સામગ્રીનું કોષ્ટક[છુપાવો][બતાવો]
પાયથોન એ જાણીતી અને સામાન્ય રીતે વપરાતી પ્રોગ્રામિંગ ભાષા છે. તે ડેટા વૈજ્ઞાનિકો, ડેટા વિશ્લેષકો, મશીન લર્નિંગ એન્જિનિયરો અને કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તામાં કામ કરતા લોકો માટે પણ પસંદગીની ભાષા છે.
કારણ કે તે ઓપન સોર્સ લેંગ્વેજ છે, તે સીધી છે અને તેમાં વિવિધ કોડિંગ વિકલ્પો છે.
પાયથોન દ્વારા આવરી લેવામાં આવેલા અસંખ્ય ઉપયોગના કિસ્સાઓ પૈકી, ડેટા એનાલિટિક્સ સૌથી મહત્વપૂર્ણ પૈકીનું એક બની ગયું છે. પાયથોન ઇકોસિસ્ટમ લાઇબ્રેરીઓ, સાધનો અને એપ્લિકેશનોથી સમૃદ્ધ છે જે વૈજ્ઞાનિક કમ્પ્યુટિંગ અને ડેટા વિશ્લેષણને સરળ અને ઝડપી સક્ષમ કરે છે.
જુલિયાના સર્જકો માટે પાયથોન પૂરતું ઝડપી નથી, "વૈજ્ઞાનિક કમ્પ્યુટિંગ, મશીન શિક્ષણ, ડેટા માઇનિંગ, મોટા પાયે રેખીય બીજગણિત, વિતરિત અને સમાંતર કમ્પ્યુટિંગ," તેમના વર્ણન અનુસાર.
જુલિયા ઓફર કરવા ઈચ્છે છે ડેટા વિશ્લેષકો અને વૈજ્ઞાનિકો માત્ર ઝડપી અને આરામદાયક સર્જન જ નહીં પરંતુ વીજળી-ઝડપી અમલ પણ.
એરે, રેખીય બીજગણિત અને મેટ્રિસિસ એ તમામ ગણિતીય અને તકનીકી પ્રોગ્રામિંગ ભાષાનો ભાગ છે જે Matlab તરીકે ઓળખાય છે. તે કોઈપણ પ્રવૃત્તિ માટે શ્રેષ્ઠ વાતાવરણ તરીકે ઓળખાય છે.
છેલ્લા 10 વર્ષોમાં, મેથેમેટિકા, મેપલ અને મેટલેબ જેવા વૈજ્ઞાનિક કમ્પ્યુટિંગ વાતાવરણ નોંધપાત્ર રીતે વધુ લોકપ્રિય બન્યા છે કારણ કે વૈજ્ઞાનિકો અને એન્જિનિયરો આવા વાતાવરણમાં વધુ ઉત્પાદકતા અનુભવે છે.
આ વાતાવરણમાં વપરાતી કમાન્ડ લેંગ્વેજનું વ્યાપક ટૂલબોક્સ અને સરળ વાક્યરચના એ એક સ્પષ્ટ કારણ છે.
આ પોસ્ટમાં, અમે મેટલેબ, જુલિયા અને પાયથોનની તુલના કરીશું જે તમને સમજવામાં મદદ કરશે કે કઈ ભાષાનો ઉપયોગ કયા હેતુ માટે થાય છે અને સૌથી અગત્યનું, તમારા માટે કઈ ભાષા આદર્શ છે.
પરિચય પાયથોન
આ પૈકી એક સૌથી વધુ લોકપ્રિય પ્રોગ્રામિંગ ભાષાઓ Python આજે ઉપયોગમાં છે. તેનો સૌપ્રથમ ઉપયોગ 1991 માં થયો હતો અને તે ઉચ્ચ-સ્તરની, અર્થઘટન, બહુ-દૃષ્ટાંતવાળી ભાષા છે.
