Python-ը հայտնի և հաճախ օգտագործվող ծրագրավորման լեզու է: Այն նաև նախընտրելի լեզուն է տվյալների գիտնականների, տվյալների վերլուծաբանների, մեքենայական ուսուցման ինժեներների և արհեստական ինտելեկտով աշխատողների համար:
Քանի որ այն բաց կոդով լեզու է, այն պարզ է և ունի կոդավորման տարբեր այլընտրանքներ:
Python-ի կողմից ընդգրկված բազմաթիվ օգտագործման դեպքերի թվում տվյալների վերլուծությունը դարձել է ամենակարևորներից մեկը: Python-ի էկոհամակարգը հարուստ է գրադարաններով, գործիքներով և հավելվածներով, որոնք թույլ են տալիս գիտական հաշվարկներն ու տվյալների վերլուծությունը ավելի հեշտ և արագ:
Python-ը բավականաչափ արագ չէ Julia-ի ստեղծողների համար, ծրագիր, որը նախատեսված է «գիտական հաշվարկների համար, Machine Learning, տվյալների արդյունահանում, լայնածավալ գծային հանրահաշիվ, բաշխված և զուգահեռ հաշվարկներ», ըստ դրանց նկարագրության։
Ջուլիան ձգտում է առաջարկել տվյալների վերլուծաբաններ և գիտնականներ ոչ միայն արագ և հարմարավետ ստեղծում, այլև կայծակնային արագ կատարում:
Զանգվածները, գծային հանրահաշիվը և մատրիցները բոլորը մաթեմատիկական և տեխնիկական ծրագրավորման լեզվի մի մասն են, որը հայտնի է որպես Matlab: Այն լավ ճանաչված է որպես բարձրակարգ մթնոլորտ ցանկացած գործունեության համար:
Վերջին 10 տարիների ընթացքում գիտական հաշվողական միջավայրերը, ինչպիսիք են Mathematica-ն, Maple-ը և Matlab-ը, զգալիորեն ավելի տարածված են դարձել, քանի որ գիտնականներն ու ինժեներներն իրենց ավելի արդյունավետ են զգում նման միջավայրերում:
Այս միջավայրերում օգտագործվող հրամանների լեզուների լայնածավալ գործիքակազմը և պարզ շարահյուսությունը ակնհայտ պատճառներից մեկն է:
Այս գրառման մեջ մենք կհամեմատենք Matlab-ը, Julia-ն և Python-ը, որպեսզի օգնենք ձեզ հասկանալ, թե որ լեզուն ինչ նպատակով է օգտագործվում և, որ ամենակարևորն է, որն է ձեզ համար իդեալական:
Ներածություն Python
Մեկը ծրագրավորման ամենատարածված լեզուները Այսօր օգտագործվում է Python-ը: Այն առաջին անգամ օգտագործվել է 1991 թվականին և հանդիսանում է բարձր մակարդակի, մեկնաբանված, բազմաբնույթ պարադիգմային լեզու:
Այն պարունակում է բազմաթիվ գրադարաններ և գործիքներ մեքենայական ուսուցման, արհեստական ինտելեկտի (AI) և հավելվածների և կայքերի մշակման համար (ML): Python-ը հավանաբար այն լեզուն է, որը դուք կօգտագործեք ցանկացած բան ծրագրավորելու համար:
Իր հզորության, բազմակողմանիության և հեշտությամբ հասկանալի և յուրացված շարահյուսության պատճառով Python-ը սիրելի է մշակողների շրջանում:
Մշակողների գրեթե 70%-ը պնդում է, որ օգտագործում է Python-ը՝ ստեղծելու AI և ML հզոր ալգորիթմներ զգացմունքների վերլուծության և բնական լեզվի մշակման համար: Տվյալների գիտության համար ընտրված լեզուներն են Python-ը և R.
