Python is in bekende en faak brûkte programmeartaal. It is ek de foarkarstaal foar Data Scientists, Data Analysts, Machine Learning Engineers, en dyjingen dy't wurkje yn Artificial Intelligence.
Om't it in iepen-boarne-taal is, is it ienfâldich en hat in ferskaat oan kodearingsalternativen.
Under de talleaze gebrûksgefallen behannele troch Python, is gegevensanalyse útgroeid ta ien fan 'e wichtichste. It Python-ekosysteem is ryk oan biblioteken, ark en applikaasjes dy't wittenskiplike berekkening en gegevensanalyse makliker en rapper mooglik meitsje.
Python is net fluch genôch foar de makkers fan Julia, in programma bedoeld foar "wittenskiplike komputer, masine learen, data mining, grutskalige lineêre algebra, ferdielde en parallelle komputer," neffens harren beskriuwing.
Julia stribbet te bieden data analysts en wittenskippers net allinich rappe en noflike skepping, mar ek bliksemsnelle útfiering.
Arrays, lineêre algebra en matriks binne allegear diel fan 'e wiskundige en technyske programmeartaal bekend as Matlab. It wurdt goed erkend as in top-notch sfear foar elke aktiviteit.
Yn 'e ôfrûne 10 jier binne wittenskiplike komputeromjouwings lykas Mathematica, Maple en Matlab signifikant populêrder wurden as gefolch fan it feit dat wittenskippers en yngenieurs produktiver fiele yn sokke omjouwings.
De wiidweidige toolbox en ienfâldige syntaksis fan 'e kommandotalen dy't yn dizze omjouwings brûkt wurde binne ien foar de hân lizzende oarsaak.
Yn dizze post sille wy Matlab, Julia en Python fergelykje om jo te helpen te begripen hokker taal wurdt brûkt foar hokker doel en, it wichtichste, hokker is ideaal foar jo.
Ynlieding foar Python
Ien fan de meast populêre programmeartalen hjoed yn gebrûk is Python. It waard foar it earst brûkt yn 1991 en is in heech nivo, ynterpretearre, multi-paradigma taal.
It befettet in protte biblioteken en ark foar masine learen, keunstmjittige yntelliginsje (AI), en it ûntwikkeljen fan applikaasjes en websiden (ML). Python is wierskynlik de taal dy't jo sille brûke om alles te programmearjen.
Fanwegen syn krêft, veelzijdigheid, en maklik te begripen en behearske syntaksis, is Python in favoryt ûnder ûntwikkelders.
Hast 70% fan ûntwikkelders beweare dat se Python brûke om krêftige AI- en ML-algoritmen te meitsjen foar sentimintanalyse en natuerlike taalferwurking. De talen fan kar foar gegevenswittenskip binne Python en R.
De tal fan eksterne biblioteken dy't binne makke troch Python's grutte ûntwikkeldersmienskip binne wat it har fleksibiliteit jouwe.
Python brûkt ferskate fan dizze modules om wiskundige en wittenskiplike taken yn gegevenswittenskip te behanneljen. Under de populêrste binne NumPy, TensorFlow, PyTorch, Pandas, en Maplotlib.
Python's stipe foar mienskiplike gegevensformaten lykas CSV- en JSON-bestannen en har fermogen om te ynteraksje mei SQL-databases binne ek sterke rjochtfeardigingen foar it brûken dêrfan.
Features
- It is in frij te downloaden iepen-boarne-taal dy't online beskikber is.
- It is in maklik te learen, ûntwikkeldersfreonlike programmeartaal op heech nivo.
- Klassen, polymorfisme, ynkapseling en oare objekt-rjochte ideeën wurde stipe troch de taal.
- Python is in útwreide taal, en C of C++ kin brûkt wurde om Python-programma's te skriuwen en te kompilearjen.
- It is in ynterpretearre taal, dus kompilaasje is net nedich. Koade debuggen wurdt makliker makke troch de rigels dy't line foar rigel wurde útfierd.
- Python komt mei in substansjele samling biblioteken dy't kinne wurde brûkt om ûntwikkeling te streamlynjen troch se gewoan te ymportearjen. Untwikkelders hoege dy krekte koade net opnij te meitsjen as gefolch.