તેમાં મશીન લર્નિંગ, આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (AI) અને ડેવલપિંગ એપ્લિકેશન્સ અને વેબસાઇટ્સ (ML) માટે ઘણી બધી લાઇબ્રેરીઓ અને સાધનો છે. પાયથોન કદાચ એવી ભાષા છે જેનો ઉપયોગ તમે કંઈપણ પ્રોગ્રામ કરવા માટે કરશો.
તેની શક્તિ, વર્સેટિલિટી અને સરળતાથી સમજી શકાય તેવા અને માસ્ટર્ડ સિન્ટેક્સને કારણે, પાયથોન વિકાસકર્તાઓમાં પ્રિય છે.
લગભગ 70% વિકાસકર્તાઓ સેન્ટિમેન્ટ એનાલિસિસ અને નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ માટે શક્તિશાળી AI અને ML અલ્ગોરિધમ્સ બનાવવા માટે Python નો ઉપયોગ કરવાનો દાવો કરે છે. ડેટા સાયન્સ માટે પસંદગીની ભાષાઓ પાયથોન અને આર છે.
અસંખ્ય બાહ્ય પુસ્તકાલયો કે જે પાયથોનના વિશાળ વિકાસકર્તા સમુદાય દ્વારા બનાવવામાં આવી છે તે તેની સુગમતા આપે છે.
પાયથોન ડેટા સાયન્સમાં ગાણિતિક અને વૈજ્ઞાનિક કાર્યોને હેન્ડલ કરવા માટે આમાંના ઘણા મોડ્યુલોનો ઉપયોગ કરે છે. સૌથી વધુ લોકપ્રિય છે NumPy, TensorFlow, PyTorch, Pandas અને Maplotlib.
CSV અને JSON ફાઇલો જેવા સામાન્ય ડેટા ફોર્મેટ માટે પાયથોનનું સમર્થન અને SQL ડેટાબેસેસ સાથે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરવાની તેની ક્ષમતા પણ તેનો ઉપયોગ કરવા માટે મજબૂત સમર્થન છે.
વિશેષતા
- તે મુક્તપણે ડાઉનલોડ કરી શકાય તેવી ઓપન સોર્સ લેંગ્વેજ છે જે ઓનલાઈન ઉપલબ્ધ છે.
- તે શીખવામાં સરળ, વિકાસકર્તા-મૈત્રીપૂર્ણ, ઉચ્ચ-સ્તરની પ્રોગ્રામિંગ ભાષા છે.
- વર્ગો, પોલીમોર્ફિઝમ, એન્કેપ્સ્યુલેશન અને અન્ય ઑબ્જેક્ટ-ઓરિએન્ટેડ વિચારો ભાષા દ્વારા સમર્થિત છે.
- Python એ એક્સ્ટેન્સિબલ ભાષા છે, અને C અથવા C++ નો ઉપયોગ Python પ્રોગ્રામ લખવા અને કમ્પાઈલ કરવા માટે થઈ શકે છે.
- તે એક અર્થઘટન ભાષા છે, તેથી સંકલન જરૂરી નથી. કોડ ડીબગીંગને લીટીઓ દ્વારા લીટી દ્વારા ચલાવવામાં આવી રહી હોવાથી સરળ બનાવવામાં આવે છે.
- પાયથોન પુસ્તકાલયોના નોંધપાત્ર સંગ્રહ સાથે આવે છે જેનો ઉપયોગ ફક્ત આયાત કરીને વિકાસને સુવ્યવસ્થિત કરવા માટે કરી શકાય છે. વિકાસકર્તાઓએ પરિણામ તરીકે તે ચોક્કસ કોડને ફરીથી કરવાની જરૂર નથી.
- આ ગતિશીલ રીતે ટાઇપ કરેલી ભાષામાં ઉપયોગ કરતા પહેલા ચલોને વ્યાખ્યાયિત કરવાની જરૂર નથી કારણ કે ડેટા પ્રકાર રન-ટાઇમ પર નક્કી કરવામાં આવે છે.
