תוכן העניינים[להתחבא][הופעה]
Python היא שפת תכנות ידועה ונפוצה. זוהי גם השפה המועדפת על מדעני נתונים, מנתחי נתונים, מהנדסי למידת מכונה ואלה העובדים בבינה מלאכותית.
מכיוון שזו שפת קוד פתוח, היא פשוטה ויש לה מגוון חלופות קידוד.
בין מקרי השימוש הרבים שמכוסה על ידי Python, ניתוח נתונים הפך להיות אחד החשובים ביותר. המערכת האקולוגית של Python עשירה בספריות, כלים ויישומים המאפשרים מחשוב מדעי וניתוח נתונים קל ומהיר יותר.
Python אינו מהיר מספיק עבור יוצרי ג'וליה, תוכנית המיועדת ל"מחשוב מדעי, למידת מכונה, כריית נתונים, אלגברה ליניארית בקנה מידה גדול, מחשוב מבוזר ומקביל", לפי תיאורם.
ג'וליה שואפת להציע מנתחי נתונים ומדענים לא רק יצירה מהירה ונוחה אלא גם ביצוע מהיר בזק.
מערכים, אלגברה לינארית ומטריצות הם כולם חלק משפת התכנות המתמטית והטכנית המכונה Matlab. זה מוכר היטב כאווירה מהשורה הראשונה לכל פעילות.
במהלך 10 השנים האחרונות, סביבות מחשוב מדעיות כמו Mathematica, Maple ו-Matlab הפכו פופולריות יותר באופן משמעותי כתוצאה מהעובדה שמדענים ומהנדסים מרגישים פרודוקטיביים יותר בסביבות כאלה.
ארגז הכלים הנרחב והתחביר הפשוט של שפות הפקודה המשמשות בסביבות אלה הם סיבה ברורה אחת.
בפוסט זה נשווה את Matlab, Julia ו-Python כדי לעזור לכם להבין באיזו שפה משתמשים לאיזו מטרה, והכי חשוב, איזו מהן היא האידיאלית עבורכם.
מבוא ל פיתון
אחד מ שפות התכנות הפופולריות ביותר בשימוש היום הוא Python. היא שימשה לראשונה בשנת 1991 והיא שפה ברמה גבוהה, מתפרשת, מרובת פרדיגמות.
הוא מכיל הרבה ספריות וכלים ללמידת מכונה, בינה מלאכותית (AI) ופיתוח יישומים ואתרים (ML). פייתון היא כנראה השפה שבה תשתמש כדי לתכנת כל דבר.
בגלל העוצמה, הרבגוניות והתחביר המובן והשולט בקלות, Python הוא אהוב על המפתחים.
כמעט 70% מהמפתחים טוענים שהם משתמשים ב-Python כדי ליצור אלגוריתמים רבי עוצמה של AI ו-ML לניתוח סנטימנטים ועיבוד שפה טבעית. השפות הנבחרות למדעי הנתונים הן Python ו-R.
הספריות החיצוניות הרבות שנוצרו על ידי קהילת המפתחים הגדולה של Python הן שמעניקות לה את הגמישות שלה.
Python משתמש במספר מודולים אלה כדי לטפל במשימות מתמטיות ומדעיות במדעי הנתונים. בין הפופולריים ביותר הם NumPy, TensorFlow, PyTorch, Pandas ו- Maplotlib.
התמיכה של Python בפורמטים נפוצים של נתונים כמו קבצי CSV ו-JSON והיכולת שלו ליצור אינטראקציה עם מסדי נתונים של SQL הם גם הצדקות חזקות לשימוש בו.
תכונות
- זוהי שפת קוד פתוח הניתנת להורדה בחינם הזמינה באינטרנט.
- זוהי שפת תכנות קלה ללמידה, ידידותית למפתחים ברמה גבוהה.
- שיעורים, פולימורפיזם, אנקפסולציה ורעיונות אחרים מוכווני אובייקט נתמכים על ידי השפה.
- Python היא שפה הניתנת להרחבה, וניתן להשתמש ב-C או C++ לכתיבה והידור של תוכניות Python.
- זוהי שפה מפורשת, ולכן אין צורך בהידור. איתור באגים בקוד נעשה קל יותר על ידי ביצוע השורות שורה אחר שורה.
- Python מגיע עם אוסף משמעותי של ספריות שניתן להשתמש בהן כדי לייעל את הפיתוח על ידי ייבוא פשוט. מפתחים לא צריכים לעשות מחדש את הקוד המדויק הזה כתוצאה מכך.
