Python adalah bahasa pemrograman yang terkenal dan umum digunakan. Ini juga merupakan bahasa pilihan untuk Ilmuwan Data, Analis Data, Insinyur Pembelajaran Mesin, dan mereka yang bekerja di Kecerdasan Buatan.
Karena ini adalah bahasa sumber terbuka, bahasa ini mudah dan memiliki berbagai alternatif pengkodean.
Di antara banyak kasus penggunaan yang dicakup oleh Python, analitik data telah berkembang menjadi salah satu yang paling penting. Ekosistem Python kaya akan perpustakaan, alat, dan aplikasi yang memungkinkan komputasi ilmiah dan analisis data lebih mudah dan lebih cepat.
Python tidak cukup cepat untuk pencipta Julia, sebuah program yang ditujukan untuk "komputasi ilmiah, Mesin belajar, penambangan data, aljabar linier skala besar, komputasi terdistribusi dan paralel,” menurut deskripsi mereka.
Julia bercita-cita untuk menawarkan analis data dan ilmuwan bukan hanya pembuatan yang cepat dan nyaman tetapi juga eksekusi yang sangat cepat.
Array, aljabar linier, dan matriks adalah bagian dari bahasa pemrograman matematika dan teknis yang dikenal sebagai Matlab. Ini dikenal dengan baik sebagai atmosfer terbaik untuk aktivitas apa pun.
Selama 10 tahun terakhir, lingkungan komputasi ilmiah seperti Mathematica, Maple, dan Matlab telah menjadi lebih populer secara signifikan sebagai akibat dari fakta bahwa para ilmuwan dan insinyur merasa lebih produktif di lingkungan seperti itu.
Kotak alat yang luas dan sintaks sederhana dari bahasa perintah yang digunakan dalam lingkungan ini adalah salah satu penyebab yang jelas.
Dalam posting ini, kami akan membandingkan Matlab, Julia, dan Python untuk membantu Anda memahami bahasa mana yang digunakan untuk tujuan apa dan, yang paling penting, mana yang ideal untuk Anda.
Pengantar Ular sanca
Salah satu bahasa pemrograman paling populer yang digunakan saat ini adalah Python. Ini pertama kali digunakan pada tahun 1991 dan merupakan bahasa tingkat tinggi, ditafsirkan, multi-paradigma.
Ini berisi banyak perpustakaan dan alat untuk pembelajaran mesin, kecerdasan buatan (AI), dan mengembangkan aplikasi dan situs web (ML). Python mungkin adalah bahasa yang akan Anda gunakan untuk memprogram apa pun.
Karena kekuatannya, keserbagunaannya, dan sintaks yang mudah dipahami dan dikuasai, Python menjadi favorit di antara para pengembang.
Hampir 70% pengembang mengklaim menggunakan Python untuk membuat algoritme AI dan ML yang kuat untuk analisis sentimen dan Pemrosesan Bahasa Alami. Bahasa pilihan untuk ilmu data adalah Python dan R.
Banyaknya perpustakaan eksternal yang telah dibuat oleh komunitas pengembang besar Python adalah yang memberikan fleksibilitasnya.
Python menggunakan beberapa modul ini untuk menangani tugas matematika dan ilmiah dalam ilmu data. Di antara yang paling populer adalah NumPy, TensorFlow, PyTorch, Pandas, dan Maplotlib.
Dukungan Python untuk format data umum seperti file CSV dan JSON dan kemampuannya untuk berinteraksi dengan database SQL juga merupakan alasan kuat untuk menggunakannya.
Fitur
- Ini adalah bahasa sumber terbuka yang dapat diunduh secara gratis dan tersedia online.
- Ini adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi yang mudah dipelajari, ramah pengembang.
- Kelas, polimorfisme, enkapsulasi, dan ide berorientasi objek lainnya didukung oleh bahasa.
- Python adalah bahasa yang dapat diperluas, dan C atau C++ dapat digunakan untuk menulis dan mengkompilasi program Python.
- Ini adalah bahasa yang ditafsirkan, maka kompilasi tidak diperlukan. Debug kode menjadi lebih mudah dengan baris yang dieksekusi baris demi baris.
