पायथन एक प्रसिद्ध और आमतौर पर इस्तेमाल की जाने वाली प्रोग्रामिंग भाषा है। यह डेटा साइंटिस्ट, डेटा एनालिस्ट, मशीन लर्निंग इंजीनियर्स और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में काम करने वालों के लिए भी पसंदीदा भाषा है।
क्योंकि यह एक ओपन-सोर्स भाषा है, यह सीधी है और इसमें विभिन्न प्रकार के कोडिंग विकल्प हैं।
पायथन द्वारा कवर किए गए कई उपयोग के मामलों में, डेटा विश्लेषण सबसे महत्वपूर्ण में से एक बन गया है। पायथन पारिस्थितिकी तंत्र पुस्तकालयों, उपकरणों और अनुप्रयोगों में समृद्ध है जो वैज्ञानिक कंप्यूटिंग और डेटा विश्लेषण को आसान और तेज़ सक्षम बनाता है।
जूलिया के रचनाकारों के लिए पायथन पर्याप्त तेज़ नहीं है, एक कार्यक्रम जिसका उद्देश्य "वैज्ञानिक कंप्यूटिंग, यंत्र अधिगम, डेटा माइनिंग, बड़े पैमाने पर रैखिक बीजगणित, वितरित और समानांतर कंप्यूटिंग, "उनके विवरण के अनुसार।
जूलिया पेशकश करने की इच्छा रखती है डेटा विश्लेषक और वैज्ञानिक न केवल त्वरित और आरामदायक रचना बल्कि बिजली की तेजी से निष्पादन भी।
एरेज़, रैखिक बीजगणित, और मैट्रिस सभी गणितीय और तकनीकी प्रोग्रामिंग भाषा का हिस्सा हैं जिन्हें मैटलैब कहा जाता है। यह किसी भी गतिविधि के लिए एक शीर्ष वातावरण के रूप में अच्छी तरह से पहचाना जाता है।
पिछले 10 वर्षों में, मैथमैटिका, मेपल और मैटलैब जैसे वैज्ञानिक कंप्यूटिंग वातावरण इस तथ्य के परिणामस्वरूप काफी अधिक लोकप्रिय हो गए हैं कि वैज्ञानिक और इंजीनियर ऐसे वातावरण में अधिक उत्पादक महसूस करते हैं।
इन वातावरणों में उपयोग की जाने वाली कमांड भाषाओं का विस्तृत टूलबॉक्स और सरल सिंटैक्स एक स्पष्ट कारण है।
इस पोस्ट में, हम आपको यह समझने में मदद करने के लिए मैटलैब, जूलिया और पायथन की तुलना करेंगे कि किस उद्देश्य के लिए किस भाषा का उपयोग किया जाता है और सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि कौन सी भाषा आपके लिए आदर्श है।
का परिचय अजगर
में से एक सबसे लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषाएं उपयोग में आज पायथन है। यह पहली बार 1991 में इस्तेमाल किया गया था और यह एक उच्च-स्तरीय, व्याख्या की गई, बहु-प्रतिमान भाषा है।
इसमें मशीन लर्निंग, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई), और विकासशील अनुप्रयोगों और वेबसाइटों (एमएल) के लिए बहुत सारे पुस्तकालय और उपकरण हैं। पायथन शायद वह भाषा है जिसका उपयोग आप कुछ भी प्रोग्राम करने के लिए करेंगे।
अपनी शक्ति, बहुमुखी प्रतिभा और आसानी से समझ में आने वाले और महारत हासिल सिंटैक्स के कारण, पायथन डेवलपर्स के बीच पसंदीदा है।
