პითონი არის ცნობილი და ხშირად გამოყენებული პროგრამირების ენა. ის ასევე სასურველი ენაა მონაცემთა მეცნიერებისთვის, მონაცემთა ანალიტიკოსებისთვის, მანქანათმცოდნე ინჟინრებისთვის და ხელოვნური ინტელექტის სფეროში მომუშავეებისთვის.
იმის გამო, რომ ეს არის ღია კოდის ენა, ის არის მარტივი და აქვს სხვადასხვა კოდირების ალტერნატივა.
Python-ის მიერ დაფარული მრავალრიცხოვანი გამოყენების შემთხვევებს შორის, მონაცემთა ანალიტიკა გახდა ერთ-ერთი ყველაზე მნიშვნელოვანი. პითონის ეკოსისტემა მდიდარია ბიბლიოთეკებით, ხელსაწყოებითა და აპლიკაციებით, რომლებიც საშუალებას აძლევს სამეცნიერო გამოთვლებს და მონაცემთა ანალიზს უფრო ადვილად და სწრაფად.
პითონი არ არის საკმარისად სწრაფი ჯულიას შემქმნელებისთვის, პროგრამა, რომელიც განკუთვნილია ”მეცნიერული გამოთვლებისთვის, მანქანა სწავლის, მონაცემთა მოპოვება, ფართომასშტაბიანი ხაზოვანი ალგებრა, განაწილებული და პარალელური გამოთვლები“, მათი აღწერილობის მიხედვით.
ჯულია ისწრაფვის შესთავაზოს მონაცემთა ანალიტიკოსები და მეცნიერები არა მხოლოდ სწრაფი და კომფორტული შექმნა, არამედ ელვისებურად სწრაფი შესრულება.
მასივები, ხაზოვანი ალგებრა და მატრიცები არის მათემატიკური და ტექნიკური პროგრამირების ენის ნაწილი, რომელიც ცნობილია როგორც Matlab. ის კარგად არის აღიარებული, როგორც უმაღლესი დონის ატმოსფერო ნებისმიერი საქმიანობისთვის.
ბოლო 10 წლის განმავლობაში, სამეცნიერო გამოთვლითი გარემო, როგორიცაა Mathematica, Maple და Matlab, მნიშვნელოვნად უფრო პოპულარული გახდა იმის გამო, რომ მეცნიერები და ინჟინრები თავს უფრო პროდუქტიულად გრძნობენ ასეთ გარემოში.
ამ გარემოში გამოყენებული ბრძანების ენების ვრცელი ინსტრუმენტების ყუთი და მარტივი სინტაქსი ერთ-ერთი აშკარა მიზეზია.
ამ პოსტში ჩვენ შევადარებთ Matlab-ს, Julia-ს და Python-ს, რათა დაგეხმაროთ გაიგოთ რომელი ენა რა მიზნით გამოიყენება და, რაც მთავარია, რომელია თქვენთვის იდეალური.
Შესავალი Python
ერთერთი ყველაზე პოპულარული პროგრამირების ენები დღეს გამოიყენება პითონი. ის პირველად გამოიყენეს 1991 წელს და არის მაღალი დონის, ინტერპრეტირებული, მრავალ პარადიგმური ენა.
ის შეიცავს უამრავ ბიბლიოთეკას და ხელსაწყოს მანქანათმცოდნეობის, ხელოვნური ინტელექტის (AI) და აპლიკაციებისა და ვებსაიტების განვითარებისთვის (ML). Python ალბათ ის ენაა, რომელსაც გამოიყენებთ რაიმეს დასაპროგრამებლად.
მისი სიმძლავრის, მრავალფეროვნებისა და ადვილად გასაგები და ათვისებული სინტაქსის გამო, პითონი საყვარელია დეველოპერებს შორის.
