Bab lan Paragraf[Singidaken][Tampilake]
Python minangka basa pamrograman sing kondhang lan umum digunakake. Iki uga minangka basa sing disenengi kanggo Ilmuwan Data, Analis Data, Insinyur Pembelajaran Mesin, lan sing kerja ing Kecerdasan Buatan.
Amarga iku basa open-source, iku langsung lan duwe macem-macem alternatif coding.
Ing antarane akeh kasus panggunaan sing dilindhungi dening Python, analitik data wis dadi salah sawijining sing paling penting. Ekosistem Python sugih ing perpustakaan, alat, lan aplikasi sing ngidini komputasi ilmiah lan analisis data luwih gampang lan luwih cepet.
Python ora cukup cepet kanggo pencipta Julia, program sing dimaksudake kanggo "komputasi ilmiah, learning machine, data mining, aljabar linier skala gedhe, komputasi terdistribusi lan paralel," miturut katrangane.
Julia kepengin nawarake analis data lan ilmuwan ora mung nggawe cepet lan nyaman nanging uga eksekusi cepet kilat.
Array, aljabar linier, lan matriks kabeh minangka bagean saka basa pemrograman matematika lan teknis sing dikenal minangka Matlab. Iku uga diakoni minangka atmosfer paling dhuwur kanggo aktivitas apa wae.
Sajrone 10 taun kepungkur, lingkungan komputasi ilmiah kaya Mathematica, Maple, lan Matlab dadi luwih populer amarga kasunyatane para ilmuwan lan insinyur rumangsa luwih produktif ing lingkungan kasebut.
Kothak piranti ekstensif lan sintaks prasaja saka basa perintah sing digunakake ing lingkungan kasebut minangka salah sawijining sebab sing jelas.
Ing kirim iki, kita bakal mbandhingake Matlab, Julia, lan Python kanggo mbantu sampeyan ngerti basa sing digunakake kanggo tujuan apa lan sing paling penting, sing cocog kanggo sampeyan.
Pambuka kanggo Python
Salah basa pemrograman paling populer digunakake dina iki Python. Iki pisanan digunakake ing taun 1991 lan minangka basa tingkat dhuwur, diinterpretasikake, multi-paradigma.
Isine akeh perpustakaan lan alat kanggo sinau mesin, kecerdasan buatan (AI), lan ngembangake aplikasi lan situs web (ML). Python mbokmenawa basa sing bakal digunakake kanggo program apa wae.
Amarga kekuwatane, versatility, lan gampang dimangerteni lan nguwasani sintaksis, Python dadi favorit ing antarane pangembang.
Saklawasé 70% pangembang ngaku nggunakake Python kanggo nggawe algoritma AI lan ML sing kuat kanggo analisis sentimen lan Pangolahan Basa Alam. Basa pilihan kanggo ilmu data yaiku Python lan R.
Akeh perpustakaan eksternal sing digawe dening komunitas pangembang gedhe Python yaiku sing menehi keluwesan.
Python nggunakake sawetara modul kasebut kanggo nangani tugas matematika lan ilmiah ing ilmu data. Antarane sing paling populer yaiku NumPy, TensorFlow, PyTorch, Pandas, lan Maplotlib.
Dhukungan Python kanggo format data umum kaya file CSV lan JSON lan kemampuane sesambungan karo database SQL uga dadi alasan sing kuat kanggo nggunakake.
fitur
- Iki minangka basa open-source sing bisa didownload kanthi gratis sing kasedhiya online.
- Iki minangka basa pamrograman tingkat dhuwur sing gampang disinau, ramah pangembang.
- Kelas, polimorfisme, enkapsulasi, lan gagasan berorientasi obyek liyane didhukung dening basa kasebut.
- Python iku sawijining basa extensible, lan C utawa C ++ bisa digunakake kanggo nulis lan ngumpulake program Python.
- Iki minangka basa sing ditafsirake, mula kompilasi ora perlu. Debugging kode digawe luwih gampang kanthi baris dieksekusi baris demi baris.