- Fariabelen hoege net te definieare foar gebrûk yn dizze dynamysk typte taal, om't it gegevenstype wurdt besletten by run-time.
Ynlieding foar Julia
Mei har earste stabile ferzje útbrocht yn 2018, Julia, in nijkommer op it mêd fan programmeartalen, waard makke yn 2012 om te foldwaan oan 'e behoeften fan' e Data Science en Machine Learning-mienskippen foar in rappere, math-oriïntearre taal.
Mei help fan moderne hardware's Concurrent, Parallel, en Distributearre kompjûter mooglikheden, Julia is in programmeartaal dy't kombinearret de meast delikate aspekten fan oare programmeartalen.
De syntaksis fan Julia, dy't foar in grut part bedoeld is foar technyske berekkenjen, is te fergelykjen mei Python's.
Julia is in dynamyske programmeartaal op heech nivo, mei hege prestaasjes.
Sûnt it is in essinsjeel komponint fan dizze taal, lineêre algebra wurdt wiidweidich brûkt yn masine learen, gegevens wittenskip, data mining, numerike analyze, en foar alle wiskundige doelen.
Julia's ienfâld, treflike effisjinsje en snelheid meitsje it oantreklik foar gebrûk mei yngewikkelde gegevensmodellen.
Mar foar wittenskippers is de mooglikheid om de formulearjende taal fan Wittenskip oer te setten yn koade in deal-breaker: Julia hat stipe foar it Grykske alfabet, wêrtroch it gebrûk fan wiskundige fergelikingen mooglik is sûnder se earst te konvertearjen yn in kodeartaal.
Features
- Julia brûkt rjochtlinige syntaksis.
- Foar it tafoegjen fan promptkommando's hat Julia in ynteraktive kommandorigel en in Read Eval Print Loop (REPL).
- Om ynteraksje mei Fortran-, C- en Python-programma's, kin it maklik eksterne bibleteken ymportearje en brûke.
- Just-in-time (JIT) kompilaasje is in skaaimerk fan 'e gearstalde taal Julia. Julia brûkt it LLVM-ramt foar de kolleksje, wat bydraacht oan de flugge útfiering.
- De syntaksis fan Julia is maklik te brûken foar elkenien dy't wurket oan wiskunde-basearre kodearring, om't it liket op wiskundige fergelikingen.
- Meta-programmearring is in funksje fan Julia wêrtroch Julia-programma's Julia-applikaasjes kinne produsearje.
- It komt mei in debugger dy't programmeurs mooglik makket breakpoints yn te stellen en de útkomsten te ûndersykjen.
- Sawol statyske as dynamyske typen wurde stipe troch Julia. Foardat jo in fariabele brûke, kinne jo it ferklearje, of jo kinne in funksje meitsje dy't fariabelen ymplisyt nimt.
Ynlieding foar matlab
De ynteraktive omjouwing en de fjirde-generaasje heech nivo programmeartaal MATLAB (matrix laboratoarium) wurde brûkt foar numerike berekkening, fisualisaasje, en programmearring.
It makket matrixmanipulaasjes mooglik, it plotjen fan funksjes en gegevens, de ymplemintaasje fan algoritmen, de ûntwikkeling fan brûkersynterfaces, de ynteraksje mei programma's skreaun yn oare talen, lykas C, C++, Java, en FORTRAN, en de analyze en ûntwikkeling fan algoritmen, it oanmeitsjen fan modellen en applikaasjes, en de ymplemintaasje fan brûkersynterfaces.
Jo kinne wiskundige berekkeningen meitsje, diagrammen meitsje en numerike oanpak brûke mei help fan de protte ynboude kommando's en wiskundige funksjes.
Nei tsientallen jierren fan evolúsje kin MATLAB no gegevens lêze fan platte bestannen, databases, wolkopslach, gear foar gegevenssammeling, en sels live finansjele gegevensstreamen.
MATLAB wie eartiids prachtich foar it wurkjen mei statyske numerike gegevens yn vectoren en matriksen. Troch syn útwreide mooglikheden kinne brûkers no ferfine masine-learmodellen útfiere, gegevensfisualisaasje dwaan, en sels mobile en buroblêdapplikaasjes ûntwikkelje.
Troch in GUI (Graphical User Interface) en oare ark oan te bieden, lykas sinjaalanalyse en tuners, biedt MATLAB in ynteraktive omjouwing. MATLAB biedt ek ark foar oanmeitsjen fan software en debuggen.
