Python é unha linguaxe de programación moi coñecida e de uso habitual. Tamén é o idioma preferido para os científicos de datos, os analistas de datos, os enxeñeiros de aprendizaxe automática e os que traballan en intelixencia artificial.
Debido a que é unha linguaxe de código aberto, é sinxelo e ten unha variedade de alternativas de codificación.
Entre os numerosos casos de uso cubertos por Python, a analítica de datos pasou a ser unha das máis importantes. O ecosistema de Python é rico en bibliotecas, ferramentas e aplicacións que permiten a computación científica e a análise de datos de xeito máis sinxelo e rápido.
Python non é o suficientemente rápido para os creadores de Julia, un programa destinado a "computación científica, aprendizaxe de máquina, minería de datos, álxebra lineal a gran escala, computación distribuída e paralela”, segundo a súa descrición.
Xulia aspira a ofrecer analistas de datos e científicos non só unha creación rápida e cómoda, senón tamén unha execución ultrarrápida.
As matrices, o álxebra lineal e as matrices forman parte da linguaxe de programación matemática e técnica coñecida como Matlab. É ben recoñecido como un ambiente de primeira categoría para calquera actividade.
Durante os últimos 10 anos, os ambientes de computación científica como Mathematica, Maple e Matlab fixéronse significativamente máis populares como resultado do feito de que os científicos e enxeñeiros se senten máis produtivos nestes ambientes.
A extensa caixa de ferramentas e a sintaxe sinxela das linguaxes de comandos utilizadas nestes ambientes son unha causa obvia.
Nesta publicación, compararemos Matlab, Julia e Python para axudarche a comprender que linguaxe se usa para que propósito e, o máis importante, cal é o ideal para ti.
Introdución a Pitão
Un dos linguaxes de programación máis populares en uso hoxe en día é Python. Utilizouse por primeira vez en 1991 e é unha linguaxe de alto nivel, interpretada e multiparadigma.
Contén moitas bibliotecas e ferramentas para a aprendizaxe automática, a intelixencia artificial (IA) e o desenvolvemento de aplicacións e sitios web (ML). Python é probablemente a linguaxe que usarás para programar calquera cousa.
Debido ao seu poder, versatilidade e sintaxe facilmente comprensible e dominada, Python é o favorito entre os desenvolvedores.
Case o 70% dos desenvolvedores afirman utilizar Python para crear potentes algoritmos de intelixencia artificial e ML para a análise de sentimentos e o procesamento da linguaxe natural. As linguaxes de elección para a ciencia de datos son Python e R.
As numerosas bibliotecas externas que foi creada pola gran comunidade de desenvolvedores de Python son as que lle dan flexibilidade.
Python usa varios destes módulos para xestionar tarefas matemáticas e científicas na ciencia de datos. Entre os máis populares están NumPy, TensorFlow, PyTorch, Pandas e Maplotlib.
O soporte de Python para formatos de datos comúns como ficheiros CSV e JSON e a súa capacidade de interactuar con bases de datos SQL tamén son sólidas xustificacións para usalo.
características
- É un idioma de código aberto de descarga gratuíta que está dispoñible en liña.
- É unha linguaxe de programación de alto nivel fácil de aprender, amigable para os desenvolvedores.
- As clases, o polimorfismo, o encapsulamento e outras ideas orientadas a obxectos están apoiadas pola linguaxe.
- Python é unha linguaxe extensible e pódese usar C ou C++ para escribir e compilar programas de Python.
- É unha linguaxe interpretada, polo que non é necesaria a compilación. A depuración do código faise máis doada porque as liñas se executan liña por liña.
- Python inclúe unha colección substancial de bibliotecas que se poden usar para axilizar o desenvolvemento simplemente importándoas. Os desenvolvedores non teñen que refacer ese código preciso como consecuencia.
- Non é necesario que se definan as variables antes de utilizalas nesta linguaxe de tipo dinámico xa que o tipo de datos decídese en tempo de execución.
Introdución a Julia
Coa súa primeira versión estable lanzada en 2018, Julia, unha nova chegada ao campo das linguaxes de programación, creouse en 2012 para satisfacer as necesidades das comunidades de Data Science e Machine Learning dunha linguaxe máis rápida e orientada ás matemáticas.
Coa axuda do hardware moderno Concurrent, Parallel e Computación distribuída capacidades, Julia é unha linguaxe de programación que combina os aspectos máis delicados doutras linguaxes de programación.
A sintaxe de Julia, que está destinada principalmente á informática técnica, é comparable á de Python.
Julia é unha linguaxe de programación dinámica, de alto nivel e de alto rendemento.
Dado que é un compoñente esencial desta linguaxe, a álxebra lineal utilízase amplamente en aprendizaxe automática, ciencia de datos, minería de datos, análise numérica e para calquera propósito matemático.
A sinxeleza, a excelente eficiencia e a velocidade de Julia fan que sexa atractivo para usar con modelos de datos complicados.