Բազմաթիվ արտաքին գրադարանները, որոնք ստեղծվել են Python-ի մեծ ծրագրավորողների համայնքի կողմից, այն են, որոնք տալիս են նրան իր ճկունությունը:
Python-ն օգտագործում է այս մոդուլներից մի քանիսը տվյալների գիտության մեջ մաթեմատիկական և գիտական առաջադրանքներ կատարելու համար: Ամենահայտնիներից են NumPy, TensorFlow, PyTorch, Pandas և Maplotlib:
Python-ի աջակցությունը տվյալների ընդհանուր ձևաչափերին, ինչպիսիք են CSV և JSON ֆայլերը, և SQL տվյալների բազաների հետ փոխազդելու նրա կարողությունը նույնպես ուժեղ հիմնավորումներ են դրա օգտագործման համար:
Հատկություններ
- Այն անվճար ներբեռնվող բաց կոդով լեզու է, որը հասանելի է առցանց:
- Դա հեշտ ուսուցվող, մշակողների համար հարմար, բարձր մակարդակի ծրագրավորման լեզու է:
- Դասերը, պոլիմորֆիզմը, ինկապսուլյացիան և այլ առարկայական գաղափարներ աջակցվում են լեզվով:
- Python-ը ընդարձակելի լեզու է, և C կամ C++-ը կարող է օգտագործվել Python ծրագրեր գրելու և կազմելու համար։
- Այն թարգմանված լեզու է, հետևաբար հավաքելն անհրաժեշտ չէ։ Կոդի վրիպազերծումը հեշտացվում է տող առ տող կատարվող տողերի շնորհիվ:
- Python-ը գալիս է գրադարանների զգալի հավաքածուով, որոնք կարող են օգտագործվել զարգացումը պարզեցնելու համար՝ դրանք պարզապես ներմուծելով: Որպես հետևանք, մշակողները ստիպված չեն վերամշակել այդ ճշգրիտ կոդը:
- Այս դինամիկ տպագրված լեզվով օգտագործելուց առաջ փոփոխականները պետք չէ սահմանել, քանի որ տվյալների տեսակը որոշվում է գործարկման ժամանակ:
Ներածություն Julia
Իր առաջին կայուն տարբերակով, որը թողարկվել է 2018 թվականին, Julia-ն՝ ծրագրավորման լեզուների ոլորտում նորեկը, ստեղծվել է 2012 թվականին՝ բավարարելու տվյալների գիտության և մեքենայական ուսուցման համայնքների կարիքներն ավելի արագ, մաթեմատիկական ուղղվածություն ունեցող լեզվի համար:
Ժամանակակից ապարատային Concurrent, Parallel և Տարածված հաշվարկ հնարավորություններով, Julia-ն ծրագրավորման լեզու է, որը համատեղում է ծրագրավորման այլ լեզուների ամենանուրբ ասպեկտները:
Julia-ի շարահյուսությունը, որը նախատեսված է հիմնականում տեխնիկական հաշվարկների համար, համեմատելի է Python-ի հետ:
Julia-ն դինամիկ, բարձր մակարդակի, բարձր կատարողական ծրագրավորման լեզու է:
Քանի որ այն այս լեզվի կարևոր բաղադրիչն է, գծային հանրահաշիվը լայնորեն օգտագործվում է մեքենայական ուսուցման, տվյալների գիտության, տվյալների արդյունահանման, թվային վերլուծության և ցանկացած մաթեմատիկական նպատակների համար:
Julia-ի պարզությունը, գերազանց արդյունավետությունը և արագությունը այն գրավիչ են դարձնում տվյալների բարդ մոդելների հետ օգտագործելու համար:
Սակայն գիտնականների համար Գիտության բանաձևային լեզուն կոդով թարգմանելու հնարավորությունը խանգարում է. Ջուլիան աջակցություն ունի հունական այբուբենի համար՝ հնարավորություն տալով օգտագործել մաթեմատիկական հավասարումներ՝ առանց դրանք նախապես կոդավորման լեզվի վերածելու:
Հատկություններ
- Ջուլիան օգտագործում է պարզ շարահյուսություն:
- Արագ հրամաններ ավելացնելու համար Julia-ն ունի ինտերակտիվ հրամանի տող և Read Eval Print Loop (REPL):
- Fortran, C և Python ծրագրերի հետ փոխազդելու համար այն կարող է հեշտությամբ ներմուծել և օգտագործել արտաքին գրադարաններ։
- Just-in-time (JIT) կոմպիլյացիան Julia կազմված լեզվի առանձնահատկությունն է: Ջուլիան հավաքածուի համար օգտագործում է LLVM շրջանակը, որը նպաստում է դրա արագ կատարմանը:
- Ջուլիայի շարահյուսությունը հեշտ է օգտագործել բոլոր նրանց համար, ովքեր աշխատում են մաթեմատիկայի վրա հիմնված կոդավորման վրա, քանի որ այն նման է մաթեմատիկական հավասարումների:
- Մետածրագրավորումը Julia-ի առանձնահատկությունն է, որը թույլ է տալիս Julia ծրագրերին արտադրել Julia հավելվածներ:
- Այն գալիս է վրիպազերծիչով, որը ծրագրավորողներին հնարավորություն է տալիս սահմանել ընդմիջման կետեր և ուսումնասիրել արդյունքները:
- Ե՛վ ստատիկ, և՛ դինամիկ տեսակները աջակցվում են Ջուլիայի կողմից: Փոփոխական օգտագործելուց առաջ դուք կարող եք այն հայտարարել, կամ կարող եք ստեղծել ֆունկցիա, որը անուղղակիորեն ընդունում է փոփոխականները:
Ներածություն Մատլաբ
Ինտերակտիվ միջավայրը և չորրորդ սերնդի բարձր մակարդակի ծրագրավորման լեզուն՝ MATLAB-ը (մատրիքսային լաբորատորիա) օգտագործվում են թվային հաշվարկների, վիզուալիզացիայի և ծրագրավորման համար։
Այն հնարավորություն է տալիս մատրիցային մանիպուլյացիաներ, ֆունկցիաների և տվյալների գծագրում, ալգորիթմների ներդրում, մշակում օգտագործողի միջերեսներ, այլ լեզուներով գրված ծրագրերի հետ փոխազդեցություն, ինչպիսիք են C, C++, Java և FORTRAN-ը, և ալգորիթմների վերլուծությունն ու մշակումը, մոդելների և հավելվածների ստեղծումը և օգտատիրոջ միջերեսների ներդրումը։
Դուք կարող եք կատարել մաթեմատիկական հաշվարկներ, ստեղծել գծապատկերներ և օգտագործել թվային մոտեցումներ բազմաթիվ ներկառուցված հրամանների և հրահանգների օգնությամբ: մաթեմատիկական գործառույթներ.
Տասնամյակների էվոլյուցիայից հետո MATLAB-ն այժմ կարող է կարդալ տվյալներ հարթ ֆայլերից, տվյալների բազաներից, ամպային պահեստից, տվյալների հավաքագրման սարքավորումներից և նույնիսկ ֆինանսական տվյալների ուղիղ հոսքերից:
MATLAB-ը նախկինում հիանալի էր վեկտորներում և մատրիցներում ստատիկ թվային տվյալների հետ աշխատելու համար: Ընդլայնվող հնարավորությունների շնորհիվ օգտվողներն այժմ կարող են գործարկել մեքենայական ուսուցման բարդ մոդելներ, կատարել տվյալների վիզուալիզացիա և նույնիսկ զարգացնել բջջային և աշխատասեղանի հավելվածներ:
Առաջարկելով GUI (Graphical User Interface) և այլ գործիքներ, ինչպիսիք են ազդանշանի վերլուծությունը և թյուներները, MATLAB-ն առաջարկում է ինտերակտիվ միջավայր: MATLAB-ն առաջարկում է նաև ծրագրային ապահովման ստեղծման և վրիպազերծման գործիքներ:
GUI-ի միջոցով MATLAB-ում ֆայլերի ներմուծումն ու արտահանումը պարզ է: Երբ մենք անցնում ենք մեր ծրագրաշարի ստեղծմանը, մենք կարող ենք ստուգել աշխատանքային տարածքի տվյալները և անհրաժեշտության դեպքում փոփոխել դրանք:
Հատկություններ
- Դրանով կարող են կատարվել ինչպես թվային, այնպես էլ խորհրդանշական հաշվարկներ:
- Դա բարձր մակարդակի լեզու է, որը հիմնականում օգտագործվում է ինժեներական և գիտական համակարգիչների մեջ:
- Այն առաջարկում է մաթեմատիկական ֆունկցիաների զգալի գրադարան գծային հանրահաշվի, վիճակագրության, Ֆուրիեի վերլուծության, զտման, օպտիմալացման, թվային ինտեգրման և սովորական դիֆերենցիալ հավասարումների լուծման համար:
- Այն ներառում է հատուկ սյուժեներ պատրաստելու գործիքներ, ինչպես նաև տվյալների դիտման համար ներկառուցված վիզուալներ:
- Այն առաջարկում է եզակի գրաֆիկական ինտերֆեյսներով հավելվածներ ստեղծելու գործիքներ:
- MATLAB-ի ծրագրավորման ինտերֆեյսը ծրագրավորողներին տրամադրում է գործիքներ՝ բարելավելու իրենց ծրագրերի աշխատանքը և պահպանումը:
- Այն առաջարկում է ինտեգրման գործիքներ MATLAB-ի վրա հիմնված ալգորիթմների համար երրորդ կողմի ծրագրերով և լեզուներով, ներառյալ C, Java,.NET և Microsoft Excel:
- JDBC/ODBC տվյալների բազաներից իրական ժամանակի մի շարք տվյալներ կարող են աջակցվել MATLAB-ի կողմից, ներառյալ սենսորները, տեսանյութերը, նկարները, հեռաչափությունը, երկուականը և այլ տեսակի տվյալներ:
Տարբերությունները Matlab-ի, Julia-ի և Python-ի միջև
Ժողովրդականություն
Python-ն այժմ ամենաշատ օգտագործվող ծրագրավորման լեզուների ցուցակի առաջին տեղում է։ Ցանկացած լեզվի համար մշակողների ամենամեծ համայնքներից մեկով այն օգտագործվում է ավելի քան 30 տարի և տալիս է պատասխաններ և օգնություն յուրաքանչյուր հնարավոր խնդրի համար:
Նույնիսկ եթե երկրպագուների թիվը անշեղորեն աճում է, Ջուլիան ունի փոքր, բայց նվիրված համայնք, և աջակցության մեծ մասը դեռ տրամադրվում է հեղինակների կողմից:
Ջուլիայի հատուկ բլոգները և զարգացող համայնքը կիսում են իրենց գիտելիքները տարբեր հարթակներում այն օգտագործելու վերաբերյալ:
Ակնկալվում է, որ Ջուլիայի օգտագործումը տվյալների գիտությունից դուրս կաճի:
Լեզուն նոր է սկսել ընդգրկել վեբ մշակման շրջանակները՝ ընդլայնելով զարգացման հնարավորությունների շրջանակը և, հետևաբար, այն օգտագործող մշակողների ֆոնդը։
Մյուս կողմից, MATLAB-ն ունի որոշակի սահմանափակումներ շարժականության հարցում, քանի որ դա թանկ ծրագիր է:
Միայն MATLAB կամ MATLAB Component Runtime պլատֆորմները կարող են գործարկել MATLAB ֆայլերը այլ հարթակներում (MCR): Քանի որ MATLAB-ի OOP-ն ավելի բարդ և բարդ է, այն կարող է ավելի շփոթեցնող լինել որոշ մարդկանց համար:
Այնուամենայնիվ, MATLAB-ը հաճախ ավելի բարդ լեզու է:
Արագություն
Կոդը մշակելիս շատ կարևոր է կատարման արագությունը: Ջուլիայի կատարման տեմպը նման է C ծրագրավորման լեզվին: Այն մշակվել է արագ լեզու ապահովելու համար:
Ի տարբերություն այլ թարգմանվող լեզուների, Ջուլիան չի արագացնում կատարումը: Julia-ում ծրագրեր ստեղծելու համար օգտագործվում է LLVM շրջանակը: \
Առանց ձեռքով պրոֆիլավորման և օպտիմալացման տեխնիկայի օգտագործման, Ջուլիան լուծում է աշխատանքի դժվարությունները, որոնք պահանջում են արագություն: Մեծ տվյալներ պահանջող խնդիրների դեպքում, Cloud Computing, Տվյալների վերլուծություն և վիճակագրական հաշվարկ, Ջուլիան առաջարկում է ֆանտաստիկ պատասխան:
Ակնհայտ է, որ Ջուլիան գերազանցում է Python-ին, երբ մենք հակադրում ենք նրա կատարողականությունն ու արագությունը:
Մյուս կողմից, Matlab-ը բարձր մակարդակի ծրագրավորման լեզու է, որը ներառում է տվյալների կառուցվածքները, վերահսկում են հոսքի հայտարարությունները, գործառույթները, ելքային/մուտքագրումը և օբյեկտի վրա հիմնված ծրագրավորումը:
Այն թույլ է տալիս արագ ստեղծել արագ նետվող հավելվածներ, ինչպես նաև ստեղծել համապարփակ, բարդ և մեծ կիրառական ծրագրեր:
Գրադարաններ
Պարզապես ներմուծելով այս գրադարանները և օգտագործելով դրանց գործառույթները՝ Python-ի հսկայական գրադարանը շատ ավելի հեշտ է դարձնում Python-ի զարգացումը:
Երբ համեմատվում է Python-ի հետ, Ջուլիան տառապում է գրադարանային լայն ռեսուրսների պակասից: Երրորդ կողմի գրադարանների զգալի քանակն աջակցում է նաև Python-ին: Փաթեթների անբավարար սպասարկման պատճառով Ջուլիայի գրադարանները նույնպես ունեն այս խնդիրը:
Թեև տվյալների սկզբնական պատկերացումը որոշ ժամանակ է պահանջում, Ջուլիան կարող է ինտերֆեյս C գրադարանների հետ:
Ջուլիայի գրադարանների զարգացումն անհրաժեշտ է նրա՝ որպես նոր լեզվի հաջողության համար։
