Python はよく知られており、一般的に使用されているプログラミング言語です。 また、データ サイエンティスト、データ アナリスト、機械学習エンジニア、および人工知能に携わる人々に好まれる言語でもあります。
オープンソース言語であるため、簡単で、さまざまなコーディングの選択肢があります。
Python がカバーする多数のユース ケースの中で、データ分析は最も重要なものの XNUMX つに成長しました。 Python エコシステムには、科学計算とデータ分析をより簡単かつ迅速に行うためのライブラリ、ツール、およびアプリケーションが豊富にあります。
Python は、Julia の作成者にとって十分に高速ではありません。 機械学習、データマイニング、大規模線形代数、分散および並列コンピューティング」と説明されています。
ジュリアは提供することを目指しています データアナリストと科学者 迅速で快適な作成だけでなく、超高速の実行も可能です。
配列、線形代数、および行列はすべて、Matlab として知られる数学および技術プログラミング言語の一部です。 それはあらゆる活動のための一流の雰囲気としてよく知られています.
過去 10 年間で、Mathematica、Maple、Matlab などの科学計算環境は、科学者やエンジニアがそのような環境でより生産的だと感じているという事実の結果として、非常に人気が高まっています。
これらの環境で使用されるコマンド言語の豊富なツールボックスと単純な構文は、明らかな原因の XNUMX つです。
この投稿では、Matlab、Julia、および Python を比較して、どの言語がどのような目的で使用されているか、そして最も重要なこととして、どの言語があなたにとって理想的であるかを理解できるようにします。
はじめに Python
一つ 最も人気のあるプログラミング言語 現在使用されているのは Python です。 1991 年に初めて使用された、高レベルのインタープリター型マルチパラダイム言語です。
これには、機械学習、人工知能 (AI)、およびアプリケーションと Web サイト (ML) の開発のための多くのライブラリとツールが含まれています。 Python は、おそらく何かをプログラムするために使用する言語です。
Python は、そのパワー、汎用性、および構文の理解と習得が容易であるため、開発者の間で人気があります。
開発者の 70% 近くが、Python を利用して、センチメント分析と自然言語処理のための強力な AI および ML アルゴリズムを作成していると主張しています。 データ サイエンスに最適な言語は Python と R です。
Python の大規模な開発者コミュニティによって作成された多数の外部ライブラリにより、Python に柔軟性がもたらされます。
Python は、これらのモジュールのいくつかを使用して、データ サイエンスの数学的および科学的なタスクを処理します。 最も人気があるのは、NumPy、TensorFlow、PyTorch、Pandas、および Maplotlib です。
CSV や JSON ファイルなどの一般的なデータ形式に対する Python のサポートと、SQL データベースと対話する機能も、Python を使用する強力な理由です。
特徴
- これは、オンラインで入手できる無料でダウンロードできるオープンソース言語です。
- これは、習得が容易で、開発者にとって使いやすい、高水準のプログラミング言語です。
- クラス、ポリモーフィズム、カプセル化、およびその他のオブジェクト指向のアイデアは、言語によってサポートされています。
- Python は拡張可能な言語であり、C または C++ を使用して Python プログラムを記述およびコンパイルできます。
- インタープリター言語なので、コンパイルは必要ありません。 行ごとに実行される行によって、コードのデバッグが容易になります。
- Python には、ライブラリをインポートするだけで開発を合理化するために使用できるライブラリの実質的なコレクションが付属しています。 結果として、開発者はその正確なコードをやり直す必要はありません。
- データ型は実行時に決定されるため、この動的型付け言語で使用する前に変数を定義する必要はありません。
はじめに ジュリア
2018 年にリリースされた最初の安定版である Julia は、プログラミング言語分野の新参者であり、より高速で数学指向の言語に対するデータ サイエンスおよび機械学習コミュニティのニーズを満たすために 2012 年に作成されました。
最新のハードウェアのコンカレント、パラレル、および 分散コンピューティング Julia は、他のプログラミング言語の最もデリケートな側面を組み合わせたプログラミング言語です。
Julia の構文は主に技術計算用であり、Python の構文に匹敵します。
Julia は、動的で高水準の高性能プログラミング言語です。
線形代数はこの言語の必須コンポーネントであるため、機械学習、データ サイエンス、データ マイニング、数値解析、およびあらゆる数学的目的で広く利用されています。
Julia のシンプルさ、優れた効率性、および速度は、複雑なデータ モデルでの使用に魅力的です。
しかし、科学者にとって、科学の定型言語をコードに変換する可能性は大きな問題です。Julia はギリシャ文字をサポートしているため、最初にコード言語に変換しなくても数式を使用できます。