- Python hadir dengan koleksi besar perpustakaan yang dapat digunakan untuk merampingkan pengembangan hanya dengan mengimpornya. Pengembang tidak perlu mengulang kode yang tepat sebagai konsekuensinya.
- Variabel tidak perlu didefinisikan sebelum digunakan dalam bahasa yang diketik secara dinamis ini karena tipe data ditentukan saat run-time.
Pengantar Julia
Dengan versi stabil pertamanya yang dirilis pada tahun 2018, Julia, pendatang baru di bidang bahasa pemrograman, dibuat pada tahun 2012 untuk memenuhi kebutuhan komunitas Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin akan bahasa yang lebih cepat dan berorientasi pada matematika.
Dengan bantuan perangkat keras modern Concurrent, Parallel, dan Komputasi Terdistribusi kemampuan, Julia adalah bahasa pemrograman yang menggabungkan aspek paling rumit dari bahasa pemrograman lain.
Sintaks Julia, yang sebagian besar dimaksudkan untuk komputasi teknis, sebanding dengan Python.
Julia adalah bahasa pemrograman yang dinamis, tingkat tinggi, dan berkinerja tinggi.
Karena merupakan komponen penting dari bahasa ini, aljabar linier banyak digunakan dalam pembelajaran mesin, ilmu data, penambangan data, analisis numerik, dan untuk tujuan matematika apa pun.
Kesederhanaan Julia, efisiensi luar biasa, dan kecepatan membuatnya menarik untuk digunakan dengan model data yang rumit.
Tetapi bagi para ilmuwan, kemungkinan menerjemahkan bahasa rumus Sains ke dalam kode adalah pemecah kesepakatan: Julia memiliki dukungan untuk alfabet Yunani, memungkinkan penggunaan persamaan matematika tanpa terlebih dahulu mengubahnya menjadi bahasa pengkodean.
Fitur
- Julia menggunakan sintaks langsung.
- Untuk menambahkan perintah prompt, Julia memiliki baris perintah interaktif dan Read Eval Print Loop (REPL).
- Untuk berinteraksi dengan program Fortran, C, dan Python, ia dapat dengan mudah mengimpor dan menggunakan perpustakaan eksternal.
- Kompilasi just-in-time (JIT) adalah fitur dari bahasa kompilasi Julia. Julia menggunakan kerangka kerja LLVM untuk koleksi, yang berkontribusi pada eksekusi cepatnya.
- Sintaks Julia mudah digunakan bagi siapa saja yang bekerja pada pengkodean berbasis matematika karena menyerupai persamaan matematika.
- Meta-programming adalah fitur Julia yang memungkinkan program Julia menghasilkan aplikasi Julia.
- Muncul dengan debugger yang memungkinkan programmer untuk mengatur breakpoint dan memeriksa hasilnya.
- Tipe statis dan dinamis didukung oleh Julia. Sebelum menggunakan variabel, Anda bisa mendeklarasikannya, atau Anda bisa membuat fungsi yang mengambil variabel secara implisit.
Pengantar matlab
Lingkungan interaktif dan bahasa pemrograman tingkat tinggi generasi keempat MATLAB (laboratorium matriks) digunakan untuk perhitungan numerik, visualisasi, dan pemrograman.
Ini memungkinkan manipulasi matriks, ploting fungsi dan data, implementasi algoritma, pengembangan antarmuka pengguna, interaksi dengan program yang ditulis dalam bahasa lain, seperti C, C++, Java, dan FORTRAN, dan analisis dan pengembangan algoritma, pembuatan model dan aplikasi, dan implementasi antarmuka pengguna.
Anda dapat membuat perhitungan matematis, membuat bagan, dan menggunakan pendekatan numerik dengan bantuan banyak perintah bawaan dan fungsi matematika.
Setelah beberapa dekade evolusi, MATLAB sekarang dapat membaca data dari file datar, database, penyimpanan cloud, peralatan pengumpulan data, dan bahkan aliran data keuangan langsung.
MATLAB sebelumnya sangat bagus untuk bekerja dengan data numerik statis dalam vektor dan matriks. Karena kemampuannya yang berkembang, pengguna kini dapat menjalankan model pembelajaran mesin yang canggih, melakukan visualisasi data, dan bahkan mengembangkan aplikasi seluler dan desktop.
