Python è un linguaggio di programmazione ben noto e comunemente usato. È anche il linguaggio preferito da Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning Engineers e coloro che lavorano nell'Intelligenza Artificiale.
Poiché è un linguaggio open source, è semplice e ha una varietà di alternative di codifica.
Tra i numerosi casi d'uso coperti da Python, l'analisi dei dati è diventata uno dei più importanti. L'ecosistema Python è ricco di librerie, strumenti e applicazioni che consentono l'elaborazione scientifica e l'analisi dei dati in modo più semplice e veloce.
Python non è abbastanza veloce per i creatori di Julia, un programma destinato al "calcolo scientifico, machine learning, data mining, algebra lineare su larga scala, calcolo distribuito e parallelo", secondo la loro descrizione.
Julia aspira a offrire analisti di dati e scienziati non solo una creazione rapida e comoda, ma anche un'esecuzione fulminea.
Gli array, l'algebra lineare e le matrici fanno tutti parte del linguaggio di programmazione matematico e tecnico noto come Matlab. È ben riconosciuto come un'atmosfera di prim'ordine per qualsiasi attività.
Negli ultimi 10 anni, gli ambienti di elaborazione scientifica come Mathematica, Maple e Matlab sono diventati molto più popolari a causa del fatto che scienziati e ingegneri si sentono più produttivi in tali ambienti.
La vasta gamma di strumenti e la semplice sintassi dei linguaggi di comando utilizzati in questi ambienti sono una delle cause ovvie.
In questo post, confronteremo Matlab, Julia e Python per aiutarti a capire quale linguaggio viene utilizzato per quale scopo e, soprattutto, quale è l'ideale per te.
Introduzione alla Python
Uno di linguaggi di programmazione più diffusi in uso oggi è Python. È stato utilizzato per la prima volta nel 1991 ed è un linguaggio multiparadigma di alto livello, interpretato.
Contiene molte librerie e strumenti per l'apprendimento automatico, l'intelligenza artificiale (AI) e lo sviluppo di applicazioni e siti Web (ML). Python è probabilmente il linguaggio che utilizzerai per programmare qualsiasi cosa.
A causa della sua potenza, versatilità e sintassi facilmente comprensibile e padroneggiata, Python è uno dei preferiti dagli sviluppatori.
Quasi il 70% degli sviluppatori afferma di utilizzare Python per creare potenti algoritmi di intelligenza artificiale e ML per l'analisi dei sentimenti e l'elaborazione del linguaggio naturale. I linguaggi preferiti per la scienza dei dati sono Python e R.
Le numerose librerie esterne che sono state create dalla vasta comunità di sviluppatori di Python sono ciò che gli conferisce la sua flessibilità.
Python usa molti di questi moduli per gestire compiti matematici e scientifici nella scienza dei dati. Tra i più popolari ci sono NumPy, TensorFlow, PyTorch, Pandas e Maplotlib.
Anche il supporto di Python per formati di dati comuni come file CSV e JSON e la sua capacità di interagire con i database SQL sono valide giustificazioni per il suo utilizzo.
Caratteristiche
- È un linguaggio open source scaricabile gratuitamente disponibile online.
- È un linguaggio di programmazione di alto livello facile da imparare, adatto agli sviluppatori.
- Classi, polimorfismo, incapsulamento e altre idee orientate agli oggetti sono supportati dal linguaggio.
- Python è un linguaggio estensibile e C o C++ possono essere usati per scrivere e compilare programmi Python.
- È un linguaggio interpretato, quindi la compilazione non è necessaria. Il debug del codice è facilitato dalle righe eseguite riga per riga.
- Python viene fornito con una notevole raccolta di librerie che possono essere utilizzate per semplificare lo sviluppo semplicemente importandole. Di conseguenza, gli sviluppatori non devono rifare quel codice preciso.
- Non è necessario definire le variabili prima dell'uso in questo linguaggio tipizzato dinamicamente poiché il tipo di dati viene deciso in fase di esecuzione.
Introduzione alla Julia
Con la sua prima versione stabile rilasciata nel 2018, Julia, una nuova arrivata nel campo dei linguaggi di programmazione, è stata creata nel 2012 per soddisfare le esigenze delle comunità di Data Science e Machine Learning per un linguaggio più veloce e orientato alla matematica.
Con l'aiuto dell'hardware moderno Concurrent, Parallel e Calcolo distribuito capacità, Julia è un linguaggio di programmazione che unisce gli aspetti più delicati di altri linguaggi di programmazione.
La sintassi di Julia, che è intesa principalmente per l'informatica tecnica, è paragonabile a quella di Python.
Julia è un linguaggio di programmazione dinamico, di alto livello e ad alte prestazioni.
Poiché è una componente essenziale di questo linguaggio, l'algebra lineare è ampiamente utilizzata nell'apprendimento automatico, nella scienza dei dati, nel data mining, nell'analisi numerica e per qualsiasi scopo matematico.
La semplicità, l'eccellente efficienza e la velocità di Julia lo rendono interessante per l'uso con modelli di dati complicati.