特徴
- Julia は単純な構文を使用します。
- プロンプト コマンドを追加するために、Julia には対話型のコマンド ラインと Read Eval Print Loop (REPL) があります。
- Fortran、C、および Python プログラムと対話するために、外部ライブラリを簡単にインポートして使用できます。
- ジャストインタイム (JIT) コンパイルは、コンパイル済み言語 Julia の機能です。 Julia はコレクションに LLVM フレームワークを使用しており、これが迅速な実行に貢献しています。
- Julia の構文は、数式に似ているため、数学ベースのコーディングに取り組んでいる人なら誰でも簡単に使用できます。
- メタプログラミングは、Julia プログラムが Julia アプリケーションを作成できるようにする Julia の機能です。
- プログラマーがブレークポイントを設定して結果を調べることができるデバッガーが付属しています。
- Julia では、静的型と動的型の両方がサポートされています。 変数を使用する前に、変数を宣言するか、変数を暗黙的に受け取る関数を作成できます。
はじめに Matlab
数値計算、可視化、プログラミングにはインタラクティブな環境と第XNUMX世代高級プログラミング言語MATLAB(マトリックスラボラトリー)を使用。
行列操作、関数とデータのプロット、アルゴリズムの実装、 ユーザーインターフェース、C、C++、Java、FORTRAN などの他の言語で書かれたプログラムとの対話、アルゴリズムの分析と開発、モデルとアプリケーションの作成、およびユーザー インターフェイスの実装。
多くの組み込みコマンドと 数学関数.
数十年にわたる進化を経て、MATLAB は現在、フラット ファイル、データベース、クラウド ストレージ、データ収集装置、さらにはライブの金融データ ストリームからデータを読み取ることができます。
MATLAB は、以前はベクトルと行列の静的数値データを扱うのに優れていました。 拡張機能により、ユーザーは高度な機械学習モデルを実行したり、データを視覚化したり、モバイルおよびデスクトップ アプリケーションを開発したりできるようになりました。
GUI (Graphical User Interface) と、信号解析やチューナーなどのその他のツールを提供することにより、MATLAB はインタラクティブな環境を提供します。 MATLAB は、ソフトウェアの作成とデバッグのためのツールも提供します。
GUI を使用すると、MATLAB でのファイルのインポートとエクスポートが簡単になります。 ソフトウェアの作成に入ると、ワークスペース データを検査し、必要に応じて変更できます。
特徴
- 数値計算と記号計算の両方を行うことができます。
- これは、主に工学および科学用コンピューターで使用される高水準言語です。
- 線形代数、統計、フーリエ解析、フィルタリング、最適化、数値積分、および常微分方程式の解のための数学関数の大規模なライブラリを提供します。
- カスタム プロットを作成するためのツールと、データを表示するための組み込みのビジュアルが含まれています。
- 独自のグラフィカル ユーザー インターフェイスを備えたアプリを作成するためのツールを提供します。
- MATLAB のプログラミング インターフェイスは、プログラムのパフォーマンスと保守性を向上させるツールを開発者に提供します。
- C、Java、.NET、Microsoft Excel などのサードパーティ プログラムおよび言語との MATLAB ベースのアルゴリズムの統合ツールを提供します。
- センサー、ビデオ、画像、テレメトリ、バイナリ、およびその他の種類のデータを含む、JDBC/ODBC データベースからのさまざまなリアルタイム データを MATLAB でネイティブにサポートできます。
Matlab、Julia、Python の違い
人気
Python は現在、最も使用されているプログラミング言語のリストのトップにあります。 あらゆる言語の最大の開発者コミュニティの 30 つであり、XNUMX 年以上にわたって使用されており、考えられるそれぞれの問題に対する回答と支援を提供しています。
ファンの数は着実に増えていますが、Julia には小さいながらも献身的なコミュニティがあり、サポートの大部分は今でも著者によって提供されています。
Julia に特化したブログと急成長中のコミュニティが、さまざまなプラットフォームでの Julia の使用に関する知識を共有しています。
データ サイエンス以外での Julia の使用は、ますます顕著になると予想されます。
この言語は、Web 開発フレームワークを受け入れ始めたばかりであり、開発の可能性の範囲を広げ、その結果、それを使用する開発者のプールを拡大しています。
一方、MATLAB は高価なプログラムであるため、移植性に一定の制限があります。
MATLAB または MATLAB コンポーネント ランタイムを備えたプラットフォームのみが、他のプラットフォーム (MCR) で MATLAB ファイルを実行できます。 MATLAB の OOP はより洗練されて複雑であるため、特定の人々にとってはより当惑する可能性があります。
ただし、MATLAB は多くの場合、より洗練された言語です。