Dengan menawarkan GUI (Graphical User Interface) dan alat lain, seperti analisis sinyal dan tuner, MATLAB menawarkan lingkungan yang interaktif. MATLAB juga menawarkan alat untuk pembuatan dan debugging perangkat lunak.
Melalui GUI, mengimpor dan mengekspor file di MATLAB sangatlah mudah. Saat kami masuk ke pembuatan perangkat lunak kami, kami dapat memeriksa data ruang kerja dan mengubahnya seperlunya.
Fitur
- Baik komputasi numerik dan simbolik dapat dilakukan dengannya.
- Ini adalah bahasa tingkat tinggi yang sebagian besar digunakan dalam teknik dan komputer ilmiah.
- Ia menawarkan perpustakaan yang cukup besar dari fungsi matematika untuk aljabar linier, statistik, analisis Fourier, penyaringan, optimasi, integrasi numerik, dan solusi persamaan diferensial biasa.
- Ini termasuk alat untuk membuat plot khusus serta visual bawaan untuk melihat data.
- Ini menawarkan alat untuk membuat aplikasi dengan antarmuka pengguna grafis yang unik.
- Antarmuka pemrograman untuk MATLAB menyediakan pengembang dengan alat untuk meningkatkan kinerja dan pemeliharaan program mereka.
- Ini menawarkan alat integrasi untuk algoritma berbasis MATLAB dengan program dan bahasa pihak ketiga, termasuk C, Java, .NET, dan Microsoft Excel.
- Berbagai data real-time dari database JDBC/ODBC dapat didukung secara native oleh MATLAB, termasuk sensor, video, gambar, telemetri, biner, dan jenis data lainnya.
Perbedaan antara Matlab, Julia, dan Python
Paling Populer
Python sekarang berada di urutan teratas daftar bahasa pemrograman yang paling banyak digunakan. Dengan salah satu komunitas pengembang terbesar untuk bahasa apa pun, komunitas ini telah digunakan selama lebih dari 30 tahun dan memberikan jawaban serta bantuan untuk setiap masalah yang mungkin terjadi.
Meskipun jumlah penggemar terus bertambah, Julia memiliki komunitas kecil namun berkomitmen, dan sebagian besar dukungan masih diberikan oleh penulis.
Blog khusus Julia dan komunitas yang sedang berkembang membagikan pengetahuan mereka tentang penggunaannya di berbagai platform.
Penggunaan Julia di luar ilmu data diperkirakan akan semakin menonjol.
Bahasa ini baru saja mulai merangkul kerangka kerja pengembangan web, memperluas jangkauan kemungkinan pengembangan dan, akibatnya, kumpulan pengembang yang menggunakannya.
Di sisi lain, MATLAB memiliki keterbatasan tertentu pada portabilitas karena merupakan program yang mahal.
Hanya platform dengan MATLAB atau MATLAB Component Runtime yang dapat mengeksekusi file MATLAB pada platform lain (MCR). Karena OOP MATLAB lebih canggih dan rumit, itu bisa lebih membingungkan bagi orang-orang tertentu.
Namun, MATLAB seringkali merupakan bahasa yang lebih canggih.
Kecepatan
Kecepatan eksekusi sangat penting saat mengembangkan kode. Kecepatan eksekusi Julia mirip dengan bahasa pemrograman C. Ini dikembangkan untuk menyediakan bahasa yang cepat.
Tidak seperti bahasa interpretasi lainnya, Julia tidak mempercepat eksekusi. Untuk membuat program di Julia, kerangka kerja LLVM digunakan. \
Tanpa menggunakan profil manual dan teknik pengoptimalan, Julia mengatasi kesulitan kinerja yang membutuhkan kecepatan. Untuk masalah yang membutuhkan Big Data, Cloud Computing, Analisis Data, dan Komputasi Statistik, Julia menawarkan jawaban yang fantastis.
Jelas bahwa Julia lebih unggul daripada Python ketika kami membandingkan kinerja dan kecepatannya.
Matlab, di sisi lain, adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi yang menampilkan struktur data, mengontrol pernyataan aliran, fungsi, output/input, dan pemrograman berorientasi objek.