დეველოპერების თითქმის 70% აცხადებს, რომ იყენებს Python-ს ძლიერი AI და ML ალგორითმების შესაქმნელად სენტიმენტების ანალიზისა და ბუნებრივი ენის დამუშავებისთვის. მონაცემთა მეცნიერებისთვის არჩეული ენებია Python და R.
უამრავი გარე ბიბლიოთეკა, რომელიც შეიქმნა Python-ის დიდი დეველოპერების საზოგადოების მიერ, არის ის, რაც მას მოქნილობას ანიჭებს.
პითონი იყენებს ამ მოდულებიდან რამდენიმე მათემატიკური და სამეცნიერო ამოცანების შესასრულებლად მონაცემთა მეცნიერებაში. მათ შორის ყველაზე პოპულარულია NumPy, TensorFlow, PyTorch, Pandas და Maplotlib.
Python-ის მხარდაჭერა მონაცემთა საერთო ფორმატებისთვის, როგორიცაა CSV და JSON ფაილები და მისი უნარი SQL მონაცემთა ბაზებთან ურთიერთობისთვის, ასევე არის მისი გამოყენების ძლიერი დასაბუთება.
მისი მახასიათებლებია;
- ეს არის თავისუფლად ჩამოტვირთული ღია კოდის ენა, რომელიც ხელმისაწვდომია ონლაინ.
- ეს არის ადვილად შესასწავლი, დეველოპერებისთვის მოსახერხებელი, მაღალი დონის პროგრამირების ენა.
- კლასები, პოლიმორფიზმი, ინკაფსულაცია და სხვა ობიექტზე ორიენტირებული იდეები მხარს უჭერს ენას.
- Python არის გაფართოებადი ენა და C ან C++ შეიძლება გამოყენებულ იქნას პითონის პროგრამების დასაწერად და კომპილაციაში.
- ეს არის ინტერპრეტირებული ენა, ამიტომ შედგენა საჭირო არ არის. კოდის გამართვა გაადვილებულია ხაზებით შესრულებული ხაზებით.
- პითონს გააჩნია ბიბლიოთეკების მნიშვნელოვანი კოლექცია, რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას განვითარების გასამარტივებლად მათი უბრალოდ იმპორტით. შედეგად, დეველოპერებს არ სჭირდებათ ამ ზუსტი კოდის ხელახლა გაკეთება.
- ამ დინამიურად აკრეფილ ენაში გამოყენებამდე არ არის საჭირო ცვლადების განსაზღვრა, რადგან მონაცემთა ტიპი განისაზღვრება გაშვების დროს.
Შესავალი Julia
მისი პირველი სტაბილური ვერსიით, რომელიც გამოვიდა 2018 წელს, Julia, ახალბედა პროგრამირების ენების სფეროში, შეიქმნა 2012 წელს, რათა დააკმაყოფილოს მონაცემთა მეცნიერების და მანქანათმცოდნეობის თემების საჭიროებები უფრო სწრაფი, მათემატიკაზე ორიენტირებული ენისთვის.
თანამედროვე აპარატურის დახმარებით Concurrent, Parallel და განაწილებული გამოთვლითი შესაძლებლობები, Julia არის პროგრამირების ენა, რომელიც აერთიანებს სხვა პროგრამირების ენების ყველაზე დელიკატურ ასპექტებს.
ჯულიას სინტაქსი, რომელიც ძირითადად ტექნიკური გამოთვლებისთვისაა განკუთვნილი, შედარებულია პითონისთან.
Julia არის დინამიური, მაღალი დონის, მაღალი ხარისხის პროგრამირების ენა.
ვინაიდან ის ამ ენის აუცილებელი კომპონენტია, ხაზოვანი ალგებრა ფართოდ გამოიყენება მანქანათმცოდნეობაში, მონაცემთა მეცნიერებაში, მონაცემთა მოპოვებაში, ციფრულ ანალიზში და ნებისმიერი მათემატიკური მიზნით.
ჯულიას სიმარტივე, შესანიშნავი ეფექტურობა და სიჩქარე მას მიმზიდველს ხდის მონაცემთა რთულ მოდელებთან გამოსაყენებლად.