Troch de GUI is it ymportearjen en eksportearjen fan bestannen yn MATLAB ienfâldich. As wy yngeane by it meitsjen fan ús software, kinne wy de wurkromtegegevens ynspektearje en as nedich feroarje.
Features
- Sawol numerike as symboalyske berekkening kin dermei dien wurde.
- It is in taal op heech nivo dy't meast brûkt wurdt yn technyske en wittenskiplike kompjûters.
- It biedt in grutte bibleteek fan wiskundige funksjes foar lineêre algebra, statistiken, Fourier-analyze, filterjen, optimalisearjen, numerike yntegraasje, en de oplossing fan gewoane differinsjaalfergelikingen.
- It omfettet ark foar it meitsjen fan oanpaste plots, lykas ynboude fisuele foar it besjen fan gegevens.
- It biedt ark foar it meitsjen fan apps mei unike grafyske brûkersynterfaces.
- De programmearynterface foar MATLAB biedt ûntwikkelders ark om de prestaasjes en ûnderhâldberens fan har programma's te ferbetterjen.
- It biedt yntegraasje-ark foar MATLAB-basearre algoritmen mei programma's en talen fan tredden, ynklusyf C, Java,.NET en Microsoft Excel.
- In ferskaat oan real-time gegevens fan JDBC / ODBC-databases kinne natuerlik wurde stipe troch MATLAB, ynklusyf sensor, fideo, ôfbylding, telemetry, binêre en oare soarten gegevens.
Ferskillen tusken Matlab, Julia, en Python
Popularity
Python stiet no boppe-oan de list mei de meast brûkte programmeartalen. Mei ien fan 'e grutste ûntwikkeldersmienskippen foar elke taal, is it al mear as 30 jier yn gebrûk en jout antwurden en bystân foar elk tinkbere probleem.
Sels as it oantal fans stadichoan groeide, hat Julia in lytse, mar tawijde mienskip, en de mearderheid fan stipe wurdt noch altyd fersoarge troch de auteurs.
Julia-spesifike blogs en in groeiende mienskip diele har kennis oer it brûken fan it op in ferskaat oan platfoarms.
It gebrûk fan Julia bûten de gegevenswittenskip wurdt ferwachte dat se yn promininsje sille groeie.
De taal is krekt begon om webûntwikkelingskaders te omearmjen, it berik fan ûntwikkelingsmooglikheden út te wreidzjen en, as gefolch, it swimbad fan ûntwikkelders dy't it brûke.
Oan 'e oare kant hat MATLAB bepaalde beheiningen op portabiliteit, om't it in djoer programma is.
Allinich platfoarms mei MATLAB of de MATLAB Component Runtime kinne MATLAB-bestannen útfiere op oare platfoarms (MCR). Om't MATLAB's OOP mear ferfine en yngewikkelder is, kin it foar bepaalde minsken mear ferwarrend wêze.
MATLAB is lykwols faaks in mear ferfine taal.
Faasje
De snelheid fan útfiering is krúsjaal by it ûntwikkeljen fan koade. It tempo wêryn Julia útfierd wurdt is fergelykber mei dat fan 'e programmeartaal C. It is ûntwikkele om in flugge taal te leverjen.
Oars as oare ynterpretearre talen, fersnelt Julia de útfiering net. Om programma's yn Julia te meitsjen, wurdt it LLVM-ramt brûkt. \
Sûnder hânmjittich profilearjen en optimisaasjetechniken te brûken, adressearret Julia prestaasjesswierrichheden dy't snelheid freegje. Foar problemen dy't Big Data fereaskje, Cloud Computing, Data Analysis, and Statistical Computing, Julia biedt in fantastysk antwurd.
It is fanselssprekkend dat Julia superieur is oan Python as wy syn prestaasjes en snelheid kontrastearje.
Matlab, oan 'e oare kant, is in programmeartaal op heech nivo mei datastrukturen, kontrôle flow statements, funksjes, útfier / ynfier, en objekt-rjochte programmearring.
It makket it mooglik foar it rappe oanmeitsjen fan applikaasjes dy't fluch fuortgean kinne, lykas ek it meitsjen fan wiidweidige, yngewikkelde en grutte applikaasjeprogramma's.