પરિચય જુલિયા
2018 માં તેના પ્રથમ સ્થિર સંસ્કરણને રજૂ કરવામાં આવ્યું હતું, જુલિયા, પ્રોગ્રામિંગ ભાષાઓના ક્ષેત્રમાં નવોદિત, 2012 માં ઝડપી, ગણિત-લક્ષી ભાષા માટે ડેટા સાયન્સ અને મશીન લર્નિંગ સમુદાયોની જરૂરિયાતોને સંતોષવા માટે બનાવવામાં આવી હતી.
આધુનિક હાર્ડવેરની સમવર્તી, સમાંતર, અને ની મદદ સાથે વિતરિત કમ્પ્યુટિંગ ક્ષમતાઓ, જુલિયા એ એક પ્રોગ્રામિંગ ભાષા છે જે અન્ય પ્રોગ્રામિંગ ભાષાઓના સૌથી નાજુક પાસાઓને જોડે છે.
જુલિયાનું વાક્યરચના, જે મોટે ભાગે ટેકનિકલ કમ્પ્યુટિંગ માટે છે, તે પાયથોન્સ સાથે તુલનાત્મક છે.
જુલિયા એક ગતિશીલ, ઉચ્ચ-સ્તરની, ઉચ્ચ-પ્રદર્શન પ્રોગ્રામિંગ ભાષા છે.
તે આ ભાષાનો આવશ્યક ઘટક હોવાથી, રેખીય બીજગણિતનો મશીન લર્નિંગ, ડેટા સાયન્સ, ડેટા માઇનિંગ, સંખ્યાત્મક વિશ્લેષણ અને કોઈપણ ગાણિતિક હેતુ માટે વ્યાપકપણે ઉપયોગ થાય છે.
જુલિયાની સરળતા, ઉત્તમ કાર્યક્ષમતા અને ઝડપ તેને જટિલ ડેટા મોડલ્સ સાથે ઉપયોગ કરવા માટે આકર્ષક બનાવે છે.
પરંતુ વિજ્ઞાનીઓ માટે, વિજ્ઞાનની ફોર્મ્યુલાની ભાષાને કોડમાં અનુવાદિત કરવાની શક્યતા એ ડીલ-બ્રેકર છે: જુલિયા ગ્રીક મૂળાક્ષરો માટે સમર્થન ધરાવે છે, જે તેમને કોડિંગ ભાષામાં રૂપાંતરિત કર્યા વિના ગાણિતિક સમીકરણોનો ઉપયોગ સક્ષમ કરે છે.
વિશેષતા
- જુલિયા સીધા વાક્યરચનાનો ઉપયોગ કરે છે.
- પ્રોમ્પ્ટ આદેશો ઉમેરવા માટે, જુલિયા પાસે ઇન્ટરેક્ટિવ કમાન્ડ લાઇન અને રીડ ઇવલ પ્રિન્ટ લૂપ (REPL) છે.
- Fortran, C, અને Python પ્રોગ્રામ્સ સાથે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરવા માટે, તે સરળતાથી આયાત કરી શકે છે અને બાહ્ય પુસ્તકાલયોનો ઉપયોગ કરી શકે છે.
- જસ્ટ-ઇન-ટાઇમ (JIT) સંકલન એ સંકલિત ભાષા જુલિયાની વિશેષતા છે. જુલિયા સંગ્રહ માટે LLVM ફ્રેમવર્કનો ઉપયોગ કરે છે, જે તેના ઝડપી અમલમાં ફાળો આપે છે.
- જુલિયાનું વાક્યરચના ગણિત-આધારિત કોડિંગ પર કામ કરતી કોઈપણ વ્યક્તિ માટે ઉપયોગમાં સરળ છે કારણ કે તે ગાણિતિક સમીકરણો જેવું લાગે છે.