მაგრამ მეცნიერებისთვის, მეცნიერების ფორმულის ენის კოდში თარგმნის შესაძლებლობა არღვევს: ჯულიას აქვს ბერძნული ანბანის მხარდაჭერა, რაც საშუალებას აძლევს მათემატიკური განტოლებების გამოყენებას მათი კოდირების ენად გადაქცევის გარეშე.
მისი მახასიათებლებია;
- ჯულია იყენებს პირდაპირ სინტაქსს.
- სწრაფი ბრძანებების დასამატებლად ჯულიას აქვს ინტერაქტიული ბრძანების ხაზი და Read Eval Print Loop (REPL).
- Fortran, C და Python პროგრამებთან ურთიერთობისთვის მას შეუძლია ადვილად იმპორტიროს და გამოიყენოს გარე ბიბლიოთეკები.
- Just-in-time (JIT) კომპილაცია არის შედგენილი ენის Julia-ს მახასიათებელი. ჯულია კოლექციისთვის იყენებს LLVM ჩარჩოს, რაც ხელს უწყობს მის სწრაფ შესრულებას.
- ჯულიას სინტაქსი მარტივი გამოსაყენებელია მათთვის, ვინც მუშაობს მათემატიკაზე დაფუძნებულ კოდირებაზე, რადგან ის წააგავს მათემატიკურ განტოლებებს.
- მეტაპროგრამირება არის Julia-ს ფუნქცია, რომელიც საშუალებას აძლევს Julia-ს პროგრამებს შექმნან Julia აპლიკაციები.
- მას გააჩნია გამართვა, რომელიც პროგრამისტებს საშუალებას აძლევს დააყენონ წყვეტის წერტილები და შეამოწმონ შედეგები.
- ორივე სტატიკური და დინამიური ტიპები მხარს უჭერს ჯულია. ცვლადის გამოყენებამდე შეგიძლიათ გამოაცხადოთ იგი, ან შექმნათ ფუნქცია, რომელიც ცვლადებს ირიბად იღებს.
Შესავალი მატილაბი
ინტერაქტიული გარემო და მეოთხე თაობის მაღალი დონის პროგრამირების ენა MATLAB (მატრიცული ლაბორატორია) გამოიყენება რიცხვითი გამოთვლებისთვის, ვიზუალიზაციისა და პროგრამირებისთვის.
ის იძლევა მატრიცული მანიპულაციების, ფუნქციების და მონაცემების შედგენის, ალგორითმების დანერგვას, მომხმარებლის ინტერფეისი, ურთიერთქმედება სხვა ენებზე დაწერილ პროგრამებთან, როგორიცაა C, C++, Java და FORTRAN, და ალგორითმების ანალიზი და განვითარება, მოდელებისა და აპლიკაციების შექმნა და მომხმარებლის ინტერფეისების დანერგვა.
თქვენ შეგიძლიათ გააკეთოთ მათემატიკური გამოთვლები, შექმნათ დიაგრამები და გამოიყენოთ რიცხვითი მიდგომები მრავალი ჩაშენებული ბრძანების და დახმარებით. მათემატიკური ფუნქციები.
ევოლუციის ათწლეულების შემდეგ, MATLAB-ს ახლა შეუძლია წაიკითხოს მონაცემები ბრტყელი ფაილებიდან, მონაცემთა ბაზებიდან, ღრუბლოვანი საცავიდან, მონაცემთა შეგროვების ხელსაწყოებიდან და ფინანსური მონაცემების ცოცხალი ნაკადებიდანაც კი.
MATLAB ადრე მშვენიერი იყო ვექტორებსა და მატრიცებში სტატიკურ ციფრულ მონაცემებთან მუშაობისთვის. მისი გაფართოებული შესაძლებლობების გამო, მომხმარებლებს ახლა შეუძლიათ მანქანური სწავლების დახვეწილი მოდელების გაშვება, მონაცემთა ვიზუალიზაციის გაკეთება და მობილური და დესკტოპის აპლიკაციების განვითარებაც კი.