- Python dilengkapi koleksi perpustakaan sing akeh sing bisa digunakake kanggo nyepetake pembangunan kanthi mung ngimpor. Pangembang ora kudu mbaleni kode sing tepat minangka akibat.
- Variabel ora perlu ditetepake sadurunge digunakake ing basa sing diketik kanthi dinamis iki amarga jinis data diputusake nalika mbukak.
Pambuka kanggo Julia
Kanthi versi stabil pisanan sing dirilis ing 2018, Julia, wong anyar ing bidang basa pamrograman, digawe ing 2012 kanggo nyukupi kabutuhan komunitas Ilmu Data lan Pembelajaran Mesin kanggo basa sing luwih cepet lan berorientasi matematika.
Kanthi bantuan saka hardware modern kang Concurrent, Paralel, lan Distribusi Komputasi Kapabilitas, Julia minangka basa pamrograman sing nggabungake aspèk paling alus saka basa pamrograman liyane.
Sintaks Julia, sing dimaksudake utamane kanggo komputasi teknis, bisa dibandhingake karo Python.
Julia minangka basa pamrograman sing dinamis, tingkat dhuwur, lan kinerja dhuwur.
Amarga iki minangka komponen penting saka basa iki, aljabar linier digunakake sacara ekstensif ing pembelajaran mesin, ilmu data, pertambangan data, analisis numerik, lan kanggo tujuan matematika.
Kesederhanaan Julia, efisiensi sing apik, lan kacepetan sing apik banget kanggo nggunakake model data sing rumit.
Nanging kanggo para ilmuwan, kamungkinan nerjemahake basa rumus Ilmu menyang kode minangka masalah: Julia duwe dhukungan kanggo aksara Yunani, supaya bisa nggunakake persamaan matematika tanpa diowahi dadi basa kodhe.
fitur
- Julia nggunakake sintaks langsung.
- Kanggo nambah printah cepet, Julia duwe baris printah interaktif lan Read Eval Print Loop (REPL).
- Kanggo sesambungan karo program Fortran, C, lan Python, bisa gampang ngimpor lan nggunakake perpustakaan eksternal.
- Kompilasi Just-in-time (JIT) minangka fitur saka basa kompilasi Julia. Julia nggunakake framework LLVM kanggo koleksi, sing nyumbang kanggo eksekusi cepet.
- Sintaksis Julia gampang digunakake kanggo sapa wae sing nggarap coding adhedhasar matematika amarga meh padha karo persamaan matematika.
- Meta-programming minangka fitur Julia sing ngidini program Julia ngasilake aplikasi Julia.
- Nerangake karo debugger sing ngidini programer nyetel breakpoints lan mriksa asil.
- Jinis statis lan dinamis didhukung dening Julia. Sadurunge nggunakake variabel, sampeyan bisa ngumumake, utawa sampeyan bisa nggawe fungsi sing njupuk variabel kanthi implisit.
Pambuka kanggo Matlab
Lingkungan interaktif lan basa pamrograman tingkat dhuwur generasi kaping papat MATLAB (laboratorium matriks) digunakake kanggo pitungan numerik, visualisasi, lan pemrograman.
Iki ngidini manipulasi matriks, ngrancang fungsi lan data, implementasine algoritma, pangembangan antarmuka pangguna, interaksi karo program sing ditulis ing basa liya, kayata C, C++, Java, lan FORTRAN, lan analisis lan pangembangan algoritma, nggawe model lan aplikasi, lan implementasi antarmuka panganggo.
Sampeyan bisa nggawe petungan matematika, nggawe grafik, lan nggunakake pendekatan numerik kanthi bantuan saka akeh printah sing dibangun lan fungsi matematika.
Sawise pirang-pirang dekade evolusi, MATLAB saiki bisa maca data saka file datar, database, panyimpenan awan, peralatan koleksi data, lan malah aliran data finansial langsung.
MATLAB biyen apik banget kanggo nggarap data numerik statis ing vektor lan matriks. Amarga kapabilitas sing saya tambah akeh, pangguna saiki bisa mbukak model pembelajaran mesin sing canggih, nindakake visualisasi data, lan malah ngembangake aplikasi seluler lan desktop.
