Python est un langage de programmation bien connu et couramment utilisé. C'est également le langage préféré des scientifiques des données, des analystes de données, des ingénieurs en apprentissage automatique et de ceux qui travaillent dans l'intelligence artificielle.
Comme il s'agit d'un langage open source, il est simple et propose une variété d'alternatives de codage.
Parmi les nombreux cas d'utilisation couverts par Python, l'analyse de données est devenue l'un des plus importants. L'écosystème Python est riche en bibliothèques, outils et applications qui facilitent et accélèrent le calcul scientifique et l'analyse des données.
Python n'est pas assez rapide pour les créateurs de Julia, un programme destiné au "calcul scientifique, machine learning, fouille de données, algèbre linéaire à grande échelle, calcul distribué et parallèle », selon leur description.
Julia aspire à offrir analystes de données et scientifiques non seulement une création rapide et confortable, mais aussi une exécution ultra-rapide.
Les tableaux, l'algèbre linéaire et les matrices font tous partie du langage de programmation mathématique et technique connu sous le nom de Matlab. Il est bien reconnu comme une atmosphère de premier ordre pour toute activité.
Au cours des 10 dernières années, les environnements informatiques scientifiques tels que Mathematica, Maple et Matlab sont devenus beaucoup plus populaires en raison du fait que les scientifiques et les ingénieurs se sentent plus productifs dans de tels environnements.
La boîte à outils complète et la syntaxe simple des langages de commande utilisés dans ces environnements en sont une cause évidente.
Dans cet article, nous comparerons Matlab, Julia et Python pour vous aider à comprendre quel langage est utilisé dans quel but et, surtout, lequel est idéal pour vous.
Introduction à la Python
Un de langages de programmation les plus populaires utilisé aujourd'hui est Python. Il a été utilisé pour la première fois en 1991 et est un langage multi-paradigme interprété de haut niveau.
Il contient de nombreuses bibliothèques et outils pour l'apprentissage automatique, l'intelligence artificielle (IA) et le développement d'applications et de sites Web (ML). Python est probablement le langage que vous utiliserez pour programmer quoi que ce soit.
En raison de sa puissance, de sa polyvalence et de sa syntaxe facilement compréhensible et maîtrisée, Python est un favori parmi les développeurs.
Près de 70 % des développeurs affirment utiliser Python pour créer de puissants algorithmes d'IA et de ML pour l'analyse des sentiments et le traitement du langage naturel. Les langages de choix pour la science des données sont Python et R.
Les nombreuses bibliothèques externes créées par la grande communauté de développeurs de Python lui confèrent sa flexibilité.
Python utilise plusieurs de ces modules pour gérer des tâches mathématiques et scientifiques en science des données. Parmi les plus populaires figurent NumPy, TensorFlow, PyTorch, Pandas et Maplotlib.
La prise en charge par Python des formats de données courants tels que les fichiers CSV et JSON et sa capacité à interagir avec les bases de données SQL sont également de solides justifications pour son utilisation.
Fonctionnalités:
- Il s'agit d'un langage open source téléchargeable gratuitement et disponible en ligne.
- Il s'agit d'un langage de programmation de haut niveau facile à apprendre, convivial pour les développeurs.
- Les classes, le polymorphisme, l'encapsulation et d'autres idées orientées objet sont prises en charge par le langage.
- Python est un langage extensible, et C ou C++ peuvent être utilisés pour écrire et compiler des programmes Python.
- C'est un langage interprété, la compilation n'est donc pas nécessaire. Le débogage du code est facilité par les lignes exécutées ligne par ligne.
- Python est livré avec une collection substantielle de bibliothèques qui peuvent être utilisées pour rationaliser le développement en les important simplement. Les développeurs n'ont pas à refaire ce code précis en conséquence.
- Les variables n'ont pas besoin d'être définies avant utilisation dans ce langage à typage dynamique puisque le type de données est décidé au moment de l'exécution.
Introduction à la Julia
Avec sa première version stable sortie en 2018, Julia, nouvelle venue dans le domaine des langages de programmation, a été créée en 2012 pour répondre aux besoins des communautés Data Science et Machine Learning pour un langage plus rapide et orienté maths.
Avec l'aide du matériel moderne Concurrent, Parallel et Informatique distribuée capacités, Julia est un langage de programmation qui combine les aspects les plus délicats des autres langages de programmation.
La syntaxe de Julia, qui est destinée en grande partie à l'informatique technique, est comparable à celle de Python.
Julia est un langage de programmation dynamique, de haut niveau et de haute performance.
Puisqu'il s'agit d'un composant essentiel de ce langage, l'algèbre linéaire est largement utilisée dans l'apprentissage automatique, la science des données, l'exploration de données, l'analyse numérique et à des fins mathématiques.
La simplicité, l'excellente efficacité et la rapidité de Julia le rendent attrayant pour une utilisation avec des modèles de données complexes.
Mais pour les scientifiques, la possibilité de traduire le langage formule de Science en code est un facteur déterminant : Julia prend en charge l'alphabet grec, permettant l'utilisation d'équations mathématiques sans les convertir au préalable en langage de codage.