- મેટા-પ્રોગ્રામિંગ એ જુલિયાની એક વિશેષતા છે જે જુલિયા કાર્યક્રમોને જુલિયા એપ્લિકેશન્સ બનાવવા માટે સક્ષમ બનાવે છે.
- તે ડીબગર સાથે આવે છે જે પ્રોગ્રામરોને બ્રેકપોઇન્ટ સેટ કરવા અને પરિણામોની તપાસ કરવા સક્ષમ બનાવે છે.
- સ્ટેટિક અને ડાયનેમિક બંને પ્રકાર જુલિયા દ્વારા સપોર્ટેડ છે. વેરીએબલનો ઉપયોગ કરતા પહેલા, તમે તેને જાહેર કરી શકો છો, અથવા તમે એક ફંક્શન બનાવી શકો છો જે ચલોને ગર્ભિત રીતે લે છે.
પરિચય મતલબ
ઇન્ટરેક્ટિવ વાતાવરણ અને ચોથી પેઢીની ઉચ્ચ-સ્તરની પ્રોગ્રામિંગ ભાષા MATLAB (મેટ્રિક્સ લેબોરેટરી) નો ઉપયોગ સંખ્યાત્મક ગણતરી, વિઝ્યુલાઇઝેશન અને પ્રોગ્રામિંગ માટે થાય છે.
તે મેટ્રિક્સ મેનિપ્યુલેશન્સ, ફંક્શન્સ અને ડેટાનું કાવતરું, અલ્ગોરિધમ્સનું અમલીકરણ, વિકાસને સક્ષમ કરે છે વપરાશકર્તા ઇન્ટરફેસો, C, C++, Java, અને FORTRAN જેવા અન્ય ભાષાઓમાં લખાયેલા પ્રોગ્રામ્સ સાથેની ક્રિયાપ્રતિક્રિયા, અને અલ્ગોરિધમ્સનું વિશ્લેષણ અને વિકાસ, મોડેલ્સ અને એપ્લિકેશન્સની રચના અને વપરાશકર્તા ઇન્ટરફેસનો અમલ.
તમે ઘણા બિલ્ટ-ઇન આદેશોની મદદથી ગાણિતિક ગણતરીઓ કરી શકો છો, ચાર્ટ બનાવી શકો છો અને સંખ્યાત્મક અભિગમોનો ઉપયોગ કરી શકો છો અને ગણિત કાર્યો.
દાયકાઓના ઉત્ક્રાંતિ પછી, MATLAB હવે ફ્લેટ ફાઇલો, ડેટાબેસેસ, ક્લાઉડ સ્ટોરેજ, ડેટા કલેક્શન ગિયર અને જીવંત નાણાકીય ડેટા સ્ટ્રીમ્સમાંથી ડેટા વાંચી શકે છે.
MATLAB અગાઉ વેક્ટર અને મેટ્રિસિસમાં સ્ટેટિક ન્યુમેરિકલ ડેટા સાથે કામ કરવા માટે અદ્ભુત હતું. તેની વિસ્તરી રહેલી ક્ષમતાઓને લીધે, વપરાશકર્તાઓ હવે અત્યાધુનિક મશીન લર્નિંગ મોડલ ચલાવી શકે છે, ડેટા વિઝ્યુલાઇઝેશન કરી શકે છે અને મોબાઇલ અને ડેસ્કટોપ એપ્લિકેશન્સ પણ વિકસાવી શકે છે.
GUI (ગ્રાફિકલ યુઝર ઈન્ટરફેસ) અને સિગ્નલ એનાલિસિસ અને ટ્યુનર જેવા અન્ય ટૂલ્સ ઑફર કરીને, MATLAB ઇન્ટરેક્ટિવ વાતાવરણ પ્રદાન કરે છે. MATLAB સૉફ્ટવેર બનાવવા અને ડિબગિંગ માટે સાધનો પણ પ્રદાન કરે છે.