GUI (გრაფიკული მომხმარებლის ინტერფეისი) და სხვა ინსტრუმენტების შეთავაზებით, როგორიცაა სიგნალის ანალიზი და ტიუნერები, MATLAB გთავაზობთ ინტერაქტიულ გარემოს. MATLAB ასევე გთავაზობთ ინსტრუმენტებს პროგრამული უზრუნველყოფის შექმნისა და გამართვისთვის.
GUI-ის საშუალებით MATLAB-ში ფაილების იმპორტი და ექსპორტი მარტივია. ჩვენი პროგრამული უზრუნველყოფის შექმნისას ჩვენ შეგვიძლია შევამოწმოთ სამუშაო სივრცის მონაცემები და შევცვალოთ საჭიროებისამებრ.
მისი მახასიათებლებია;
- მასთან ერთად შეიძლება გაკეთდეს როგორც რიცხვითი, ასევე სიმბოლური გამოთვლა.
- ეს არის მაღალი დონის ენა, რომელიც ძირითადად გამოიყენება საინჟინრო და სამეცნიერო კომპიუტერებში.
- ის გთავაზობთ მათემატიკური ფუნქციების დიდ ბიბლიოთეკას წრფივი ალგებრასთვის, სტატისტიკისთვის, ფურიეს ანალიზისთვის, ფილტრაციისთვის, ოპტიმიზაციისთვის, რიცხვითი ინტეგრაციისთვის და ჩვეულებრივი დიფერენციალური განტოლებების ამოხსნისთვის.
- მასში შედის ინსტრუმენტები მორგებული ნაკვეთების შესაქმნელად, ასევე ჩაშენებული ვიზუალური მონაცემების სანახავად.
- ის გთავაზობთ ინსტრუმენტებს უნიკალური გრაფიკული მომხმარებლის ინტერფეისით აპლიკაციების შესაქმნელად.
- MATLAB-ის პროგრამირების ინტერფეისი დეველოპერებს აძლევს ინსტრუმენტებს, რათა გააუმჯობესონ მათი პროგრამების შესრულება და შენარჩუნება.
- ის გთავაზობთ ინტეგრაციის ინსტრუმენტებს MATLAB-ზე დაფუძნებული ალგორითმებისთვის მესამე მხარის პროგრამებთან და ენებთან, მათ შორის C, Java,.NET და Microsoft Excel.
- JDBC/ODBC მონაცემთა ბაზებიდან სხვადასხვა რეალურ დროში მონაცემების მხარდაჭერა შესაძლებელია MATLAB-ის მიერ, მათ შორის სენსორის, ვიდეოს, სურათის, ტელემეტრიის, ორობითი და სხვა ტიპის მონაცემების ჩათვლით.
განსხვავებები Matlab-ს, Julia-სა და Python-ს შორის
პოპულარულობა
პითონი ახლა ყველაზე ხშირად გამოყენებული პროგრამირების ენების სიის სათავეშია. ნებისმიერი ენის დეველოპერთა ერთ-ერთი უმსხვილესი საზოგადოება, იგი გამოიყენება 30 წელზე მეტი ხნის განმავლობაში და იძლევა პასუხებს და დახმარებას ყოველი წარმოსახვითი პრობლემის შესახებ.
მაშინაც კი, თუ თაყვანისმცემლების რაოდენობა სტაბილურად იზრდებოდა, ჯულიას ჰყავს პატარა, მაგრამ ერთგული საზოგადოება და მხარდაჭერას მაინც ავტორები უწევენ.
ჯულიას სპეციფიკური ბლოგები და მზარდი საზოგადოება იზიარებს მათ ცოდნას სხვადასხვა პლატფორმაზე მისი გამოყენების შესახებ.