速度
コードを開発する際には、実行速度が重要です。 Julia が実行されるペースは、C プログラミング言語のペースに似ています。 迅速な言語を提供するために開発されました。
他のインタープリター言語とは異なり、Julia は実行速度を上げません。 Julia でプログラムを作成するために、LLVM フレームワークが利用されます。 \
Julia は、手動のプロファイリングおよび最適化手法を使用せずに、速度が求められるパフォーマンスの問題に対処します。 ビッグデータを必要とする問題については、 クラウドコンピューティング、データ分析、および統計計算について、Julia が素晴らしい回答を提供します。
Python のパフォーマンスと速度を比較すると、Julia が Python よりも優れていることは明らかです。
一方、Matlab は、次の機能を備えた高レベルのプログラミング言語です。 データ構造、制御フロー ステートメント、関数、出力/入力、およびオブジェクト指向プログラミング。
これにより、迅速な使い捨てアプリケーションの迅速な作成と、包括的で複雑な大規模なアプリケーション プログラムの作成が可能になります。
ライブラリ
これらのライブラリをインポートしてその機能を利用するだけで、Python の膨大なライブラリにより、Python の開発がはるかに容易になります。
Python と比較すると、Julia は豊富なライブラリ リソースの不足に悩まされています。 かなりの数のサードパーティ ライブラリも Python をサポートしています。 パッケージのメンテナンスが不十分なため、Julia のライブラリにもこの問題があります。
最初のデータの視覚化には時間がかかりますが、Julia は C ライブラリと連携できます。
Julia が新しい言語として成功するためには、Julia のライブラリの開発が必要です。
統計、線形代数、数値積分、フィルタリング、フーリエ解析、最適化を計算し、常微分方程式を解くために、数学関数の大規模なライブラリが Matlab によって提供されています。
多才
Python は理解しやすく、書きやすい言語であり、汎用性があります。 Python の適応性は、Web スクリプト作成、開発、自動化などのプログラミング タスクに最適です。
Python はタスクを実行でき、さまざまなライブラリとフレームワークを使用するため、開発者にとって最適な言語です。
Python はより柔軟ですが、Julia は科学的プログラミングの問題を解決することに長けています。
標準的な工学計算を実行するための簡単なコーディング ツールとして Matlab を利用することに主に関心を持っているエンジニアは、Matlab が役立つことに気付くでしょう。
統合された開発環境とデバッガーが既に存在するため、非コーダーが実行可能なロジックを構築するのは簡単です。
サポートされるツール
すべてのプログラマーは、すべてのソフトウェア開発プロジェクトで最高のツール サポートを提供するプログラミング言語を選択します。
Julia は、ツール サポートの点で Python よりもパフォーマンスが優れています。 Julia のツール サポートは引き続き機能しますが、Python のツール サポートは優れています。
このため、Julia には、パフォーマンスの問題に対する Python の診断機能と修復機能の一部が欠けています。
さらに、Julia はネイティブ API を備えた新しい言語であるため、安全でないインターフェイスの可能性が高くなります。
MATLAB が提供するインタラクティブな設定により、反復的な探索、設計、および問題解決が可能になります。 プログラマーが利用できるリソースのコレクションです。
ワークスペース変数を管理し、データをインポートおよびエクスポートするためのツールを備えています。 さらに、MATLAB ファイルの処理、デバッグ、およびプロファイリングのためのツールが含まれています。
まとめ
要約すると、Julia は主に少人数のグループによって使用される特殊な言語です。
Julia は、開発者とコミュニティがその機能を拡張するにつれて、人気のある需要の高い言語に発展する可能性があります。
何百万人もの人々が確立された言語である Python を使用しており、無数のサードパーティ プログラムが利用可能です。 ゲームからデータ研究まで、あらゆるところで使われています。
すべての開発者のカリキュラムには、基本言語の XNUMX つとして Python が含まれています。新しい言語は常に Python と接続できるため、Python がすぐに置き換えられることはありません。
Julia と Python は現在、データ サイエンス分野で最も人気のあるプログラミング言語ですが、MATLAB は、その優れた集合モデリングの開発および展開機能により、人気が高まり、アプリケーションの幅が広がると予測されています。
ユーザーが単一の堅牢なプラットフォームを利用して ML モデルを設計し、データを分析し、カスタマイズされた GUI を使用してデスクトップおよびモバイル アプリを構築できるという事実は、データ サイエンス セクターにおける MATLAB の地位を大幅に向上させます。
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