GUI દ્વારા, MATLAB માં ફાઇલોની આયાત અને નિકાસ સરળ છે. જેમ જેમ આપણે આપણા સૉફ્ટવેરની રચનામાં જઈએ છીએ, અમે વર્કસ્પેસ ડેટાનું નિરીક્ષણ કરી શકીએ છીએ અને તેને જરૂર મુજબ બદલી શકીએ છીએ.
વિશેષતા
- તેની સાથે સંખ્યાત્મક અને સાંકેતિક કમ્પ્યુટિંગ બંને કરી શકાય છે.
- તે ઉચ્ચ-સ્તરની ભાષા છે જેનો મોટાભાગે એન્જિનિયરિંગ અને વૈજ્ઞાનિક કમ્પ્યુટર્સમાં ઉપયોગ થાય છે.
- તે રેખીય બીજગણિત, આંકડા, ફૌરિયર વિશ્લેષણ, ફિલ્ટરિંગ, ઑપ્ટિમાઇઝેશન, સંખ્યાત્મક એકીકરણ અને સામાન્ય વિભેદક સમીકરણોના ઉકેલ માટે ગાણિતિક કાર્યોની વિશાળ પુસ્તકાલય પ્રદાન કરે છે.
- તેમાં કસ્ટમ પ્લોટ બનાવવા માટેના સાધનો તેમજ ડેટા જોવા માટે બિલ્ટ-ઇન વિઝ્યુઅલનો સમાવેશ થાય છે.
- તે અનન્ય ગ્રાફિકલ વપરાશકર્તા ઇન્ટરફેસ સાથે એપ્લિકેશન્સ બનાવવા માટે સાધનો પ્રદાન કરે છે.
- MATLAB માટેનું પ્રોગ્રામિંગ ઈન્ટરફેસ વિકાસકર્તાઓને તેમના કાર્યક્રમોની કામગીરી અને જાળવણીક્ષમતા વધારવા માટે સાધનો પૂરા પાડે છે.
- તે C, Java,.NET, અને Microsoft Excel સહિત તૃતીય-પક્ષ પ્રોગ્રામ્સ અને ભાષાઓ સાથે MATLAB-આધારિત અલ્ગોરિધમ્સ માટે એકીકરણ સાધનો પ્રદાન કરે છે.
- JDBC/ODBC ડેટાબેસેસમાંથી વિવિધ પ્રકારના રીઅલ-ટાઇમ ડેટાને MATLAB દ્વારા મૂળ આધાર આપી શકાય છે, જેમાં સેન્સર, વિડિયો, પિક્ચર, ટેલિમેટ્રી, બાઈનરી અને અન્ય પ્રકારના ડેટાનો સમાવેશ થાય છે.
મતલબ, જુલિયા અને પાયથોન વચ્ચેનો તફાવત
લોકપ્રિયતા
પાયથોન હવે સૌથી વધુ ઉપયોગમાં લેવાતી પ્રોગ્રામિંગ ભાષાઓની યાદીમાં ટોચ પર છે. કોઈપણ ભાષા માટેના સૌથી મોટા વિકાસકર્તા સમુદાયોમાંના એક સાથે, તે 30 વર્ષથી વધુ સમયથી ઉપયોગમાં છે અને દરેક કલ્પનાશીલ સમસ્યા માટે જવાબો અને સહાય પૂરી પાડે છે.
ભલે ચાહકોની સંખ્યા સતત વધી રહી હોય, જુલિયા પાસે એક નાનો પરંતુ પ્રતિબદ્ધ સમુદાય છે, અને મોટા ભાગનો ટેકો હજુ પણ લેખકો દ્વારા પ્રદાન કરવામાં આવે છે.