- אין צורך להגדיר משתנים לפני השימוש בשפה המוקלדת בצורה דינמית זו מכיוון שסוג הנתונים נקבע בזמן הריצה.
מבוא ל ג'וליה
עם הגרסה היציבה הראשונה שלה שפורסמה ב-2018, ג'וליה, עולה חדשה בתחום שפות התכנות, נוצרה ב-2012 כדי לספק את הצרכים של קהילות מדעי הנתונים ולמידת מכונה לשפה מהירה יותר, מוכוונת מתמטיקה.
בעזרת ה-Concurrent, Parallel, ו-Concurrent של החומרה המודרנית מחשוב מבוזר ג'וליה היא שפת תכנות המשלבת את ההיבטים העדינים ביותר של שפות תכנות אחרות.
התחביר של ג'וליה, שמיועד בעיקר למחשוב טכני, דומה לזה של Python.
ג'וליה היא שפת תכנות דינאמית, ברמה גבוהה, בעלת ביצועים גבוהים.
מכיוון שהיא מרכיב חיוני בשפה זו, נעשה שימוש נרחב באלגברה ליניארית בלמידת מכונה, מדעי נתונים, כריית נתונים, ניתוח מספרי ולכל מטרה מתמטית.
הפשטות, היעילות והמהירות של ג'וליה הופכים אותו למושך לשימוש עם מודלים מסובכים של נתונים.
אבל עבור מדענים, האפשרות לתרגם את השפה הנוסחתית של המדע לקוד היא שוברת עסקה: לג'וליה יש תמיכה באלפבית היווני, המאפשרת שימוש במשוואות מתמטיות מבלי להמיר אותן תחילה לשפת קידוד.
תכונות
- ג'וליה משתמשת בתחביר פשוט.
- להוספת פקודות הנחיה, לג'וליה יש שורת פקודה אינטראקטיבית ו-Read Eval Print Loop (REPL).
- כדי ליצור אינטראקציה עם תוכניות Fortran, C ו-Python, הוא יכול לייבא ולהשתמש בספריות חיצוניות בקלות.
- קומפילציה של Just-in-Time (JIT) היא תכונה של שפת הידור Julia. ג'וליה משתמשת במסגרת LLVM עבור האוסף, מה שתורם לביצוע המהיר שלה.
- התחביר של ג'וליה קל לשימוש עבור כל מי שעובד על קידוד מבוסס מתמטיקה מכיוון שהוא דומה למשוואות מתמטיות.
- תכנות מטה היא תכונה של ג'וליה המאפשרת לתוכניות ג'וליה לייצר יישומי ג'וליה.
- זה מגיע עם באג המאפשר למתכנתים להגדיר נקודות שבירה ולבחון את התוצאות.
- שני סוגים סטטיים ודינאמיים נתמכים על ידי ג'וליה. לפני השימוש במשתנה, אתה יכול להכריז עליו, או שאתה יכול ליצור פונקציה שלוקחת משתנים באופן מרומז.
מבוא ל מטלב
הסביבה האינטראקטיבית ושפת התכנות ברמה גבוהה MATLAB (מעבדת מטריקס) של הדור הרביעי משמשות לחישוב מספרי, הדמיה ותכנות.
הוא מאפשר מניפולציות מטריצות, התוויית פונקציות ונתונים, יישום אלגוריתמים, פיתוח של ממשקי משתמש, האינטראקציה עם תוכניות הכתובות בשפות אחרות, כגון C, C++, Java ו- FORTRAN, וניתוח ופיתוח אלגוריתמים, יצירת מודלים ויישומים והטמעת ממשקי משתמש.
ניתן לבצע חישובים מתמטיים, ליצור תרשימים ולהשתמש בגישות מספריות בעזרת הפקודות הרבות המובנות פונקציות מתמטיות.
לאחר עשרות שנים של אבולוציה, MATLAB יכולה כעת לקרוא נתונים מקבצים שטוחים, מסדי נתונים, אחסון בענן, ציוד איסוף נתונים ואפילו זרמי נתונים פיננסיים חיים.
MATLAB היה נפלא בעבר לעבודה עם נתונים מספריים סטטיים בוקטורים ומטריצות. בשל היכולות המתרחבות שלה, משתמשים יכולים כעת להריץ מודלים מתוחכמים של למידת מכונה, לבצע הדמיית נתונים ואפילו לפתח אפליקציות לנייד ולשולחן העבודה.