Hal ini memungkinkan pembuatan cepat aplikasi cepat serta pembuatan program aplikasi yang komprehensif, rumit, dan besar.
perpustakaan
Dengan hanya mengimpor perpustakaan ini dan memanfaatkan fungsinya, perpustakaan Python yang luas membuat pengembangan untuk Python menjadi lebih mudah.
Jika dibandingkan dengan Python, Julia kekurangan sumber daya perpustakaan yang luas. Sejumlah besar perpustakaan pihak ketiga juga mendukung Python. Karena pemeliharaan paket yang tidak memadai, perpustakaan Julia juga mengalami masalah ini.
Meskipun awalnya memvisualisasikan data membutuhkan waktu, Julia dapat berinteraksi dengan pustaka C.
Pengembangan perpustakaan Julia diperlukan untuk keberhasilannya sebagai bahasa baru.
Untuk menghitung statistik, aljabar linier, integrasi numerik, penyaringan, analisis Fourier, optimasi, dan memecahkan persamaan diferensial biasa, perpustakaan besar fungsi matematika disediakan oleh Matlab.
Multifungsi
Python adalah bahasa yang mudah dipahami dan ditulis, membuatnya serbaguna. Kemampuan beradaptasi Python membuatnya sangat baik untuk tugas pemrograman termasuk skrip web, pengembangan, dan otomatisasi.
Karena dapat melakukan tugas dan menggunakan berbagai pustaka dan kerangka kerja, Python adalah bahasa pilihan bagi pengembang.
Python lebih fleksibel, sementara Julia unggul dalam memecahkan masalah dalam pemrograman ilmiah.
Insinyur yang terutama tertarik untuk menggunakan Matlab sebagai alat pengkodean langsung untuk melakukan perhitungan rekayasa standar akan merasa berguna.
Sangat mudah bagi non-coder untuk membangun logika yang dapat dieksekusi karena lingkungan pengembangan terintegrasi dan debugger yang sudah ada.
Alat yang Didukung
Setiap programmer akan memilih bahasa pemrograman yang menawarkan dukungan alat terbaik untuk semua proyek pengembangan perangkat lunak.
Julia berkinerja lebih baik daripada Python dalam hal dukungan alat. Dukungan perkakas Julia masih berfungsi, tetapi dukungan perkakas Python sangat bagus.
Karena itu, Julia tidak memiliki kemampuan diagnostik dan remediasi Python untuk masalah kinerja.
Selain itu, ada kemungkinan lebih tinggi dari antarmuka yang tidak aman dalam kasus Julia karena ini adalah bahasa baru dengan API asli.
Pengaturan interaktif yang ditawarkan oleh MATLAB memungkinkan eksplorasi berulang, desain, dan pemecahan masalah. Ini adalah kumpulan sumber daya yang dapat dimanfaatkan oleh programmer.
Ini fitur alat untuk mengelola variabel ruang kerja dan mengimpor dan mengekspor data. Selain itu, ini termasuk alat untuk memproses, men-debug, dan membuat profil file MATLAB.
Kesimpulan
Saya akan menyimpulkan dengan mengatakan bahwa Julia adalah bahasa khusus yang sebagian besar digunakan oleh kelompok kecil.
Julia mungkin akan berkembang menjadi bahasa yang sangat disukai dan diminati seiring pengembang dan komunitas memperluas kemampuannya.
Jutaan orang menggunakan Python, yang merupakan bahasa mapan, dan ada banyak program pihak ketiga yang tersedia. Dari game hingga penelitian data, itu digunakan di mana-mana.
Kurikulum setiap pengembang menyertakan Python sebagai salah satu bahasa dasar, dan karena bahasa baru selalu dapat terhubung dengannya, itu tidak akan diganti dalam waktu dekat.
Meskipun Julia dan Python sekarang menjadi bahasa pemrograman paling populer di bidang ilmu data, MATLAB diprediksi akan mendapatkan popularitas dan rentang aplikasi karena kemampuan pengembangan dan penerapan pemodelan kolektif yang unggul.
Fakta bahwa pengguna dapat memanfaatkan satu platform yang kuat untuk merancang model ML, menganalisis data, dan membangun aplikasi desktop dan seluler dengan GUI yang disesuaikan secara signifikan meningkatkan posisi MATLAB di sektor ilmu data.
Tinggalkan Balasan