Ma per gli scienziati, la possibilità di tradurre il linguaggio stereotipato della Scienza in codice è un problema: Julia supporta l'alfabeto greco, consentendo l'uso di equazioni matematiche senza prima convertirle in un linguaggio di codifica.
Caratteristiche
- Julia usa una sintassi semplice.
- Per l'aggiunta di comandi prompt, Julia dispone di una riga di comando interattiva e di Read Eval Print Loop (REPL).
- Per interagire con i programmi Fortran, C e Python, può facilmente importare e utilizzare librerie esterne.
- La compilazione Just-in-time (JIT) è una caratteristica del linguaggio compilato Julia. Julia utilizza il framework LLVM per la raccolta, che contribuisce alla sua rapida esecuzione.
- La sintassi di Julia è facile da usare per chiunque lavori sulla codifica basata sulla matematica poiché ricorda le equazioni matematiche.
- La meta-programmazione è una funzionalità di Julia che consente ai programmi Julia di produrre applicazioni Julia.
- Viene fornito con un debugger che consente ai programmatori di impostare punti di interruzione ed esaminare i risultati.
- Sia i tipi statici che quelli dinamici sono supportati da Julia. Prima di usare una variabile, puoi dichiararla, oppure puoi creare una funzione che accetta le variabili in modo implicito.
Introduzione alla Matlab
L'ambiente interattivo e il linguaggio di programmazione ad alto livello di quarta generazione MATLAB (laboratorio di matrice) sono utilizzati per il calcolo numerico, la visualizzazione e la programmazione.
Consente manipolazioni di matrici, tracciatura di funzioni e dati, implementazione di algoritmi, sviluppo di interfacce utente, l'interazione con programmi scritti in altri linguaggi, come C, C++, Java e FORTRAN, l'analisi e lo sviluppo di algoritmi, la creazione di modelli e applicazioni e l'implementazione di interfacce utente.
Puoi eseguire calcoli matematici, creare grafici e utilizzare approcci numerici con l'aiuto dei numerosi comandi integrati e funzioni matematiche.
Dopo decenni di evoluzione, MATLAB può ora leggere i dati da file flat, database, cloud storage, strumenti di raccolta dati e persino flussi di dati finanziari in tempo reale.
MATLAB in passato era eccezionale per lavorare con dati numerici statici in vettori e matrici. Grazie alle sue capacità in espansione, gli utenti possono ora eseguire sofisticati modelli di machine learning, eseguire la visualizzazione dei dati e persino sviluppare applicazioni mobili e desktop.
Offrendo una GUI (Graphical User Interface) e altri strumenti, come l'analisi del segnale e i sintonizzatori, MATLAB offre un ambiente interattivo. MATLAB offre anche strumenti per la creazione e il debug di software.
Attraverso la GUI, importare ed esportare file in MATLAB è semplice. Mentre entriamo nella creazione del nostro software, possiamo ispezionare i dati dell'area di lavoro e modificarli secondo necessità.
Caratteristiche
- Sia il calcolo numerico che simbolico possono essere eseguiti con esso.
- È un linguaggio di alto livello utilizzato principalmente nell'ingegneria e nei computer scientifici.
- Offre un'ampia libreria di funzioni matematiche per l'algebra lineare, la statistica, l'analisi di Fourier, il filtraggio, l'ottimizzazione, l'integrazione numerica e la soluzione di equazioni differenziali ordinarie.
- Include strumenti per creare grafici personalizzati e elementi visivi integrati per la visualizzazione dei dati.
- Offre strumenti per la creazione di app con interfacce utente grafiche uniche.
- L'interfaccia di programmazione per MATLAB fornisce agli sviluppatori gli strumenti per migliorare le prestazioni e la manutenibilità dei loro programmi.
- Offre strumenti di integrazione per algoritmi basati su MATLAB con programmi e linguaggi di terze parti, inclusi C, Java,.NET e Microsoft Excel.
- MATLAB può supportare nativamente una varietà di dati in tempo reale provenienti da database JDBC/ODBC, inclusi sensori, video, immagini, telemetria, binari e altri tipi di dati.
Differenze tra Matlab, Julia e Python
Popolarità
Python è ora in cima alla lista dei linguaggi di programmazione più utilizzati. Con una delle più grandi comunità di sviluppatori per qualsiasi lingua, è in uso da più di 30 anni e fornisce risposte e assistenza per ogni problema immaginabile.
Anche se il numero di fan è in costante crescita, Julia ha una comunità piccola ma impegnata e la maggior parte del supporto è ancora fornita dagli autori.
I blog specifici di Julia e una fiorente comunità condividono le loro conoscenze sull'utilizzo su una varietà di piattaforme.
Si prevede che l'uso di Julia al di fuori della scienza dei dati aumenterà di importanza.
Il linguaggio ha appena iniziato ad abbracciare i framework di sviluppo web, ampliando la gamma di possibilità di sviluppo e, di conseguenza, il pool di sviluppatori che lo utilizzano.
D'altra parte, MATLAB ha alcune limitazioni alla portabilità perché è un programma costoso.
Solo le piattaforme con MATLAB o MATLAB Component Runtime possono eseguire file MATLAB su altre piattaforme (MCR). Poiché l'OOP di MATLAB è più sofisticato e intricato, può creare più perplessità per alcune persone.