लगभग 70% डेवलपर्स ने भावना विश्लेषण और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के लिए शक्तिशाली एआई और एमएल एल्गोरिदम बनाने के लिए पायथन का उपयोग करने का दावा किया है। डेटा साइंस के लिए पसंद की भाषाएं पायथन और आर हैं।
पायथन के बड़े डेवलपर समुदाय द्वारा बनाए गए कई बाहरी पुस्तकालय हैं जो इसे इसकी लचीलापन देते हैं।
डेटा विज्ञान में गणितीय और वैज्ञानिक कार्यों को संभालने के लिए पायथन इनमें से कई मॉड्यूल का उपयोग करता है। सबसे लोकप्रिय में NumPy, TensorFlow, PyTorch, Pandas और Maplotlib हैं।
सीएसवी और जेएसओएन फाइलों जैसे सामान्य डेटा प्रारूपों के लिए पायथन का समर्थन और एसक्यूएल डेटाबेस के साथ बातचीत करने की इसकी क्षमता भी इसका उपयोग करने के लिए मजबूत औचित्य है।
विशेषताएं
- यह एक स्वतंत्र रूप से डाउनलोड करने योग्य ओपन-सोर्स भाषा है जो ऑनलाइन उपलब्ध है।
- यह सीखने में आसान, डेवलपर के अनुकूल, उच्च स्तरीय प्रोग्रामिंग भाषा है।
- कक्षाएं, बहुरूपता, एनकैप्सुलेशन और अन्य वस्तु-उन्मुख विचार भाषा द्वारा समर्थित हैं।
- पायथन एक एक्स्टेंसिबल भाषा है, और सी या सी ++ का उपयोग पायथन प्रोग्राम लिखने और संकलित करने के लिए किया जा सकता है।
- यह एक व्याख्या की गई भाषा है, इसलिए संकलन आवश्यक नहीं है। लाइन से लाइन निष्पादित की जा रही लाइनों द्वारा कोड डिबगिंग को आसान बना दिया गया है।
- पायथन पुस्तकालयों के पर्याप्त संग्रह के साथ आता है जिसका उपयोग केवल उन्हें आयात करके विकास को सुव्यवस्थित करने के लिए किया जा सकता है। परिणामस्वरूप डेवलपर्स को उस सटीक कोड को फिर से करने की आवश्यकता नहीं है।
- इस गतिशील रूप से टाइप की गई भाषा में उपयोग करने से पहले चर को परिभाषित करने की आवश्यकता नहीं है क्योंकि डेटा प्रकार रन-टाइम पर तय किया जाता है।
का परिचय जूलिया
2018 में जारी अपने पहले स्थिर संस्करण के साथ, प्रोग्रामिंग भाषाओं के क्षेत्र में एक नवागंतुक जूलिया को 2012 में एक तेज, गणित-उन्मुख भाषा के लिए डेटा साइंस और मशीन लर्निंग समुदायों की जरूरतों को पूरा करने के लिए बनाया गया था।
आधुनिक हार्डवेयर के Concurrent, Parallel और की मदद से वितरित अभिकलन क्षमताओं, जूलिया एक प्रोग्रामिंग भाषा है जो अन्य प्रोग्रामिंग भाषाओं के सबसे नाजुक पहलुओं को जोड़ती है।
जूलिया का वाक्य-विन्यास, जो बड़े पैमाने पर तकनीकी कंप्यूटिंग के लिए है, पायथन के समान है।
जूलिया एक गतिशील, उच्च-स्तरीय, उच्च-प्रदर्शन प्रोग्रामिंग भाषा है।
