A Python egy jól ismert és gyakran használt programozási nyelv. Ez az előnyben részesített nyelv az adattudósok, adatelemzők, gépi tanulási mérnökök és a mesterséges intelligencia területén dolgozók számára is.
Mivel nyílt forráskódú nyelvről van szó, egyszerű, és számos kódolási alternatívával rendelkezik.
A Python által lefedett számos felhasználási eset közül az adatelemzés az egyik legfontosabb feladattá nőtte ki magát. A Python ökoszisztéma gazdag könyvtárakban, eszközökben és alkalmazásokban, amelyek egyszerűbben és gyorsabban teszik lehetővé a tudományos számítástechnikát és adatelemzést.
A Python nem elég gyors a Julia megalkotói számára, amely program „tudományos számítástechnikára, gépi tanulás, adatbányászat, nagyléptékű lineáris algebra, elosztott és párhuzamos számítástechnika”, leírásuk szerint.
Julia felajánlani szeretne adatelemzők és tudósok nem csak a gyors és kényelmes alkotás, hanem a villámgyors kivitelezés is.
A tömbök, a lineáris algebra és a mátrixok mind a Matlab néven ismert matematikai és műszaki programozási nyelv részét képezik. Jól ismert, hogy kiváló légkör minden tevékenységhez.
Az elmúlt 10 évben az olyan tudományos számítástechnikai környezetek, mint a Mathematica, a Maple és a Matlab, jelentősen népszerűbbé váltak annak eredményeként, hogy a tudósok és mérnökök produktívabbnak érzik magukat ilyen környezetben.
Az ezekben a környezetekben használt parancsnyelvek kiterjedt eszköztára és egyszerű szintaxisa az egyik nyilvánvaló ok.
Ebben a bejegyzésben összehasonlítjuk a Matlabot, a Juliát és a Pythont, hogy segítsünk megérteni, melyik nyelvet milyen célra használják, és ami a legfontosabb, melyik az ideális az Ön számára.
Bevezetés a Piton
Az egyik legnépszerűbb programozási nyelvek ma használatos a Python. 1991-ben használták először, és egy magas szintű, értelmezett, több paradigmát tartalmazó nyelv.
Számos könyvtárat és eszközt tartalmaz gépi tanuláshoz, mesterséges intelligenciához (AI), valamint alkalmazások és webhelyek fejlesztéséhez (ML). Valószínűleg a Python az a nyelv, amellyel bármit programozni fogsz.
Erőssége, sokoldalúsága, valamint könnyen érthető és elsajátítható szintaxisa miatt a Python a fejlesztők kedvence.
A fejlesztők közel 70%-a állítja, hogy a Python segítségével hatékony mesterséges intelligencia- és ML-algoritmusokat hoz létre érzelemelemzéshez és természetes nyelvi feldolgozáshoz. Az adattudomány számára választott nyelv a Python és az R.
A Python nagy fejlesztői közössége által létrehozott számos külső könyvtár biztosítja a Python rugalmasságát.
A Python ezen modulok közül többet használ az adattudomány matematikai és tudományos feladatainak kezelésére. A legnépszerűbbek a NumPy, a TensorFlow, a PyTorch, a Pandas és a Maplotlib.
A Python támogatása az általános adatformátumokhoz, például a CSV- és JSON-fájlokhoz, valamint az SQL-adatbázisokkal való interakció képessége szintén erős indok a használatára.
Jellemzők
- Ez egy ingyenesen letölthető nyílt forráskódú nyelv, amely online elérhető.
- Ez egy könnyen megtanulható, fejlesztőbarát, magas szintű programozási nyelv.
- A nyelv támogatja az osztályokat, a polimorfizmust, a beágyazást és más objektum-orientált ötleteket.
- A Python egy bővíthető nyelv, és a C vagy C++ használható Python programok írására és fordítására.
- Ez egy tolmácsolt nyelv, ezért nem szükséges a fordítás. A kódhibakeresést megkönnyíti, hogy a sorok soronként végrehajtásra kerülnek.
- A Python a könyvtárak jelentős gyűjteményével érkezik, amelyek egyszerű importálással egyszerűsíthetők a fejlesztéssel. Ennek következtében a fejlesztőknek nem kell újra elkészíteniük ezt a pontos kódot.