მოსალოდნელია, რომ ჯულიას გამოყენება მონაცემთა მეცნიერების გარეთ გაიზრდება.
ენამ ახლახან დაიწყო ვებ განვითარების ჩარჩოების ათვისება, აფართოებს განვითარების შესაძლებლობების დიაპაზონს და, შესაბამისად, დეველოპერების მასის გამოყენებას.
მეორეს მხრივ, MATLAB-ს აქვს გარკვეული შეზღუდვები პორტაბელურობასთან დაკავშირებით, რადგან ეს არის ძვირადღირებული პროგრამა.
მხოლოდ MATLAB-ის ან MATLAB კომპონენტის Runtime-ის მქონე პლატფორმებს შეუძლიათ შეასრულონ MATLAB ფაილები სხვა პლატფორმებზე (MCR). იმის გამო, რომ MATLAB-ის OOP უფრო დახვეწილი და რთულია, ის შეიძლება უფრო დამაბნეველი იყოს გარკვეული ადამიანებისთვის.
თუმცა, MATLAB ხშირად უფრო დახვეწილი ენაა.
სიჩქარის
კოდის შემუშავებისას გადამწყვეტი მნიშვნელობა აქვს შესრულების სიჩქარეს. ჯულიას შესრულების ტემპი ჰგავს C პროგრამირების ენის ტემპს. იგი შეიქმნა სწრაფი ენის უზრუნველსაყოფად.
სხვა ინტერპრეტირებული ენებისგან განსხვავებით, ჯულია არ აჩქარებს აღსრულებას. ჯულიაში პროგრამების შესაქმნელად გამოიყენება LLVM ჩარჩო. \
მექანიკური პროფილირებისა და ოპტიმიზაციის ტექნიკის გამოყენების გარეშე, ჯულია განიხილავს შესრულების სირთულეებს, რაც მოითხოვს სიჩქარეს. პრობლემებისთვის, რომლებიც საჭიროებენ დიდ მონაცემებს, Cloud Computing, მონაცემთა ანალიზი და სტატისტიკური გამოთვლა, ჯულია გთავაზობთ ფანტასტიკურ პასუხს.
აშკარაა, რომ ჯულია პითონზე მაღლა დგას, როცა მის შესრულებასა და სისწრაფეს ვუპირისპირდებით.
Matlab, თავის მხრივ, არის მაღალი დონის პროგრამირების ენა მონაცემთა სტრუქტურები, აკონტროლებს ნაკადის განცხადებებს, ფუნქციებს, გამომავალს/შეყვანას და ობიექტზე ორიენტირებული პროგრამირებას.
ის საშუალებას გაძლევთ სწრაფად შექმნათ გადაყრილი აპლიკაციები, ასევე შექმნათ ყოვლისმომცველი, რთული და დიდი აპლიკაციების პროგრამები.
ბიბლიოთეკები
ამ ბიბლიოთეკების უბრალოდ იმპორტითა და მათი ფუნქციების გამოყენებით, პითონის უზარმაზარი ბიბლიოთეკა პითონის განვითარებას ბევრად აადვილებს.
პითონთან შედარებით, ჯულია განიცდის ვრცელი ბიბლიოთეკის რესურსების ნაკლებობას. მესამე მხარის ბიბლიოთეკების მნიშვნელოვანი რაოდენობა ასევე მხარს უჭერს Python-ს. პაკეტის არაადეკვატური მოვლის გამო, ჯულიას ბიბლიოთეკებსაც აქვთ ეს პრობლემა.
მიუხედავად იმისა, რომ მონაცემთა თავდაპირველად ვიზუალიზაციას გარკვეული დრო სჭირდება, ჯულიას შეუძლია ინტერფეისი C ბიბლიოთეკებთან.
ჯულიას ბიბლიოთეკების განვითარება აუცილებელია მისი, როგორც ახალი ენის წარმატებისთვის.