चूंकि यह इस भाषा का एक अनिवार्य घटक है, इसलिए मशीन लर्निंग, डेटा साइंस, डेटा माइनिंग, संख्यात्मक विश्लेषण और किसी भी गणितीय उद्देश्य के लिए रैखिक बीजगणित का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।
जूलिया की सादगी, उत्कृष्ट दक्षता और गति इसे जटिल डेटा मॉडल के साथ उपयोग के लिए आकर्षक बनाती है।
लेकिन वैज्ञानिकों के लिए, विज्ञान की सूत्रीय भाषा को कोड में अनुवाद करने की संभावना एक डील-ब्रेकर है: जूलिया के पास ग्रीक वर्णमाला के लिए समर्थन है, जो गणितीय समीकरणों को पहले उन्हें कोडिंग भाषा में परिवर्तित किए बिना उपयोग करने में सक्षम बनाता है।
विशेषताएं
- जूलिया सीधे वाक्य रचना का उपयोग करती है।
- शीघ्र आदेश जोड़ने के लिए, जूलिया में एक इंटरैक्टिव कमांड लाइन और एक रीड इवल प्रिंट लूप (आरईपीएल) है।
- फोरट्रान, सी और पायथन कार्यक्रमों के साथ बातचीत करने के लिए, यह बाहरी पुस्तकालयों को आसानी से आयात और उपयोग कर सकता है।
- जस्ट-इन-टाइम (JIT) संकलन संकलित भाषा जूलिया की एक विशेषता है। जूलिया संग्रह के लिए एलएलवीएम ढांचे का उपयोग करती है, जो इसके त्वरित निष्पादन में योगदान करती है।
- गणित-आधारित कोडिंग पर काम करने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए जूलिया के सिंटैक्स का उपयोग करना आसान है क्योंकि यह गणितीय समीकरणों जैसा दिखता है।
- मेटा-प्रोग्रामिंग जूलिया की एक विशेषता है जो जूलिया कार्यक्रमों को जूलिया अनुप्रयोगों का उत्पादन करने में सक्षम बनाती है।
- यह एक डिबगर के साथ आता है जो प्रोग्रामर को ब्रेकप्वाइंट सेट करने और परिणामों की जांच करने में सक्षम बनाता है।
- स्थिर और गतिशील दोनों प्रकार जूलिया द्वारा समर्थित हैं। एक चर का उपयोग करने से पहले, आप इसे घोषित कर सकते हैं, या आप एक ऐसा फ़ंक्शन बना सकते हैं जो चर को परोक्ष रूप से लेता है।
का परिचय matlab
इंटरैक्टिव वातावरण और चौथी पीढ़ी की उच्च-स्तरीय प्रोग्रामिंग भाषा MATLAB (मैट्रिक्स प्रयोगशाला) का उपयोग संख्यात्मक गणना, विज़ुअलाइज़ेशन और प्रोग्रामिंग के लिए किया जाता है।
यह मैट्रिक्स जोड़तोड़, कार्यों और डेटा की साजिश रचने, एल्गोरिदम के कार्यान्वयन, के विकास को सक्षम बनाता है उपयोगकर्ता इंटरफेस, सी, सी ++, जावा और फोरट्रान जैसी अन्य भाषाओं में लिखे गए कार्यक्रमों के साथ बातचीत, और एल्गोरिदम का विश्लेषण और विकास, मॉडल और अनुप्रयोगों का निर्माण, और उपयोगकर्ता इंटरफेस का कार्यान्वयन।
आप कई अंतर्निहित कमांड की सहायता से गणितीय गणना कर सकते हैं, चार्ट बना सकते हैं और संख्यात्मक दृष्टिकोण का उपयोग कर सकते हैं गणित के कार्य.