Fonctionnalités:
- Julia utilise une syntaxe simple.
- Pour ajouter des commandes d'invite, Julia dispose d'une ligne de commande interactive et d'une boucle de lecture d'évaluation d'impression (REPL).
- Pour interagir avec les programmes Fortran, C et Python, il peut facilement importer et utiliser des bibliothèques externes.
- La compilation juste-à-temps (JIT) est une fonctionnalité du langage compilé Julia. Julia utilise le framework LLVM pour la collection, ce qui contribue à son exécution rapide.
- La syntaxe de Julia est facile à utiliser pour quiconque travaille sur le codage basé sur les mathématiques car elle ressemble à des équations mathématiques.
- La méta-programmation est une fonctionnalité de Julia qui permet aux programmes Julia de produire des applications Julia.
- Il est livré avec un débogueur qui permet aux programmeurs de définir des points d'arrêt et d'examiner les résultats.
- Les types statiques et dynamiques sont pris en charge par Julia. Avant d'utiliser une variable, vous pouvez la déclarer, ou vous pouvez créer une fonction qui prend des variables implicitement.
Introduction à la Matlab
L'environnement interactif et le langage de programmation de haut niveau de quatrième génération MATLAB (laboratoire matriciel) sont utilisés pour le calcul numérique, la visualisation et la programmation.
Il permet des manipulations matricielles, le tracé de fonctions et de données, la mise en œuvre d'algorithmes, le développement de interfaces utilisateur, l'interaction avec des programmes écrits dans d'autres langages, tels que C, C++, Java et FORTRAN, ainsi que l'analyse et le développement d'algorithmes, la création de modèles et d'applications et la mise en œuvre d'interfaces utilisateur.
Vous pouvez effectuer des calculs mathématiques, créer des graphiques et utiliser des approches numériques à l'aide des nombreuses commandes intégrées et fonctions mathématiques.
Après des décennies d'évolution, MATLAB peut désormais lire des données à partir de fichiers plats, de bases de données, de stockage dans le cloud, d'équipements de collecte de données et même de flux de données financières en direct.
MATLAB était autrefois formidable pour travailler avec des données numériques statiques dans des vecteurs et des matrices. Grâce à ses capacités croissantes, les utilisateurs peuvent désormais exécuter des modèles d'apprentissage automatique sophistiqués, effectuer des visualisations de données et même développer des applications mobiles et de bureau.
En proposant une GUI (Graphical User Interface) et d'autres outils, tels que l'analyse du signal et les tuners, MATLAB offre un environnement interactif. MATLAB propose également des outils de création et de débogage de logiciels.
Grâce à l'interface graphique, l'importation et l'exportation de fichiers dans MATLAB sont simples. Au fur et à mesure que nous entrons dans la création de notre logiciel, nous pouvons inspecter les données de l'espace de travail et les modifier si nécessaire.
Fonctionnalités:
- Le calcul numérique et symbolique peut être fait avec lui.
- C'est un langage de haut niveau principalement utilisé dans les ordinateurs d'ingénierie et scientifiques.
- Il offre une importante bibliothèque de fonctions mathématiques pour l'algèbre linéaire, les statistiques, l'analyse de Fourier, le filtrage, l'optimisation, l'intégration numérique et la résolution d'équations différentielles ordinaires.
- Il comprend des outils pour créer des tracés personnalisés ainsi que des visuels intégrés pour visualiser les données.
- Il offre des outils pour créer des applications avec des interfaces utilisateur graphiques uniques.
- L'interface de programmation pour MATLAB fournit aux développeurs des outils pour améliorer les performances et la maintenabilité de leurs programmes.
- Il propose des outils d'intégration pour les algorithmes basés sur MATLAB avec des programmes et des langages tiers, notamment C, Java, .NET et Microsoft Excel.
- Une variété de données en temps réel provenant de bases de données JDBC/ODBC peuvent être prises en charge de manière native par MATLAB, y compris les capteurs, les vidéos, les images, la télémétrie, les données binaires et d'autres types de données.
Différences entre Matlab, Julia et Python
Popularité
Python est désormais en tête de liste des langages de programmation les plus utilisés. Avec l'une des plus grandes communautés de développeurs pour tous les langages, il est utilisé depuis plus de 30 ans et fournit des réponses et une assistance pour chaque problème imaginable.
Même si le nombre de fans n'a cessé de croître, Julia a une communauté petite mais engagée, et la majorité du soutien est toujours fournie par les auteurs.
Des blogs spécifiques à Julia et une communauté en plein essor partagent leurs connaissances sur son utilisation sur une variété de plates-formes.
L'utilisation de Julia en dehors de la science des données devrait prendre de l'importance.
Le langage vient tout juste de commencer à adopter les frameworks de développement Web, élargissant ainsi l'éventail des possibilités de développement et, par conséquent, le pool de développeurs qui l'utilisent.
D'un autre côté, MATLAB a certaines limites sur la portabilité car c'est un programme coûteux.