Pero para os científicos, a posibilidade de traducir a linguaxe formulada da Ciencia en código é un rompedor: Julia ten soporte para o alfabeto grego, o que permite o uso de ecuacións matemáticas sen convertelas nunha linguaxe de codificación.
características
- Julia usa unha sintaxe sinxela.
- Para engadir comandos de aviso, Julia ten unha liña de comandos interactiva e un bucle de impresión de avaliación de lectura (REPL).
- Para interactuar con programas Fortran, C e Python, pode importar e usar bibliotecas externas facilmente.
- A compilación Just-in-time (JIT) é unha característica da linguaxe compilada Julia. Julia usa o marco LLVM para a colección, o que contribúe á súa rápida execución.
- A sintaxe de Julia é fácil de usar para calquera que traballe na codificación baseada en matemáticas xa que se asemella a ecuacións matemáticas.
- A metaprogramación é unha característica de Julia que permite aos programas Julia producir aplicacións Julia.
- Vén cun depurador que permite aos programadores establecer puntos de interrupción e examinar os resultados.
- Tanto os tipos estáticos como os dinámicos son compatibles con Julia. Antes de usar unha variable, pode declarala ou pode crear unha función que tome variables de forma implícita.
Introdución a matlab
O contorno interactivo e a linguaxe de programación de alto nivel de cuarta xeración MATLAB (laboratorio de matrices) úsanse para o cálculo numérico, a visualización e a programación.
Permite manipulacións matriciales, o trazado de funcións e datos, a implementación de algoritmos, o desenvolvemento de interfaces de usuario, a interacción con programas escritos noutras linguaxes, como C, C++, Java e FORTRAN, e a análise e desenvolvemento de algoritmos, a creación de modelos e aplicacións e a implantación de interfaces de usuario.
Podes facer cálculos matemáticos, crear gráficos e utilizar enfoques numéricos coa axuda dos moitos comandos e funcións matemáticas.
Despois de décadas de evolución, MATLAB agora pode ler datos de ficheiros planos, bases de datos, almacenamento na nube, equipos de recollida de datos e mesmo fluxos de datos financeiros en directo.
MATLAB era anteriormente marabilloso para traballar con datos numéricos estáticos en vectores e matrices. Debido ás súas capacidades en expansión, os usuarios agora poden executar sofisticados modelos de aprendizaxe automática, visualizar datos e mesmo desenvolver aplicacións móbiles e de escritorio.
Ao ofrecer unha GUI (Interface gráfica de usuario) e outras ferramentas, como análise de sinal e sintonizadores, MATLAB ofrece un ambiente interactivo. MATLAB tamén ofrece ferramentas para a creación e depuración de software.
A través da GUI, importar e exportar ficheiros en MATLAB é sinxelo. A medida que avanzamos na creación do noso software, podemos inspeccionar os datos do espazo de traballo e modificalos segundo sexa necesario.
características
- Pódese facer con el tanto computación numérica como simbólica.
- É unha linguaxe de alto nivel que se utiliza principalmente en enxeñaría e informática científica.
- Ofrece unha biblioteca considerable de funcións matemáticas para álxebra lineal, estatística, análise de Fourier, filtrado, optimización, integración numérica e solución de ecuacións diferenciais ordinarias.
- Inclúe ferramentas para facer trazados personalizados, así como imaxes integradas para ver datos.
- Ofrece ferramentas para crear aplicacións con interfaces gráficas de usuario únicas.
- A interface de programación para MATLAB proporciona aos desenvolvedores ferramentas para mellorar o rendemento e a mantebilidade dos seus programas.
- Ofrece ferramentas de integración para algoritmos baseados en MATLAB con programas e linguaxes de terceiros, incluíndo C, Java, .NET e Microsoft Excel.
- MATLAB pode admitir de forma nativa unha variedade de datos en tempo real das bases de datos JDBC/ODBC, incluíndo sensores, vídeo, imaxes, telemetría, binarios e outros tipos de datos.
Diferenzas entre Matlab, Julia e Python
Popularidade
Python está agora na parte superior da lista das linguaxes de programación máis utilizadas. Cunha das comunidades de desenvolvedores máis grandes para calquera idioma, leva máis de 30 anos en uso e ofrece respostas e asistencia para cada problema concebible.
Aínda que o número de fans foi crecendo constantemente, Julia ten unha comunidade pequena pero comprometida, e a maioría do apoio aínda é proporcionado polos autores.
Os blogs específicos de Julia e unha comunidade en expansión comparten os seus coñecementos sobre o seu uso en diversas plataformas.
Prevese que o uso de Julia fóra da ciencia de datos medre en protagonismo.
A linguaxe acaba de comezar a abrazar marcos de desenvolvemento web, ampliando o abano de posibilidades de desenvolvemento e, en consecuencia, o grupo de desenvolvedores que o utilizan.
Por outra banda, MATLAB ten certas limitacións na portabilidade porque é un programa caro.