दशकों के विकास के बाद, MATLAB अब फ्लैट फाइलों, डेटाबेस, क्लाउड स्टोरेज, डेटा संग्रह गियर और यहां तक कि लाइव वित्तीय डेटा स्ट्रीम से डेटा पढ़ सकता है।
MATLAB पहले वैक्टर और मैट्रिसेस में स्थिर संख्यात्मक डेटा के साथ काम करने के लिए अद्भुत था। इसकी विस्तारित क्षमताओं के कारण, उपयोगकर्ता अब परिष्कृत मशीन लर्निंग मॉडल चला सकते हैं, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन कर सकते हैं और यहां तक कि मोबाइल और डेस्कटॉप एप्लिकेशन भी विकसित कर सकते हैं।
एक जीयूआई (ग्राफिकल यूजर इंटरफेस) और अन्य उपकरण, जैसे सिग्नल विश्लेषण और ट्यूनर की पेशकश करके, MATLAB एक इंटरैक्टिव वातावरण प्रदान करता है। MATLAB सॉफ्टवेयर निर्माण और डिबगिंग के लिए उपकरण भी प्रदान करता है।
GUI के माध्यम से, MATLAB में फ़ाइलें आयात और निर्यात करना सरल है। जैसे ही हम अपने सॉफ़्टवेयर के निर्माण में जाते हैं, हम कार्यक्षेत्र डेटा का निरीक्षण कर सकते हैं और आवश्यकतानुसार इसे बदल सकते हैं।
विशेषताएं
- इसके साथ संख्यात्मक और प्रतीकात्मक दोनों कंप्यूटिंग की जा सकती है।
- यह एक उच्च स्तरीय भाषा है जिसका उपयोग ज्यादातर इंजीनियरिंग और वैज्ञानिक कंप्यूटरों में किया जाता है।
- यह रैखिक बीजगणित, सांख्यिकी, फूरियर विश्लेषण, फ़िल्टरिंग, अनुकूलन, संख्यात्मक एकीकरण, और साधारण अंतर समीकरणों के समाधान के लिए गणितीय कार्यों का एक बड़ा पुस्तकालय प्रदान करता है।
- इसमें कस्टम प्लॉट बनाने के उपकरण के साथ-साथ डेटा देखने के लिए अंतर्निर्मित दृश्य शामिल हैं।
- यह अद्वितीय ग्राफिकल यूजर इंटरफेस के साथ ऐप्स बनाने के लिए टूल प्रदान करता है।
- MATLAB के लिए प्रोग्रामिंग इंटरफ़ेस डेवलपर्स को उनके कार्यक्रमों के प्रदर्शन और रखरखाव को बढ़ाने के लिए उपकरण प्रदान करता है।
- यह MATLAB- आधारित एल्गोरिदम के लिए तृतीय-पक्ष प्रोग्राम और भाषाओं के साथ एकीकरण उपकरण प्रदान करता है, जिसमें C, Java, .NET और Microsoft Excel शामिल हैं।
- JDBC/ODBC डेटाबेस से विभिन्न प्रकार के रीयल-टाइम डेटा को MATLAB द्वारा मूल रूप से समर्थित किया जा सकता है, जिसमें सेंसर, वीडियो, चित्र, टेलीमेट्री, बाइनरी और अन्य प्रकार के डेटा शामिल हैं।
मैटलैब, जूलिया और पायथन के बीच अंतर
लोकप्रियता
पायथन अब सबसे अधिक उपयोग की जाने वाली प्रोग्रामिंग भाषाओं की सूची में सबसे ऊपर है। किसी भी भाषा के लिए सबसे बड़े डेवलपर समुदायों में से एक के साथ, यह 30 से अधिक वर्षों से उपयोग में है और प्रत्येक बोधगम्य समस्या के लिए उत्तर और सहायता प्रदान करता है।
भले ही प्रशंसकों की संख्या लगातार बढ़ रही हो, जूलिया के पास एक छोटा लेकिन प्रतिबद्ध समुदाय है, और अधिकांश समर्थन अभी भी लेखकों द्वारा प्रदान किया जाता है।
जूलिया-विशिष्ट ब्लॉग और एक बढ़ता हुआ समुदाय विभिन्न प्लेटफार्मों पर इसका उपयोग करने के बारे में अपने ज्ञान को साझा करता है।
डेटा विज्ञान के बाहर जूलिया का उपयोग प्रमुखता से बढ़ने का अनुमान है।