Seules les plates-formes avec MATLAB ou MATLAB Component Runtime peuvent exécuter des fichiers MATLAB sur d'autres plates-formes (MCR). Parce que la POO de MATLAB est plus sophistiquée et complexe, elle peut être plus déroutante pour certaines personnes.
Cependant, MATLAB est souvent un langage plus sophistiqué.
Vitesse
La vitesse d'exécution est cruciale lors du développement de code. Le rythme auquel Julia est exécutée est similaire à celui du langage de programmation C. Il a été développé pour fournir un langage rapide.
Contrairement à d'autres langages interprétés, Julia n'accélère pas l'exécution. Afin de créer des programmes dans Julia, le framework LLVM est utilisé. \
Sans utiliser de techniques manuelles de profilage et d'optimisation, Julia résout les problèmes de performances qui nécessitent de la rapidité. Pour les problématiques nécessitant du Big Data, Cloud Computing, analyse de données et calcul statistique, Julia offre une réponse fantastique.
Il est évident que Julia est supérieure à Python lorsque l'on compare ses performances et sa rapidité.
Matlab, quant à lui, est un langage de programmation de haut niveau comprenant structures de données, instructions de flux de contrôle, fonctions, sortie/entrée et programmation orientée objet.
Il permet la création rapide d'applications jetables rapides ainsi que la création de programmes d'application complets, compliqués et volumineux.
Bibliothèques
En important simplement ces bibliothèques et en utilisant leurs fonctions, la vaste bibliothèque de Python facilite grandement le développement pour Python.
Par rapport à Python, Julia souffre d'un manque de ressources de bibliothèque étendues. Un nombre important de bibliothèques tierces prennent également en charge Python. En raison d'une maintenance inadéquate des packages, les bibliothèques de Julia ont également ce problème.
Même si la visualisation initiale des données prend un certain temps, Julia peut s'interfacer avec les bibliothèques C.
Le développement des bibliothèques de Julia est nécessaire à son succès en tant que nouveau langage.
Pour calculer les statistiques, l'algèbre linéaire, l'intégration numérique, le filtrage, l'analyse de Fourier, l'optimisation et résoudre les équations différentielles ordinaires, une grande bibliothèque de fonctions mathématiques est fournie par Matlab.
Versatilité
Python est un langage facile à comprendre et à écrire, ce qui le rend polyvalent. L'adaptabilité de Python le rend excellent pour les tâches de programmation, y compris les scripts Web, le développement et l'automatisation.
Parce qu'il peut effectuer des tâches et utilise une variété de bibliothèques et de frameworks, Python est le langage de choix pour les développeurs.
Python est plus flexible, tandis que Julia excelle dans la résolution de problèmes de programmation scientifique.
Les ingénieurs qui souhaitent principalement utiliser Matlab comme outil de codage simple pour effectuer des calculs d'ingénierie standard le trouveront utile.
Il est simple pour les non-codeurs de construire une logique exécutable grâce à l'environnement de développement intégré et au débogueur déjà présents.
Outils pris en charge
Tout programmeur choisira un langage de programmation qui offre un support d'outils de premier ordre pour tous les projets de développement de logiciels.
Julia est plus performante que Python en termes de prise en charge d'outils. Le support d'outils de Julia est toujours fonctionnel, mais le support d'outils de Python est excellent.
Pour cette raison, Julia manque de certaines capacités de diagnostic et de correction de Python pour les problèmes de performances.
De plus, il y a plus de chances d'avoir une interface non sécurisée dans le cas de Julia, car il s'agit d'un nouveau langage avec des API natives.
Le cadre interactif offert par MATLAB permet une exploration, une conception et une résolution de problèmes itératives. C'est une collection de ressources que les programmeurs peuvent utiliser.
Il propose des outils de gestion des variables d'espace de travail et d'importation et d'exportation de données. De plus, il comprend des outils pour le traitement, le débogage et le profilage des fichiers MATLAB.
Conclusion
Je résumerai en disant que Julia est une langue spécialisée qui est principalement utilisée par un petit groupe.
Julia évoluera probablement vers un langage très apprécié et en demande à mesure que les développeurs et la communauté élargiront ses capacités.
Des millions de personnes utilisent Python, qui est un langage établi, et il existe d'innombrables programmes tiers disponibles. Des jeux à la recherche de données, il est utilisé partout.
Le programme de chaque développeur inclut Python comme l'un des langages fondamentaux, et comme de nouveaux langages sont constamment capables de s'y connecter, il ne sera pas remplacé de si tôt.
Bien que Julia et Python soient désormais les langages de programmation les plus populaires dans le domaine de la science des données, MATLAB devrait gagner en popularité et en étendue d'applications en raison de ses capacités supérieures de développement et de déploiement de modélisation collective.
Le fait que les utilisateurs puissent utiliser une seule plate-forme robuste pour concevoir des modèles ML, analyser des données et créer des applications de bureau et mobiles avec des interfaces graphiques personnalisées améliore considérablement la position de MATLAB dans le secteur de la science des données.
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