Tuttavia, MATLAB è spesso un linguaggio più sofisticato.
Velocità
La velocità di esecuzione è fondamentale durante lo sviluppo del codice. Il ritmo di esecuzione di Julia è simile a quello del linguaggio di programmazione C. È stato sviluppato per fornire un linguaggio rapido.
A differenza di altri linguaggi interpretati, Julia non accelera l'esecuzione. Per creare programmi in Julia, viene utilizzato il framework LLVM. \
Senza utilizzare tecniche di profilazione e ottimizzazione manuali, Julia affronta le difficoltà di prestazioni che richiedono velocità. Per problemi che richiedono Big Data, Cloud Computing, Analisi dei dati e Calcolo statistico, Julia offre una risposta fantastica.
È ovvio che Julia è superiore a Python quando ne confrontiamo prestazioni e rapidità.
Matlab, d'altra parte, è un linguaggio di programmazione di alto livello dotato strutture di dati, istruzioni di flusso di controllo, funzioni, output/input e programmazione orientata agli oggetti.
Consente la creazione rapida di applicazioni rapide usa e getta, nonché la creazione di programmi applicativi completi, complicati e di grandi dimensioni.
Biblioteche
Semplicemente importando queste librerie e utilizzando le loro funzioni, la vasta libreria di Python rende lo sviluppo per Python molto più semplice.
Rispetto a Python, Julia soffre di una carenza di ampie risorse di libreria. Un numero considerevole di librerie di terze parti supporta anche Python. A causa della manutenzione inadeguata del pacchetto, anche le librerie di Julia presentano questo problema.
Anche se inizialmente la visualizzazione dei dati richiede del tempo, Julia può interfacciarsi con le librerie C.
Lo sviluppo delle biblioteche di Julia è necessario per il suo successo come nuovo linguaggio.
Per calcolare la statistica, l'algebra lineare, l'integrazione numerica, il filtraggio, l'analisi di Fourier, l'ottimizzazione e la risoluzione di equazioni differenziali ordinarie, Matlab fornisce un'ampia libreria di funzioni matematiche.
Versatilità
Python è un linguaggio facile da capire e da scrivere, il che lo rende versatile. L'adattabilità di Python lo rende eccellente per attività di programmazione tra cui scripting web, sviluppo e automazione.
Poiché può svolgere attività e utilizza una varietà di librerie e framework, Python è il linguaggio preferito dagli sviluppatori.
Python è più flessibile, mentre Julia eccelle nella risoluzione di problemi nella programmazione scientifica.
Gli ingegneri che sono principalmente interessati a utilizzare Matlab come strumento di codifica semplice per eseguire calcoli ingegneristici standard lo troveranno utile.
È semplice per i non programmatori costruire logica eseguibile a causa dell'ambiente di sviluppo integrato e del debugger che sono già presenti.
Strumenti supportati
Qualsiasi programmatore sceglierà un linguaggio di programmazione che offre il supporto degli strumenti di prim'ordine per tutti i progetti di sviluppo software.
Julia ha prestazioni migliori di Python in termini di supporto degli strumenti. Il supporto degli strumenti di Julia è ancora funzionale, ma il supporto degli strumenti di Python è eccezionale.
Per questo motivo, a Julia mancano alcune delle capacità diagnostiche e di correzione di Python per problemi di prestazioni.
Inoltre, c'è una maggiore possibilità di un'interfaccia non sicura nel caso di Julia perché è un nuovo linguaggio con API native.
L'impostazione interattiva offerta da MATLAB consente l'esplorazione iterativa, la progettazione e la risoluzione dei problemi. È una raccolta di risorse che i programmatori possono utilizzare.
È dotato di strumenti per la gestione delle variabili dell'area di lavoro e l'importazione e l'esportazione dei dati. Inoltre, include strumenti per l'elaborazione, il debug e la profilazione dei file MATLAB.
Conclusione
Riassumo dicendo che Julia è un linguaggio specializzato che viene utilizzato principalmente da un piccolo gruppo.
Julia probabilmente si evolverà in un linguaggio molto apprezzato e richiesto man mano che gli sviluppatori e la community amplieranno le sue capacità.
Milioni di persone usano Python, che è un linguaggio consolidato, e sono disponibili innumerevoli programmi di terze parti. Dai giochi alla ricerca dei dati, è usato ovunque.
Il curriculum di ogni sviluppatore include Python come uno dei linguaggi fondamentali e poiché i nuovi linguaggi sono costantemente in grado di connettersi con esso, non verrà sostituito a breve.
Sebbene Julia e Python siano ora i linguaggi di programmazione più popolari nel campo della scienza dei dati, si prevede che MATLAB guadagnerà popolarità e estensione delle applicazioni grazie alle sue capacità di sviluppo e distribuzione di modelli collettivi superiori.
Il fatto che gli utenti possano utilizzare un'unica solida piattaforma per progettare modelli ML, analizzare dati e creare app desktop e mobili con GUI personalizzate migliora significativamente la posizione di MATLAB nel settore della scienza dei dati.
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