જુલિયા-વિશિષ્ટ બ્લોગ્સ અને વધતો સમુદાય વિવિધ પ્લેટફોર્મ્સ પર તેનો ઉપયોગ કરવા અંગેનું તેમનું જ્ઞાન શેર કરે છે.
ડેટા સાયન્સની બહાર જુલિયાનો ઉપયોગ મહત્વમાં વધવાની ધારણા છે.
ભાષાએ હમણાં જ વેબ ડેવલપમેન્ટ ફ્રેમવર્કને સ્વીકારવાનું શરૂ કર્યું છે, વિકાસની શક્યતાઓની શ્રેણીને વિસ્તૃત કરી છે અને પરિણામે, તેનો ઉપયોગ કરતા વિકાસકર્તાઓનો પૂલ.
બીજી બાજુ, MATLAB પોર્ટેબિલિટી પર અમુક મર્યાદાઓ ધરાવે છે કારણ કે તે એક ખર્ચાળ પ્રોગ્રામ છે.
MATLAB અથવા MATLAB કમ્પોનન્ટ રનટાઇમ સાથેના પ્લેટફોર્મ જ MATLAB ફાઇલોને અન્ય પ્લેટફોર્મ્સ (MCR) પર એક્ઝિક્યુટ કરી શકે છે. કારણ કે MATLAB નું OOP વધુ સુસંસ્કૃત અને જટિલ છે, તે ચોક્કસ લોકો માટે વધુ મૂંઝવણભર્યું હોઈ શકે છે.
જો કે, MATLAB ઘણી વખત વધુ સુસંસ્કૃત ભાષા છે.
ઝડપ
કોડ વિકસાવતી વખતે એક્ઝેક્યુશનની ઝડપ નિર્ણાયક છે. જુલિયાને જે ગતિએ ચલાવવામાં આવે છે તે C પ્રોગ્રામિંગ લેંગ્વેજ જેવી જ છે. તે ઝડપી ભાષા પ્રદાન કરવા માટે વિકસાવવામાં આવી હતી.
અન્ય અર્થઘટન ભાષાઓથી વિપરીત, જુલિયા અમલને વેગ આપતી નથી. જુલિયામાં પ્રોગ્રામ્સ બનાવવા માટે, એલએલવીએમ ફ્રેમવર્કનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે. \
મેન્યુઅલ પ્રોફાઇલિંગ અને ઑપ્ટિમાઇઝેશન તકનીકોનો ઉપયોગ કર્યા વિના, જુલિયા કામગીરીની મુશ્કેલીઓને સંબોધિત કરે છે જે ઝડપ માટે જરૂરી છે. બિગ ડેટાની જરૂર હોય તેવી સમસ્યાઓ માટે, મેઘ કમ્પ્યુટિંગ, ડેટા એનાલિસિસ અને સ્ટેટિસ્ટિકલ કમ્પ્યુટિંગ, જુલિયા એક અદ્ભુત જવાબ આપે છે.
તે સ્પષ્ટ છે કે જુલિયા પાયથોન કરતાં ચડિયાતી છે જ્યારે આપણે તેની કામગીરી અને ઝડપીતાનો વિરોધાભાસ કરીએ છીએ.
બીજી બાજુ મતલેબ એ ઉચ્ચ-સ્તરની પ્રોગ્રામિંગ ભાષા છે ડેટા સ્ટ્રક્ચર્સ, નિયંત્રણ પ્રવાહ નિવેદનો, કાર્યો, આઉટપુટ/ઇનપુટ અને ઑબ્જેક્ટ-ઓરિએન્ટેડ પ્રોગ્રામિંગ.
તે ઝડપી થ્રો-અવે એપ્લીકેશનની ઝડપી રચના તેમજ વ્યાપક, જટિલ અને મોટા એપ્લિકેશન પ્રોગ્રામ્સની રચના માટે પરવાનગી આપે છે.