על ידי הצעת GUI (ממשק משתמש גרפי) וכלים אחרים, כגון ניתוח אותות ומקלטים, MATLAB מציעה סביבה אינטראקטיבית. MATLAB מציעה גם כלים ליצירת תוכנה וניפוי באגים.
באמצעות ה-GUI, ייבוא וייצוא של קבצים ב-MATLAB הוא פשוט. כאשר אנו נכנסים ליצירת התוכנה שלנו, אנו יכולים לבדוק את נתוני סביבת העבודה ולשנות אותם לפי הצורך.
תכונות
- אפשר לעשות איתו גם מחשוב מספרי וגם סמלי.
- זוהי שפה ברמה גבוהה המשמשת בעיקר במחשבים הנדסיים ומדעיים.
- הוא מציע ספרייה נכבדת של פונקציות מתמטיות עבור אלגברה לינארית, סטטיסטיקה, ניתוח פורייה, סינון, אופטימיזציה, אינטגרציה מספרית ופתרון של משוואות דיפרנציאליות רגילות.
- הוא כולל כלים ליצירת עלילות מותאמות אישית כמו גם חזותיים מובנים לצפייה בנתונים.
- הוא מציע כלים ליצירת אפליקציות עם ממשקי משתמש גרפיים ייחודיים.
- ממשק התכנות של MATLAB מספק למפתחים כלים לשיפור הביצועים והתחזוקה של התוכניות שלהם.
- הוא מציע כלי אינטגרציה עבור אלגוריתמים מבוססי MATLAB עם תוכניות ושפות של צד שלישי, כולל C, Java,.NET ו-Microsoft Excel.
- מגוון נתונים בזמן אמת מבסיסי נתונים JDBC/ODBC יכולים להיות נתמכים באופן מקורי על ידי MATLAB, כולל חיישן, וידאו, תמונה, טלמטריה, בינאריים וסוגים אחרים של נתונים.
הבדלים בין Matlab, Julia ו- Python
הכי פופולרי
Python נמצאת כעת בראש רשימת שפות התכנות הנפוצות ביותר. עם אחת מקהילות המפתחים הגדולות ביותר לכל שפה, היא נמצאת בשימוש כבר יותר מ-30 שנה ומספקת תשובות וסיוע לכל בעיה אפשרית.
גם אם מספר המעריצים גדל בהתמדה, לג'וליה יש קהילה קטנה אך מחויבת, ורוב התמיכה עדיין מסופקת על ידי המחברים.
בלוגים ספציפיים לג'וליה וקהילה מתפתחת חולקים את הידע שלהם על השימוש בו במגוון פלטפורמות.
השימוש בג'וליה מחוץ למדעי הנתונים צפוי לגדול בבולטות.
השפה רק החלה לאמץ מסגרות לפיתוח אתרים, להרחיב את מגוון אפשרויות הפיתוח, וכתוצאה מכך, את מאגר המפתחים המשתמשים בה.
מצד שני, ל- MATLAB יש מגבלות מסוימות על ניידות מכיוון שזו תוכנית יקרה.
רק פלטפורמות עם MATLAB או MATLAB Component Runtime יכולות להפעיל קבצי MATLAB בפלטפורמות אחרות (MCR). מכיוון שה-OOP של MATLAB הוא יותר מתוחכם ומורכב, זה יכול להיות מביך יותר לאנשים מסוימים.
עם זאת, MATLAB היא לרוב שפה מתוחכמת יותר.
מהירות
מהירות הביצוע היא קריטית בזמן פיתוח קוד. הקצב שבו מבוצעת ג'וליה דומה לזה של שפת התכנות C. זה פותח כדי לספק שפה מהירה.
בניגוד לשפות מתפרשות אחרות, ג'וליה לא מאיצה את הביצוע. על מנת ליצור תוכניות בג'וליה, נעשה שימוש במסגרת LLVM. \
מבלי להשתמש בטכניקות פרופיל ואופטימיזציה ידניות, ג'וליה מטפלת בקשיים בביצועים הדורשים מהירות. לבעיות הדורשות Big Data, מחשוב עננים, ניתוח נתונים ומחשוב סטטיסטי, ג'וליה מציעה תשובה נפלאה.
ברור שג'וליה עדיפה על פייתון כשאנחנו מנוגדים לביצועים ולמהירות שלה.
מאטלאב, לעומת זאת, היא שפת תכנות ברמה גבוהה הכוללת מבני מידע, הצהרות זרימת בקרה, פונקציות, פלט/קלט ותכנות מונחה עצמים.
זה מאפשר יצירה מהירה של יישומים מהירים לזרוק, כמו גם יצירה של תוכניות יישומים מקיפות, מסובכות וגדולות.