- A változókat nem kell meghatározni, mielőtt ezen a dinamikusan tipizált nyelven használnák őket, mivel az adattípust futási időben határozzák meg.
Bevezetés a Julia
2018-ban megjelent első stabil verziójával a Julia, a programozási nyelvek területén újonc, 2012-ben jött létre, hogy kielégítse az adattudományi és gépi tanulási közösségek gyorsabb, matematikai orientált nyelv iránti igényeit.
A modern hardverek segítségével a Concurrent, Parallel, ill Elosztott számítástechnika A Julia egy olyan programozási nyelv, amely egyesíti a többi programozási nyelv legkényesebb aspektusait.
A Julia szintaxisa, amelyet nagyrészt technikai számítástechnikára szánnak, a Pythonhoz hasonlítható.
A Julia egy dinamikus, magas szintű, nagy teljesítményű programozási nyelv.
Mivel ennek a nyelvnek alapvető összetevője, a lineáris algebrát széles körben használják gépi tanulásban, adattudományban, adatbányászatban, numerikus elemzésben és bármilyen matematikai célra.
A Julia egyszerűsége, kiváló hatékonysága és gyorsasága vonzóvá teszi bonyolult adatmodellekkel való használatra.
Ám a tudósok számára a tudomány képletnyelvének kódra való lefordításának lehetősége törést jelent: Julia támogatja a görög ábécét, lehetővé téve a matematikai egyenletek használatát anélkül, hogy azokat először kódnyelvre konvertálná.
Jellemzők
- Julia egyszerű szintaxist használ.
- A prompt parancsok hozzáadásához Julia rendelkezik egy interaktív parancssorral és egy Read Eval Print Loop (REPL) funkcióval.
- A Fortran, C és Python programokkal való interakcióhoz könnyen importálhat és használhat külső könyvtárakat.
- A Just-in-time (JIT) fordítás a Julia összeállított nyelv sajátossága. Julia az LLVM keretrendszert használja a gyűjteményhez, ami hozzájárul a gyors végrehajtásához.
- A Julia szintaxis könnyen használható mindenki számára, aki matematikai alapú kódolással foglalkozik, mivel hasonlít a matematikai egyenletekre.
- A meta-programozás a Julia olyan funkciója, amely lehetővé teszi a Julia programok számára, hogy Julia alkalmazásokat hozzanak létre.
- Jár hozzá egy hibakereső, amely lehetővé teszi a programozóknak töréspontok beállítását és az eredmények vizsgálatát.
- A statikus és dinamikus típusokat egyaránt támogatja Julia. Mielőtt használna egy változót, deklarálhatja azt, vagy létrehozhat egy függvényt, amely implicit módon veszi fel a változókat.
Bevezetés a matlab
Az interaktív környezetet és a negyedik generációs MATLAB magas szintű programozási nyelvet (mátrixlaboratórium) használják numerikus számításokhoz, vizualizációhoz és programozáshoz.
Lehetővé teszi a mátrix manipulációkat, a függvények és adatok ábrázolását, algoritmusok megvalósítását, felhasználói felületek, más nyelven írt programokkal való interakció, például C, C++, Java és FORTRAN, valamint algoritmusok elemzése és fejlesztése, modellek és alkalmazások létrehozása, felhasználói felületek megvalósítása.
A számos beépített parancs és matematikai függvények.
Több évtizedes fejlődés után a MATLAB most már képes adatokat olvasni sima fájlokból, adatbázisokból, felhőtárolókból, adatgyűjtő eszközökből és még élő pénzügyi adatfolyamokból is.
A MATLAB korábban nagyszerű volt a statikus numerikus adatokkal való munkavégzéshez vektorokban és mátrixokban. Bővülő képességeinek köszönhetően a felhasználók kifinomult gépi tanulási modelleket futtathatnak, adatvizualizációt végezhetnek, sőt mobil- és asztali alkalmazásokat is fejleszthetnek.
A GUI (Graphical User Interface) és egyéb eszközök, például jelelemzés és tunerek kínálásával a MATLAB interaktív környezetet kínál. A MATLAB eszközöket is kínál szoftverkészítéshez és hibakereséshez.