પુસ્તકાલયો
આ પુસ્તકાલયોને ફક્ત આયાત કરીને અને તેમના કાર્યોનો ઉપયોગ કરીને, પાયથોનની વિશાળ પુસ્તકાલય પાયથોન માટે વિકાસ કરવાનું વધુ સરળ બનાવે છે.
પાયથોન સાથે સરખામણી કરવામાં આવે ત્યારે, જુલિયા વ્યાપક પુસ્તકાલય સંસાધનોની અછતથી પીડાય છે. મોટી સંખ્યામાં તૃતીય-પક્ષ લાઇબ્રેરીઓ પણ પાયથોનને સપોર્ટ કરે છે. અપૂરતા પેકેજ મેન્ટેનન્સને કારણે, જુલિયાની લાઇબ્રેરીઓમાં પણ આ સમસ્યા છે.
શરૂઆતમાં ડેટાને વિઝ્યુઅલાઈઝ કરવામાં થોડો સમય લાગતો હોવા છતાં, જુલિયા સી લાઈબ્રેરીઓ સાથે ઈન્ટરફેસ કરી શકે છે.
નવી ભાષા તરીકે તેની સફળતા માટે જુલિયાના પુસ્તકાલયોનો વિકાસ જરૂરી છે.
આંકડાઓની ગણતરી કરવા માટે, રેખીય બીજગણિત, સંખ્યાત્મક એકીકરણ, ફિલ્ટરિંગ, ફોરિયર વિશ્લેષણ, ઑપ્ટિમાઇઝેશન અને સામાન્ય વિભેદક સમીકરણો ઉકેલવા માટે, Matlab દ્વારા ગાણિતિક કાર્યોની વિશાળ પુસ્તકાલય પ્રદાન કરવામાં આવે છે.
વૈવિધ્યતાને
પાયથોન સમજવા અને લખવા માટે સરળ ભાષા છે, તેને બહુમુખી બનાવે છે. પાયથોનની અનુકૂલનક્ષમતા તેને વેબ સ્ક્રિપ્ટીંગ, વિકાસ અને ઓટોમેશન સહિતના પ્રોગ્રામિંગ કાર્યો માટે ઉત્તમ બનાવે છે.
કારણ કે તે કાર્યો કરી શકે છે અને વિવિધ લાઇબ્રેરીઓ અને ફ્રેમવર્કનો ઉપયોગ કરે છે, પાયથોન વિકાસકર્તાઓ માટે પસંદગીની ભાષા છે.
પાયથોન વધુ લવચીક છે, જ્યારે જુલિયા વૈજ્ઞાનિક પ્રોગ્રામિંગમાં સમસ્યાઓ ઉકેલવામાં શ્રેષ્ઠ છે.
માનક ઇજનેરી ગણતરીઓ હાથ ધરવા માટે મેટલેબનો એક સરળ કોડિંગ સાધન તરીકે ઉપયોગ કરવામાં મુખ્યત્વે રસ ધરાવતા ઇજનેરોને તે ઉપયોગી લાગશે.
સંકલિત વિકાસ વાતાવરણ અને ડીબગર જે પહેલેથી હાજર છે તેના કારણે બિન-કોડર્સ માટે એક્ઝિક્યુટેબલ લોજીકનું નિર્માણ કરવું સરળ છે.
ટૂલ્સ સપોર્ટેડ છે
કોઈપણ પ્રોગ્રામર પ્રોગ્રામિંગ લેંગ્વેજ પસંદ કરશે જે તમામ સોફ્ટવેર ડેવલપમેન્ટ પ્રોજેક્ટ્સ માટે ટોપ-નોચ ટૂલ સપોર્ટ આપે છે.
જુલિયા ટૂલ સપોર્ટના સંદર્ભમાં પાયથોન કરતાં વધુ સારું પ્રદર્શન કરે છે. જુલિયાનું ટૂલિંગ સપોર્ટ હજી પણ કાર્યરત છે, પરંતુ પાયથોનનું ટૂલિંગ સપોર્ટ મહાન છે.