भाषा ने अभी-अभी वेब डेवलपमेंट फ्रेमवर्क को अपनाना शुरू किया है, विकास की संभावनाओं की सीमा का विस्तार किया है और इसके परिणामस्वरूप, इसका उपयोग करने वाले डेवलपर्स का पूल।
दूसरी ओर, MATLAB की पोर्टेबिलिटी पर कुछ सीमाएँ हैं क्योंकि यह एक महंगा कार्यक्रम है।
केवल MATLAB या MATLAB घटक रनटाइम वाले प्लेटफ़ॉर्म अन्य प्लेटफ़ॉर्म (MCR) पर MATLAB फ़ाइलों को निष्पादित कर सकते हैं। क्योंकि MATLAB का OOP अधिक परिष्कृत और जटिल है, यह कुछ लोगों के लिए अधिक हैरान करने वाला हो सकता है।
हालाँकि, MATLAB अक्सर अधिक परिष्कृत भाषा होती है।
गति
कोड विकसित करते समय निष्पादन की गति महत्वपूर्ण है। जिस गति से जूलिया को निष्पादित किया जाता है वह सी प्रोग्रामिंग भाषा के समान है। इसे एक त्वरित भाषा प्रदान करने के लिए विकसित किया गया था।
अन्य व्याख्या की गई भाषाओं के विपरीत, जूलिया निष्पादन में तेजी नहीं लाती है। जूलिया में प्रोग्राम बनाने के लिए, LLVM फ्रेमवर्क का उपयोग किया जाता है। \
मैनुअल प्रोफाइलिंग और ऑप्टिमाइज़ेशन तकनीकों का उपयोग किए बिना, जूलिया प्रदर्शन की कठिनाइयों को संबोधित करती है जो गति की मांग करती हैं। बिग डेटा की आवश्यकता वाली समस्याओं के लिए, क्लाउड कम्प्यूटिंग, डेटा विश्लेषण, और सांख्यिकीय कंप्यूटिंग, जूलिया एक शानदार उत्तर प्रदान करता है।
यह स्पष्ट है कि जब हम इसके प्रदर्शन और फुर्ती के विपरीत जूलिया पायथन से बेहतर हैं।
दूसरी ओर, मैटलैब एक उच्च-स्तरीय प्रोग्रामिंग भाषा है, जिसमें विशेषता है डेटा संरचनाएं, नियंत्रण प्रवाह विवरण, कार्य, आउटपुट/इनपुट, और ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग।
यह त्वरित फेंकने वाले अनुप्रयोगों के तेजी से निर्माण के साथ-साथ व्यापक, जटिल और बड़े अनुप्रयोग कार्यक्रमों के निर्माण की अनुमति देता है।
पुस्तकालय
केवल इन पुस्तकालयों को आयात करके और उनके कार्यों का उपयोग करके, पायथन का विशाल पुस्तकालय पायथन के लिए विकास को बहुत आसान बना देता है।
जब पायथन की तुलना में, जूलिया व्यापक पुस्तकालय संसाधनों की कमी से ग्रस्त है। बड़ी संख्या में तृतीय-पक्ष पुस्तकालय भी पायथन का समर्थन करते हैं। अपर्याप्त पैकेज रखरखाव के कारण, जूलिया के पुस्तकालयों में भी यह समस्या है।
हालांकि शुरुआत में डेटा की कल्पना करने में कुछ समय लगता है, जूलिया सी पुस्तकालयों के साथ इंटरफेस कर सकती है।
एक नई भाषा के रूप में इसकी सफलता के लिए जूलिया के पुस्तकालयों का विकास आवश्यक है।
सांख्यिकी, रैखिक बीजगणित, संख्यात्मक एकीकरण, फ़िल्टरिंग, फूरियर विश्लेषण, अनुकूलन, और साधारण अंतर समीकरणों को हल करने के लिए, मैटलैब द्वारा गणितीय कार्यों का एक बड़ा पुस्तकालय प्रदान किया जाता है।
चंचलता
पाइथन समझने और लिखने में आसान भाषा है, जो इसे बहुमुखी बनाती है। पायथन की अनुकूलन क्षमता इसे वेब स्क्रिप्टिंग, विकास और स्वचालन सहित प्रोग्रामिंग कार्यों के लिए उत्कृष्ट बनाती है।