Libraries
Troch gewoan dizze biblioteken te ymportearjen en har funksjes te brûken, makket Python's grutte bibleteek it ûntwikkeljen foar Python folle makliker.
As ferlike mei Python, lijt Julia fan in tekoart oan wiidweidige biblioteekboarnen. In grut oantal biblioteken fan tredden stipet ek Python. Fanwegen ûnfoldwaande pakketûnderhâld hawwe de biblioteken fan Julia ek dit probleem.
Ek al duorret it earstoan visualisearjen fan gegevens wat tiid, Julia kin ynterface mei C-biblioteken.
De ûntwikkeling fan Julia's bibleteken is nedich foar har sukses as nije taal.
Om statistyk te berekkenjen, lineêre algebra, numerike yntegraasje, filterjen, Fourier-analyze, optimisaasje en it oplossen fan gewoane differinsjaalfergelikingen, wurdt in grutte bibleteek fan wiskundige funksjes levere troch Matlab.
Vielfalt
Python is in maklike taal om te begripen en te skriuwen, wêrtroch't it alsidich is. Python's oanpassingsfermogen makket it poerbêst foar programmeartaken ynklusyf webskripting, ûntwikkeling en automatisearring.
Om't it taken kin dwaan en in ferskaat oan bibleteken en kaders brûkt, is Python de taal fan kar foar ûntwikkelders.
Python is fleksibeler, wylst Julia útblinkt by it oplossen fan problemen yn wittenskiplike programmearring.
Yngenieurs dy't primêr ynteressearre binne yn it brûken fan Matlab as in ienfâldich kodearingsark om standert technyske berekkeningen út te fieren, sille it nuttich fine.
It is ienfâldich foar net-coders om útfierbere logika te bouwen fanwegen de yntegreare ûntwikkelingsomjouwing en debugger dy't al oanwêzich binne.
Tools Stipe
Elke programmeur sil in programmeartaal kieze dy't top-notch arkstipe biedt foar alle softwareûntwikkelingsprojekten.
Julia prestearret better as Python yn termen fan ark-stipe. De tooling-stipe fan Julia is noch funksjoneel, mar de tooling-stipe fan Python is geweldig.
Hjirtroch mist Julia guon fan Python's diagnostyske en sanearjende mooglikheden foar prestaasjesproblemen.
Derneist is d'r in hegere kâns op in ûnfeilige ynterface yn it gefal fan Julia, om't it in nije taal is mei lânseigen API's.
De ynteraktive ynstelling oanbean troch MATLAB makket iteratyf ferkenning, ûntwerp en probleem-oplossen mooglik. It is in samling boarnen dy't programmeurs kinne brûke.
It hat ark foar it behearen fan wurkromtefariabelen en it ymportearjen en eksportearjen fan gegevens. Derneist omfettet it ark foar it ferwurkjen, debuggen en profilearjen fan MATLAB-bestannen.
Konklúzje
Ik sil gearfetsje troch te sizzen dat Julia in spesjalisearre taal is dy't meast brûkt wurdt troch in lytse groep.
Julia sil nei alle gedachten ûntjaan ta in goed-like, yn-fraach taal as ûntwikkelders en de mienskip ferbreedzje har mooglikheden.
Miljoenen minsken brûke Python, dat is in fêststelde taal, en d'r binne ûntelbere programma's fan tredden beskikber. Fan spultsjes oant gegevensûndersyk wurdt it oeral brûkt.
It kurrikulum fan elke ûntwikkelder omfettet Python as ien fan 'e fûnemintele talen, en om't nije talen der konstant mei kinne ferbine, sil it net gau ferfongen wurde.
Hoewol Julia en Python no de populêrste programmeartalen binne op it fjild fan gegevenswittenskip, wurdt MATLAB foarsein yn populariteit en tapassingspan te winnen fanwegen syn superieure mooglikheden foar kollektyf modellewurkûntwikkeling en ynset.
It feit dat brûkers ien robúst platfoarm kinne brûke om ML-modellen te ûntwerpen, gegevens te analysearjen en buroblêd- en mobile apps te bouwen mei oanpaste GUI's ferbetteret MATLAB's posysje yn 'e sektor foar gegevenswittenskip signifikant.
Leave a Reply