આને કારણે, જુલિયા પાસે પાયથોનની કામગીરીની સમસ્યાઓ માટે ચોક્કસ નિદાન અને ઉપચાર ક્ષમતાઓનો અભાવ છે.
વધુમાં, જુલિયાના કિસ્સામાં અસુરક્ષિત ઇન્ટરફેસની વધુ શક્યતા છે કારણ કે તે મૂળ API સાથેની નવી ભાષા છે.
MATLAB દ્વારા ઓફર કરાયેલ ઇન્ટરેક્ટિવ સેટિંગ પુનરાવર્તિત સંશોધન, ડિઝાઇન અને સમસ્યાનું નિરાકરણ સક્ષમ કરે છે. તે સંસાધનોનો સંગ્રહ છે જેનો પ્રોગ્રામરો ઉપયોગ કરી શકે છે.
તે વર્કસ્પેસ વેરીએબલ્સને મેનેજ કરવા અને ડેટાની આયાત અને નિકાસ માટેના સાધનોની સુવિધા આપે છે. વધુમાં, તેમાં MATLAB ફાઇલોની પ્રક્રિયા, ડિબગીંગ અને પ્રોફાઇલિંગ માટેના સાધનોનો સમાવેશ થાય છે.
ઉપસંહાર
હું એમ કહીને સરવાળો કરીશ કે જુલિયા એક વિશિષ્ટ ભાષા છે જેનો ઉપયોગ મોટાભાગે નાના જૂથ દ્વારા કરવામાં આવે છે.
વિકાસકર્તાઓ અને સમુદાય તેની ક્ષમતાઓને વિસ્તૃત કરશે ત્યારે જુલિયા સંભવતઃ સારી રીતે ગમતી, માંગમાં રહેલી ભાષામાં વિકસિત થશે.
લાખો લોકો પાયથોનનો ઉપયોગ કરે છે, જે એક સ્થાપિત ભાષા છે, અને ત્યાં અસંખ્ય તૃતીય-પક્ષ પ્રોગ્રામ્સ ઉપલબ્ધ છે. રમતોથી લઈને ડેટા સંશોધન સુધી, તેનો ઉપયોગ દરેક જગ્યાએ થાય છે.
દરેક વિકાસકર્તાના અભ્યાસક્રમમાં મૂળભૂત ભાષાઓમાંની એક તરીકે પાયથોનનો સમાવેશ થાય છે, અને નવી ભાષાઓ તેની સાથે સતત કનેક્ટ થવામાં સક્ષમ હોવાથી, તેને કોઈપણ સમયે ટૂંક સમયમાં બદલવામાં આવશે નહીં.
જો કે જુલિયા અને પાયથોન હવે ડેટા સાયન્સ ફિલ્ડમાં સૌથી વધુ લોકપ્રિય પ્રોગ્રામિંગ લેંગ્વેજ છે, MATLAB તેની શ્રેષ્ઠ સામૂહિક મોડેલિંગ ડેવલપમેન્ટ અને ડિપ્લોયમેન્ટ ક્ષમતાઓને કારણે લોકપ્રિયતા અને એપ્લિકેશન ગાળો મેળવવાની આગાહી કરે છે.
હકીકત એ છે કે વપરાશકર્તાઓ ML મોડલ્સ ડિઝાઇન કરવા, ડેટાનું વિશ્લેષણ કરવા અને કસ્ટમાઇઝ્ડ GUIs સાથે ડેસ્કટોપ અને મોબાઇલ એપ્લિકેશન્સ બનાવવા માટે એક મજબૂત પ્લેટફોર્મનો ઉપયોગ કરી શકે છે તે ડેટા સાયન્સ સેક્ટરમાં MATLAB ની સ્થિતિને નોંધપાત્ર રીતે સુધારે છે.
એક જવાબ છોડો