A grafikus felhasználói felületen keresztül a fájlok importálása és exportálása a MATLAB-ban egyszerű. Szoftverünk elkészítésekor ellenőrizhetjük a munkaterület adatait, és szükség szerint módosíthatjuk azokat.
Jellemzők
- Numerikus és szimbolikus számításokat is lehet vele végezni.
- Ez egy magas szintű nyelv, amelyet leginkább a mérnöki és tudományos számítógépekben használnak.
- Matematikai függvények jelentős könyvtárát kínálja lineáris algebrához, statisztikához, Fourier-analízishez, szűréshez, optimalizáláshoz, numerikus integrációhoz és közönséges differenciálegyenletek megoldásához.
- Tartalmaz eszközöket egyéni tervek készítéséhez, valamint beépített látványelemeket az adatok megtekintéséhez.
- Eszközöket kínál egyedi grafikus felhasználói felülettel rendelkező alkalmazások létrehozásához.
- A MATLAB programozási felülete olyan eszközöket biztosít a fejlesztők számára, amelyek javítják programjaik teljesítményét és karbantarthatóságát.
- Integrációs eszközöket kínál MATLAB-alapú algoritmusokhoz harmadik féltől származó programokkal és nyelvekkel, beleértve a C-t, a Java-t, a .NET-t és a Microsoft Excelt.
- A JDBC/ODBC adatbázisokból származó valós idejű adatok széles választékát a MATLAB natív módon támogatja, beleértve az érzékelő-, videó-, kép-, telemetriai, bináris és más típusú adatokat.
A Matlab, a Julia és a Python közötti különbségek
Népszerűség
A Python most a leggyakrabban használt programozási nyelvek listájának élén áll. A nyelvek egyik legnagyobb fejlesztői közösségével több mint 30 éve használják, és minden elképzelhető problémára választ és segítséget nyújt.
Ha a rajongók száma folyamatosan nőtt is, Juliának kicsi, de elkötelezett közössége van, és a támogatások többségét továbbra is a szerzők adják.
A Julia-specifikus blogok és egy feltörekvő közösség különféle platformokon osztja meg tudását a használatáról.
Julia adattudományon kívüli használata várhatóan egyre előtérbe kerül.
A nyelv éppen most kezdte átvenni a webfejlesztési keretrendszereket, kibővítve a fejlesztési lehetőségek tárházát, és ennek következtében az azt használó fejlesztők körét.
Másrészt a MATLAB-nak vannak bizonyos korlátai a hordozhatóság tekintetében, mivel ez egy drága program.
Csak a MATLAB vagy a MATLAB Component Runtime rendszerrel rendelkező platformok tudnak MATLAB fájlokat futtatni más platformokon (MCR). Mivel a MATLAB OOP-ja kifinomultabb és bonyolultabb, bizonyos emberek számára zavaróbb lehet.
A MATLAB azonban gyakran kifinomultabb nyelv.
Sebesség
A végrehajtás sebessége kulcsfontosságú a kód fejlesztése során. A Julia végrehajtási üteme hasonló a C programozási nyelvéhez. Úgy fejlesztették ki, hogy gyors nyelvet biztosítson.
Más tolmácsolt nyelvekkel ellentétben Julia nem gyorsítja fel a végrehajtást. A Julia programjainak létrehozásához az LLVM keretrendszert használják. \
A kézi profilalkotás és optimalizálási technikák alkalmazása nélkül Julia megbirkózik a gyorsaságot igénylő teljesítménybeli nehézségekkel. Big Data-t igénylő problémák esetén, Cloud Computing, Adatelemzés és Statisztikai számítástechnika, Julia fantasztikus választ kínál.
Nyilvánvaló, hogy a Julia jobb a Pythonnál, ha szembeállítjuk a teljesítményét és a gyorsaságát.
A Matlab ezzel szemben egy magas szintű programozási nyelv, amely tartalmazza adatszerkezetek, vezérlőfolyamat utasítások, függvények, kimenet/bemenet és objektumorientált programozás.