Kanthi nawakake GUI (Graphical User Interface) lan alat liyane, kayata analisis sinyal lan tuner, MATLAB nawakake lingkungan interaktif. MATLAB uga nawakake alat kanggo nggawe piranti lunak lan debugging.
Liwat GUI, ngimpor lan ngekspor file ing MATLAB gampang. Nalika kita nggawe piranti lunak, kita bisa mriksa data ruang kerja lan ngowahi yen perlu.
fitur
- Komputasi numerik lan simbolis bisa ditindakake.
- Iki minangka basa tingkat dhuwur sing biasane digunakake ing komputer teknik lan ilmiah.
- Nawakake perpustakaan fungsi matematika sing cukup gedhe kanggo aljabar linier, statistik, analisis Fourier, nyaring, optimalisasi, integrasi numerik, lan solusi persamaan diferensial biasa.
- Iki kalebu alat kanggo nggawe plot khusus uga visual sing dibangun kanggo ndeleng data.
- Nawakake alat kanggo nggawe aplikasi kanthi antarmuka pangguna grafis sing unik.
- Antarmuka pemrograman kanggo MATLAB nyedhiyakake pangembang alat kanggo nambah kinerja lan maintainability program.
- Nawakake alat integrasi kanggo algoritma basis MATLAB kanthi program lan basa pihak katelu, kalebu C, Java,.NET, lan Microsoft Excel.
- Macem-macem data wektu nyata saka basis data JDBC/ODBC bisa didhukung asli dening MATLAB, kalebu sensor, video, gambar, telemetri, binar, lan jinis data liyane.
Bedane antarane Matlab, Julia, lan Python
Popularity
Python saiki ana ing ndhuwur dhaptar basa pamrograman sing paling akeh digunakake. Kanthi salah sawijining komunitas pangembang paling gedhe kanggo basa apa wae, wis digunakake luwih saka 30 taun lan menehi jawaban lan pitulungan kanggo saben masalah sing bisa dipikirake.
Sanajan jumlah penggemar terus berkembang, Julia duwe komunitas cilik nanging setya, lan mayoritas dhukungan isih diwenehake dening penulis.
Blog khusus Julia lan komunitas sing berkembang nuduhake kawruh babagan nggunakake ing macem-macem platform.
Panggunaan Julia ing sanjabane ilmu data diantisipasi bakal saya misuwur.
Basa kasebut wiwit ngrampungake kerangka pangembangan web, ngembangake macem-macem kemungkinan pangembangan lan, mula, klompok pangembang nggunakake.
Ing sisih liya, MATLAB duwe watesan tartamtu babagan portabilitas amarga iku program sing larang.
Mung platform karo MATLAB utawa MATLAB Component Runtime bisa nglakokake file MATLAB ing platform liyane (MCR). Amarga OOP MATLAB luwih canggih lan ruwet, bisa uga mbingungake wong tartamtu.
Nanging, MATLAB asring dadi basa sing luwih canggih.
kacepetan
Kacepetan eksekusi penting nalika ngembangake kode. Laju ing ngendi Julia dieksekusi padha karo basa pemrograman C. Iki dikembangake kanggo nyedhiyakake basa sing cepet.
Ora kaya basa sing diinterpretasikake, Julia ora nyepetake eksekusi. Kanggo nggawe program ing Julia, kerangka LLVM digunakake. \
Tanpa nggunakake teknik profiling lan optimasi manual, Julia ngatasi kesulitan kinerja sing mbutuhake kacepetan. Kanggo masalah sing mbutuhake Big Data, Cloud Computing, Analisis Data, lan Komputasi Statistik, Julia nawakake jawaban sing apik banget.
Cetha yen Julia luwih unggul tinimbang Python nalika kita mbedakake kinerja lan cepet.
Matlab, ing sisih liya, minangka basa pamrograman tingkat dhuwur sing nampilake struktur data, statement alur kontrol, fungsi, output/input, lan pemrograman berorientasi obyek.