ספריות
פשוט על ידי ייבוא ספריות אלה ושימוש בפונקציות שלהן, הספרייה העצומה של Python הופכת את הפיתוח עבור Python להרבה יותר קל.
בהשוואה לפייתון, ג'וליה סובלת ממחסור במשאבי ספרייה נרחבים. מספר נכבד של ספריות צד שלישי תומכות גם ב-Python. בגלל תחזוקה לא מספקת של החבילה, גם בספריות של ג'וליה יש בעיה זו.
למרות שהתצוגה הראשונית של נתונים לוקחת זמן מה, ג'וליה יכולה להתממשק עם ספריות C.
פיתוח הספריות של ג'וליה הכרחי להצלחתה כשפה חדשה.
כדי לחשב סטטיסטיקה, אלגברה לינארית, אינטגרציה מספרית, סינון, ניתוח פורייה, אופטימיזציה ופתרון משוואות דיפרנציאליות רגילות, ספרייה גדולה של פונקציות מתמטיות מסופקת על ידי Matlab.
רב צדדי
Python היא שפה קלה להבנה ולכתיבה, מה שהופך אותה למגוון. יכולת ההסתגלות של Python הופכת אותו למצוין למשימות תכנות כולל סקריפטים באינטרנט, פיתוח ואוטומציה.
מכיוון שהוא יכול לבצע משימות ומשתמש במגוון ספריות ומסגרות, Python היא שפת הבחירה של מפתחים.
פייתון גמיש יותר, בעוד ג'וליה מצטיינת בפתרון בעיות בתכנות מדעיות.
מהנדסים שמעוניינים בעיקר להשתמש ב- Matlab ככלי קידוד פשוט לביצוע חישובים הנדסיים סטנדרטיים ימצאו בו שימוש.
זה פשוט עבור אנשים שאינם מקודדים לבנות לוגיקה ניתנת להפעלה בגלל סביבת הפיתוח המשולבת ו-debugger שכבר קיימים.
כלים נתמכים
כל מתכנת יבחר בשפת תכנות המציעה תמיכת כלים מהשורה הראשונה לכל פרויקטי פיתוח התוכנה.
ג'וליה מתפקדת טוב יותר מ-Python מבחינת תמיכה בכלים. תמיכת הכלים של ג'וליה עדיין מתפקדת, אבל תמיכת הכלים של Python נהדרת.
בגלל זה, לג'וליה אין מסוימות מיכולות האבחון והתיקון של Python לבעיות ביצועים.
בנוסף, יש סיכוי גבוה יותר לממשק לא בטוח במקרה של ג'וליה מכיוון שזו שפה חדשה עם ממשקי API מקוריים.
ההגדרה האינטראקטיבית המוצעת על ידי MATLAB מאפשרת חקר איטרטיבי, עיצוב ופתרון בעיות. זהו אוסף של משאבים שמתכנתים יכולים להשתמש בהם.
הוא כולל כלים לניהול משתני סביבת עבודה וייבוא וייצוא נתונים. בנוסף, הוא כולל כלים לעיבוד, ניפוי באגים ופרופיל קבצי MATLAB.
סיכום
אסכם ואומר שג'וליה היא שפה מתמחה שמנוצלת בעיקר על ידי קבוצה קטנה.
ג'וליה כנראה תתפתח לשפה אהובה ומבוקשת ככל שהמפתחים והקהילה ירחיב את היכולות שלה.
מיליוני אנשים משתמשים ב-Python, שהיא שפה מבוססת, ויש אינספור תוכניות צד שלישי זמינות. ממשחקים ועד מחקר נתונים, הוא משמש בכל מקום.
תוכנית הלימודים של כל מפתח כוללת את Python כאחת מהשפות הבסיסיות, ומכיוון ששפות חדשות מסוגלות להתחבר אליה כל הזמן, היא לא תוחלף בזמן הקרוב.
למרות ש- Julia ו- Python הן כעת שפות התכנות הפופולריות ביותר בתחום מדעי הנתונים, MATLAB צפויה לצבור פופולריות וטווח יישומים בגלל יכולות פיתוח ופריסה קולקטיביות מעולות שלה.
העובדה שמשתמשים יכולים להשתמש בפלטפורמה אחת חזקה כדי לעצב מודלים של ML, לנתח נתונים ולבנות אפליקציות למחשב שולחני ולנייד עם ממשקי GUI מותאמים אישית משפרת משמעותית את מיקומה של MATLAB בתחום מדעי הנתונים.
השאירו תגובה