क्योंकि यह कार्य कर सकता है और विभिन्न पुस्तकालयों और रूपरेखाओं का उपयोग करता है, पायथन डेवलपर्स के लिए पसंद की भाषा है।
पायथन अधिक लचीला है, जबकि जूलिया वैज्ञानिक प्रोग्रामिंग में समस्याओं को हल करने में उत्कृष्टता प्राप्त करती है।
मानक इंजीनियरिंग गणना करने के लिए मैटलैब को सीधे कोडिंग टूल के रूप में उपयोग करने में रुचि रखने वाले इंजीनियरों को यह उपयोगी लगेगा।
एकीकृत विकास वातावरण और पहले से मौजूद डिबगर के कारण गैर-कोडर्स के लिए निष्पादन योग्य तर्क बनाना आसान है।
समर्थित उपकरण
कोई भी प्रोग्रामर एक प्रोग्रामिंग भाषा का चयन करेगा जो सभी सॉफ्टवेयर विकास परियोजनाओं के लिए शीर्ष पायदान उपकरण समर्थन प्रदान करता है।
टूल सपोर्ट के मामले में जूलिया पाइथन से बेहतर परफॉर्म करती है। जूलिया का टूलींग समर्थन अभी भी कार्यात्मक है, लेकिन पायथन का टूलींग समर्थन बहुत अच्छा है।
इस वजह से, जूलिया के पास प्रदर्शन समस्याओं के लिए पायथन की कुछ नैदानिक और उपचारात्मक क्षमताओं का अभाव है।
इसके अतिरिक्त, जूलिया के मामले में असुरक्षित इंटरफ़ेस की अधिक संभावना है क्योंकि यह देशी एपीआई के साथ एक नई भाषा है।
MATLAB द्वारा दी गई इंटरएक्टिव सेटिंग पुनरावृत्त अन्वेषण, डिज़ाइन और समस्या-समाधान को सक्षम बनाती है। यह संसाधनों का एक संग्रह है जिसका प्रोग्रामर उपयोग कर सकते हैं।
इसमें कार्यक्षेत्र चर के प्रबंधन और डेटा आयात और निर्यात करने के लिए उपकरण हैं। इसके अतिरिक्त, इसमें MATLAB फ़ाइलों के प्रसंस्करण, डिबगिंग और प्रोफाइलिंग के लिए उपकरण शामिल हैं।
निष्कर्ष
मैं यह कहकर संक्षेप में बताऊंगा कि जूलिया एक विशेष भाषा है जिसका उपयोग ज्यादातर एक छोटे समूह द्वारा किया जाता है।
जैसे-जैसे डेवलपर्स और समुदाय अपनी क्षमताओं का विस्तार करते हैं, जूलिया शायद एक लोकप्रिय, मांग-योग्य भाषा के रूप में विकसित होगी।
लाखों लोग पायथन का उपयोग करते हैं, जो एक स्थापित भाषा है, और अनगिनत तृतीय-पक्ष कार्यक्रम उपलब्ध हैं। गेम से लेकर डेटा रिसर्च तक हर जगह इसका इस्तेमाल किया जाता है।
प्रत्येक डेवलपर के पाठ्यक्रम में पायथन को मूलभूत भाषाओं में से एक के रूप में शामिल किया गया है, और चूंकि नई भाषाएं लगातार इसके साथ जुड़ने में सक्षम हैं, इसलिए इसे जल्द ही किसी भी समय प्रतिस्थापित नहीं किया जाएगा।
हालाँकि जूलिया और पायथन अब डेटा विज्ञान के क्षेत्र में सबसे लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषाएँ हैं, MATLAB को इसके बेहतर सामूहिक मॉडलिंग विकास और परिनियोजन क्षमताओं के कारण लोकप्रियता और अनुप्रयोग अवधि में लाभ होने की भविष्यवाणी की गई है।
तथ्य यह है कि उपयोगकर्ता एमएल मॉडल डिजाइन करने, डेटा का विश्लेषण करने और अनुकूलित जीयूआई के साथ डेस्कटॉप और मोबाइल ऐप बनाने के लिए एक मजबूत मंच का उपयोग कर सकते हैं, डेटा विज्ञान क्षेत्र में MATLAB की स्थिति में काफी सुधार करता है।
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