Iki ngidini nggawe cepet aplikasi mbuwang cepet uga nggawe program aplikasi sing komprehensif, rumit, lan gedhe.
Libraries
Kanthi mung ngimpor perpustakaan kasebut lan nggunakake fungsine, perpustakaan gedhe Python nggawe pangembangan Python luwih gampang.
Yen dibandhingake karo Python, Julia ngalami kekurangan sumber daya perpustakaan sing akeh. Jumlah perpustakaan pihak katelu sing akeh uga ndhukung Python. Amarga pangopènan paket sing ora nyukupi, perpustakaan Julia uga ngalami masalah iki.
Sanajan wiwitane nggambarake data mbutuhake sawetara wektu, Julia bisa antarmuka karo perpustakaan C.
Pangembangan perpustakaan Julia perlu kanggo sukses minangka basa anyar.
Kanggo ngitung statistik, aljabar linear, integrasi numerik, nyaring, analisis Fourier, optimasi, lan ngatasi persamaan diferensial biasa, perpustakaan gedhe fungsi matematika diwenehake dening Matlab.
versatility
Python minangka basa sing gampang dimangerteni lan ditulis, dadi serbaguna. Kemampuan adaptasi Python ndadekake banget kanggo tugas pemrograman kalebu skrip web, pangembangan, lan otomatisasi.
Amarga bisa nindakake tugas lan nggunakake macem-macem perpustakaan lan kerangka, Python minangka basa pilihan kanggo pangembang.
Python luwih fleksibel, nalika Julia unggul ing mecahaken masalah ing program ilmiah.
Insinyur sing utamane kasengsem nggunakake Matlab minangka alat coding sing gampang kanggo nindakake petungan teknik standar bakal migunani.
Gampang kanggo non-koder kanggo mbangun logika eksekusi amarga lingkungan pangembangan terintegrasi lan debugger sing wis ana.
Piranti Didhukung
Sembarang programmer bakal milih basa pamrograman sing nawakake dhukungan alat paling dhuwur kanggo kabeh proyek pangembangan piranti lunak.
Julia nindakake luwih apik tinimbang Python babagan dhukungan alat. Dhukungan perkakas Julia isih fungsional, nanging dhukungan alat Python apik banget.
Amarga iki, Julia ora duwe kemampuan diagnostik lan remediasi Python kanggo masalah kinerja.
Kajaba iku, ana kemungkinan antarmuka sing ora aman ing kasus Julia amarga iki minangka basa novel kanthi API asli.
Setelan interaktif sing ditawakake MATLAB mbisakake eksplorasi, desain, lan pemecahan masalah. Iki minangka koleksi sumber daya sing bisa digunakake dening programer.
Nampilake alat kanggo ngatur variabel ruang kerja lan ngimpor lan ngekspor data. Kajaba iku, kalebu alat kanggo ngolah, debugging, lan profiling file MATLAB.
kesimpulan
Aku bakal nyimpulake yen Julia minangka basa khusus sing biasane digunakake dening klompok cilik.
Julia bisa uga bakal berkembang dadi basa sing disenengi lan dikarepake amarga pangembang lan komunitas ngembangake kemampuane.
Mayuta-yuta wong nggunakake Python, yaiku basa sing diadegake, lan ana akeh program pihak katelu sing kasedhiya. Saka game nganti riset data, digunakake ing endi wae.
Kurikulum saben pangembang kalebu Python minangka salah sawijining basa dhasar, lan amarga basa anyar terus-terusan bisa nyambung, mula ora bakal diganti.
Sanajan Julia lan Python saiki dadi basa pemrograman sing paling populer ing bidang ilmu data, MATLAB diprediksi bakal entuk popularitas lan rentang aplikasi amarga kemampuan pangembangan model lan penyebaran kolektif sing unggul.
Kasunyatan manawa pangguna bisa nggunakake platform sing kuat kanggo ngrancang model ML, nganalisa data, lan mbangun aplikasi desktop lan seluler kanthi GUI sing disesuaikan kanthi signifikan nambah posisi MATLAB ing sektor ilmu data.
Ninggalake a Reply