen ohjelmointitehtäviin, mukaan lukien web-skriptaus, kehitys ja automaatio.
Koska Python voi suorittaa tehtäviä ja käyttää erilaisia kirjastoja ja kehyksiä, se on kehittäjien suosikkikieli.
Python on joustavampi, kun taas Julia on erinomainen tieteellisen ohjelmoinnin ongelmien ratkaisemisessa.
Insinöörit, jotka ovat ensisijaisesti kiinnostuneita Matlabin käyttämisestä yksinkertaisena koodaustyökaluna standardien suunnittelulaskelmien suorittamiseen, pitävät sitä hyödyllisenä.
Muiden kuin koodaajien on helppoa rakentaa suoritettavaa logiikkaa integroidun kehitysympäristön ja debuggerin ansiosta.
Tuetut työkalut
Jokainen ohjelmoija valitsee ohjelmointikielen, joka tarjoaa huippuluokan työkalutuen kaikkiin ohjelmistokehitysprojekteihin.
Julia toimii paremmin kuin Python työkalutuen suhteen. Julian työkalutuki on edelleen toimiva, mutta Pythonin työkalutuki on loistava.
Tästä johtuen Julialta puuttuu tiettyjä Pythonin diagnostiikka- ja korjausominaisuuksia suorituskykyongelmiin.
Lisäksi Julian tapauksessa on suurempi mahdollisuus vaaralliseen käyttöliittymään, koska se on uusi kieli, jossa on alkuperäiset API:t.
MATLABin tarjoama interaktiivinen asetus mahdollistaa iteratiivisen tutkimisen, suunnittelun ja ongelmanratkaisun. Se on kokoelma resursseja, joita ohjelmoijat voivat hyödyntää.
Siinä on työkaluja työtilan muuttujien hallintaan sekä tietojen tuontiin ja vientiin. Lisäksi se sisältää työkaluja MATLAB-tiedostojen käsittelyyn, virheenkorjaukseen ja profilointiin.
Yhteenveto
Yhteenvetona totean, että Julia on erikoiskieli, jota enimmäkseen käyttää pieni ryhmä.
Juliasta tulee todennäköisesti suosittu, kysytty kieli, kun kehittäjät ja yhteisö laajentavat kykyjään.
Miljoonat ihmiset käyttävät Python-kieltä, joka on vakiintunut kieli, ja saatavilla on lukemattomia kolmansien osapuolien ohjelmia. Pelistä datatutkimukseen sitä käytetään kaikkialla.
Jokaisen kehittäjän opetussuunnitelma sisältää Pythonin yhtenä peruskielinä, ja koska uudet kielet voivat jatkuvasti muodostaa yhteyden siihen, sitä ei vaihdeta lähiaikoina.
Vaikka Julia ja Python ovatkin nyt suosituimpia ohjelmointikieliä tietotieteen alalla, MATLABin ennustetaan kasvavan suosion ja sovelluskannan ansiosta ylivoimaisten kollektiivisen mallinnuksen kehitys- ja käyttöönottokykynsä ansiosta.
Se, että käyttäjät voivat käyttää yhtä vahvaa alustaa ML-mallien suunnitteluun, datan analysointiin ja työpöytä- ja mobiilisovellusten rakentamiseen räätälöityjen graafisten käyttöliittymien avulla, parantaa merkittävästi MATLABin asemaa datatieteen alalla.
Jätä vastaus