Lehetővé teszi a gyorsan eldobható alkalmazások gyors létrehozását, valamint átfogó, bonyolult és nagy alkalmazási programok létrehozását.
könyvtárak
A könyvtárak egyszerű importálásával és funkcióik felhasználásával a Python hatalmas könyvtára sokkal könnyebbé teszi a Python számára történő fejlesztést.
A Pythonhoz képest Julia kiterjedt könyvtári források hiányában szenved. Számos harmadik féltől származó könyvtár is támogatja a Pythont. A nem megfelelő csomagkarbantartás miatt Julia könyvtáraiban is előfordul ez a probléma.
Annak ellenére, hogy az adatok kezdetben megjelenítése némi időt vesz igénybe, Julia képes kapcsolódni a C könyvtárakhoz.
Júlia könyvtárainak fejlesztése szükséges az új nyelv sikeréhez.
Statisztikák, lineáris algebra, numerikus integráció, szűrés, Fourier-analízis, optimalizálás és közönséges differenciálegyenletek megoldásához a Matlab matematikai függvények nagy könyvtárát biztosítja.
Sokoldalúság
A Python egy könnyen érthető és írható nyelv, ami sokoldalúvá teszi. A Python alkalmazkodóképessége kiválóvá teszi a programozási feladatokhoz, beleértve a webes szkripteket, a fejlesztést és az automatizálást.
Mivel feladatokat tud elvégezni, és számos könyvtárat és keretrendszert használ, a Python a választott nyelv a fejlesztők számára.
A Python rugalmasabb, míg Julia a tudományos programozási problémák megoldásában jeleskedik.
Azok a mérnökök, akiket elsősorban a Matlab egyszerű kódolóeszközként szeretne használni szabványos mérnöki számítások elvégzésére, hasznosnak találják.
A nem kódolók számára egyszerű a végrehajtható logika létrehozása a már meglévő integrált fejlesztői környezet és hibakereső miatt.
Támogatott eszközök
Bármely programozó olyan programozási nyelvet választ, amely csúcsminőségű eszköztámogatást kínál minden szoftverfejlesztési projekthez.
A Julia az eszköztámogatás terén jobban teljesít, mint a Python. A Julia eszköztámogatása továbbra is működőképes, de a Python eszköztámogatása nagyszerű.
Emiatt Julia nem rendelkezik bizonyos Python diagnosztikai és javítási képességekkel a teljesítményproblémák kezelésére.
Ezenkívül a Julia esetében nagyobb az esély a nem biztonságos felületre, mivel ez egy új nyelv natív API-kkal.
A MATLAB által kínált interaktív beállítás lehetővé teszi az iteratív feltárást, tervezést és problémamegoldást. Ez olyan erőforrások gyűjteménye, amelyeket a programozók használhatnak.
Eszközöket tartalmaz a munkaterület-változók kezeléséhez, valamint az adatok importálásához és exportálásához. Ezenkívül tartalmaz eszközöket a MATLAB fájlok feldolgozásához, hibakereséséhez és profilalkotásához.
Következtetés
Összefoglalva elmondom, hogy a Julia egy speciális nyelv, amelyet többnyire egy kis csoport használ.
Julia valószínűleg egy kedvelt, keresett nyelvvé válik, ahogy a fejlesztők és a közösség bővíti képességeit.
Emberek milliói használják a Pythont, amely egy bevált nyelv, és számtalan harmadik féltől származó program áll rendelkezésre. A játékoktól az adatkutatásig mindenhol használják.
Minden fejlesztő tananyaga tartalmazza a Pythont, mint az egyik alapvető nyelvet, és mivel az új nyelvek folyamatosan képesek kapcsolódni hozzá, egyhamar nem cserélik le.
Bár a Julia és a Python ma a legnépszerűbb programozási nyelvek az adattudományi területen, a MATLAB az előrejelzések szerint egyre népszerűbb lesz, és egyre nagyobb lesz az alkalmazási köre a kiváló kollektív modellezési fejlesztési és telepítési képességei miatt.
Az a tény, hogy a felhasználók egyetlen robusztus platformot használhatnak ML-modellek tervezésére, adatok elemzésére, valamint asztali és mobilalkalmazások készítésére testreszabott grafikus felhasználói felülettel, jelentősen javítja a MATLAB pozícióját az adattudományi szektorban.
Hagy egy Válaszol