Só as plataformas con MATLAB ou o MATLAB Component Runtime poden executar ficheiros MATLAB noutras plataformas (MCR). Debido a que a POO de MATLAB é máis sofisticada e complexa, pode resultar máis desconcertante para certas persoas.
Non obstante, MATLAB adoita ser unha linguaxe máis sofisticada.
Acelerar
A velocidade de execución é crucial ao desenvolver código. O ritmo ao que se executa Julia é semellante ao da linguaxe de programación C. Desenvolveuse para proporcionar unha linguaxe rápida.
A diferenza doutras linguas interpretadas, Julia non acelera a execución. Para crear programas en Julia, utilízase o marco LLVM. \
Sen utilizar técnicas de perfís e optimización manuais, Julia aborda as dificultades de rendemento que requiren velocidade. Para problemas que requiran Big Data, Cloud Computing, Análise de datos e Computación estatística, Julia ofrece unha resposta fantástica.
É obvio que Julia é superior a Python cando contrastamos o seu rendemento e rapidez.
Matlab, pola súa banda, é unha linguaxe de programación de alto nivel estruturas de datos, instrucións de fluxo de control, funcións, saída/entrada e programación orientada a obxectos.
Permite a creación rápida de aplicacións de tirar rápido, así como a creación de programas de aplicación completos, complicados e grandes.
Bibliotecas
Simplemente importando estas bibliotecas e utilizando as súas funcións, a vasta biblioteca de Python facilita moito o desenvolvemento para Python.
Cando se compara con Python, Julia padece unha escaseza de recursos extensos da biblioteca. Un número considerable de bibliotecas de terceiros tamén admiten Python. Debido ao mantemento inadecuado do paquete, as bibliotecas de Julia tamén teñen este problema.
Aínda que a visualización inicial de datos leva algún tempo, Julia pode interactuar coas bibliotecas C.
O desenvolvemento das bibliotecas de Julia é necesario para o seu éxito como nova linguaxe.
Para calcular estatísticas, álxebra lineal, integración numérica, filtrado, análise de Fourier, optimización e resolver ecuacións diferenciais ordinarias, Matlab proporciona unha gran biblioteca de funcións matemáticas.
Versatilidade
Python é unha linguaxe fácil de entender e escribir, polo que é versátil. A adaptabilidade de Python fai que sexa excelente para tarefas de programación, incluíndo scripts web, desenvolvemento e automatización.
Debido a que pode facer tarefas e usa unha variedade de bibliotecas e marcos, Python é a linguaxe preferida para os desenvolvedores.
Python é máis flexible, mentres que Julia destaca na resolución de problemas de programación científica.
Os enxeñeiros que estean principalmente interesados en utilizar Matlab como unha ferramenta de codificación sinxela para realizar cálculos de enxeñaría estándar atoparanos útil.
Para os non codificadores é sinxelo construír lóxica executable debido ao ambiente de desenvolvemento integrado e ao depurador que xa están presentes.
Ferramentas admitidas
Calquera programador escollerá unha linguaxe de programación que ofreza soporte de ferramentas de primeira liña para todos os proxectos de desenvolvemento de software.
Julia funciona mellor que Python en canto ao soporte de ferramentas. O soporte de ferramentas de Julia aínda é funcional, pero o soporte de ferramentas de Python é excelente.
Debido a isto, Julia carece de certas capacidades de diagnóstico e remediación de Python para problemas de rendemento.
Ademais, hai unha maior probabilidade de que exista unha interface insegura no caso de Julia porque é unha linguaxe nova con API nativas.
A configuración interactiva que ofrece MATLAB permite a exploración iterativa, o deseño e a resolución de problemas. É unha colección de recursos que os programadores poden utilizar.
Dispón de ferramentas para xestionar variables do espazo de traballo e importar e exportar datos. Ademais, inclúe ferramentas para procesar, depurar e crear perfiles de ficheiros MATLAB.
Conclusión
Resumo dicindo que Julia é unha linguaxe especializada que é utilizada principalmente por un pequeno grupo.
Probablemente, Julia evolucionará cara a unha linguaxe popular e demandada a medida que os desenvolvedores e a comunidade amplían as súas capacidades.
Millóns de persoas usan Python, que é unha linguaxe establecida, e hai infinidade de programas de terceiros dispoñibles. Desde xogos ata investigación de datos, úsase en todas partes.
O currículo de todos os desenvolvedores inclúe Python como un dos idiomas fundamentais e, dado que os novos idiomas poden conectarse constantemente con el, non se substituirá en breve.
Aínda que Julia e Python son agora as linguaxes de programación máis populares no campo da ciencia de datos, prevese que MATLAB gañe en popularidade e aplicación debido ás súas capacidades superiores de desenvolvemento e implementación de modelado colectivo.
O feito de que os usuarios poidan utilizar unha única plataforma sólida para deseñar modelos de ML, analizar datos e crear aplicacións de escritorio e móbiles con GUI personalizadas mellora significativamente a posición de MATLAB no sector da ciencia de datos.
Deixe unha resposta