Վիճակագրություն, գծային հանրահաշիվ, թվային ինտեգրում, ֆիլտրում, Ֆուրիեի վերլուծություն, օպտիմալացում և սովորական դիֆերենցիալ հավասարումներ լուծելու համար Matlab-ը տրամադրում է մաթեմատիկական ֆունկցիաների մեծ գրադարան:
Փոփոխականություն
Python-ը հեշտ հասկանալի և գրելու լեզու է, ինչը այն դարձնում է բազմակողմանի: Python-ի հարմարվողականությունը այն դարձնում է գերազանց ծրագրավորման առաջադրանքների համար, ներառյալ վեբ սկրիպտավորումը, մշակումը և ավտոմատացումը:
Քանի որ այն կարող է կատարել առաջադրանքներ և օգտագործում է տարբեր գրադարաններ և շրջանակներ, Python-ը մշակողների համար ընտրված լեզուն է:
Python-ն ավելի ճկուն է, մինչդեռ Ջուլիան գերազանցում է գիտական ծրագրավորման խնդիրները լուծելու հարցում:
Ինժեներները, որոնք հիմնականում շահագրգռված են օգտագործել Matlab-ը որպես պարզ կոդավորման գործիք՝ ստանդարտ ինժեներական հաշվարկներ իրականացնելու համար, դա օգտակար կլինի:
Ոչ կոդավորողների համար հեշտ է ստեղծել գործարկվող տրամաբանություն, քանի որ արդեն իսկ առկա են ինտեգրված զարգացման միջավայրը և կարգաբերիչը:
Աջակցված գործիքներ
Ցանկացած ծրագրավորող կընտրի ծրագրավորման լեզու, որն առաջարկում է բարձրակարգ գործիքների աջակցություն ծրագրային ապահովման զարգացման բոլոր նախագծերի համար:
Julia-ն ավելի լավ է աշխատում, քան Python-ը՝ գործիքների աջակցության առումով: Julia-ի գործիքավորման աջակցությունը դեռևս գործում է, բայց Python-ի գործիքավորման աջակցությունը հիանալի է:
Այդ պատճառով Ջուլիան չունի Python-ի ախտորոշման և վերականգնման որոշակի հնարավորություններ կատարողական խնդիրների համար:
Բացի այդ, Julia-ի դեպքում անապահով ինտերֆեյսի ավելի մեծ հավանականություն կա, քանի որ այն նոր լեզու է բնիկ API-ներով:
MATLAB-ի կողմից առաջարկվող ինտերակտիվ կարգավորումը հնարավորություն է տալիս կրկնվող ուսումնասիրություն, ձևավորում և խնդիրների լուծում: Դա ռեսուրսների հավաքածու է, որը ծրագրավորողները կարող են օգտագործել:
Այն պարունակում է աշխատանքային տարածքի փոփոխականների կառավարման և տվյալների ներմուծման և արտահանման գործիքներ: Բացի այդ, այն ներառում է MATLAB ֆայլերի մշակման, վրիպազերծման և պրոֆիլավորման գործիքներ:
Եզրափակում
Ես կամփոփեմ՝ ասելով, որ Julia-ն մասնագիտացված լեզու է, որը հիմնականում օգտագործվում է փոքր խմբի կողմից:
Julia-ն հավանաբար կվերածվի սիրված, պահանջված լեզվի, քանի որ մշակողները և համայնքը ընդլայնում են իր հնարավորությունները:
Միլիոնավոր մարդիկ օգտագործում են Python-ը, որը կայացած լեզու է, և կան անթիվ երրորդ կողմի ծրագրեր: Խաղերից մինչև տվյալների հետազոտություն, այն օգտագործվում է ամենուր:
Յուրաքանչյուր ծրագրավորողի ուսումնական ծրագիր ներառում է Python-ը որպես հիմնական լեզուներից մեկը, և քանի որ նոր լեզուներ անընդհատ կարող են կապվել դրա հետ, այն շուտով չի փոխարինվի:
Թեև Julia-ն և Python-ն այժմ տվյալների գիտության ոլորտում ամենատարածված ծրագրավորման լեզուներն են, կանխատեսվում է, որ MATLAB-ը ձեռք կբերի հանրաճանաչություն և կիրառական տիրույթ՝ շնորհիվ կոլեկտիվ մոդելավորման զարգացման և տեղակայման իր գերազանց հնարավորությունների:
Այն փաստը, որ օգտվողները կարող են օգտագործել մեկ ամուր հարթակ ML մոդելներ նախագծելու, տվյալները վերլուծելու և հարմարեցված GUI-ներով աշխատասեղանի և բջջային հավելվածներ ստեղծելու համար զգալիորեն բարելավում է MATLAB-ի դիրքը տվյալների գիտության ոլորտում:
Թողնել գրառում