სტატისტიკის, წრფივი ალგებრის, რიცხვითი ინტეგრაციის, ფილტრაციის, ფურიეს ანალიზის, ოპტიმიზაციისა და ჩვეულებრივი დიფერენციალური განტოლებების გამოსათვლელად, მათემატიკური ფუნქციების დიდი ბიბლიოთეკა მოწოდებულია Matlab-ის მიერ.
versatility
პითონი ადვილად გასაგები და დასაწერი ენაა, რაც მას მრავალმხრივს ხდის. პითონის ადაპტირება ხდის მას შესანიშნავად პროგრამირების ამოცანებისთვის, მათ შორის ვებ სკრიპტირების, განვითარებისა და ავტომატიზაციის ჩათვლით.
იმის გამო, რომ მას შეუძლია ამოცანების შესრულება და იყენებს მრავალფეროვან ბიბლიოთეკებსა და ჩარჩოებს, პითონი არის დეველოპერებისთვის არჩევანის ენა.
პითონი უფრო მოქნილია, ხოლო ჯულია გამორჩეულია სამეცნიერო პროგრამირების პრობლემების გადაჭრაში.
ინჟინრები, რომლებიც ძირითადად დაინტერესებულნი არიან გამოიყენონ Matlab, როგორც მარტივი კოდირების ინსტრუმენტი სტანდარტული საინჟინრო გამოთვლების განსახორციელებლად, გამოადგებათ.
არაკოდერებისთვის მარტივია შესრულებადი ლოგიკის აგება ინტეგრირებული განვითარების გარემოსა და უკვე არსებული გამართვის გამო.
ინსტრუმენტების მხარდაჭერა
ნებისმიერი პროგრამისტი აირჩევს პროგრამირების ენას, რომელიც გთავაზობთ უმაღლესი დონის ხელსაწყოების მხარდაჭერას პროგრამული უზრუნველყოფის განვითარების ყველა პროექტისთვის.
ჯულია პითონზე უკეთ მუშაობს ხელსაწყოების მხარდაჭერის თვალსაზრისით. ჯულიას ხელსაწყოების მხარდაჭერა ჯერ კიდევ ფუნქციონირებს, მაგრამ პითონის ხელსაწყოების მხარდაჭერა შესანიშნავია.
ამის გამო, ჯულიას არ გააჩნია პითონის გარკვეული დიაგნოსტიკური და გამოსასწორებელი შესაძლებლობები შესრულების პრობლემებისთვის.
გარდა ამისა, ჯულიას შემთხვევაში არაუსაფრთხო ინტერფეისის უფრო მაღალი შანსია, რადგან ეს არის ახალი ენა მშობლიური API-ებით.
MATLAB-ის მიერ შემოთავაზებული ინტერაქტიული პარამეტრი იძლევა განმეორებით შესწავლას, დიზაინს და პრობლემის გადაჭრას. ეს არის რესურსების კოლექცია, რომელიც პროგრამისტებს შეუძლიათ გამოიყენონ.
მას აქვს ინსტრუმენტები სამუშაო სივრცის ცვლადების მართვისა და მონაცემების იმპორტისა და ექსპორტისთვის. გარდა ამისა, იგი მოიცავს ინსტრუმენტებს MATLAB ფაილების დამუშავების, გამართვისა და პროფილირებისთვის.
დასკვნა
შევაჯამებ იმით, რომ ჯულია არის სპეციალიზებული ენა, რომელსაც ძირითადად მცირე ჯგუფი იყენებს.
ჯულია ალბათ გადაიქცევა პოპულარულ, მოთხოვნად ენად, როდესაც დეველოპერები და საზოგადოება აფართოებენ მის შესაძლებლობებს.
მილიონობით ადამიანი იყენებს Python-ს, რომელიც არის დამკვიდრებული ენა, და არსებობს უამრავი მესამე მხარის პროგრამა. თამაშებიდან მონაცემთა კვლევამდე, ის ყველგან გამოიყენება.
ყველა დეველოპერის სასწავლო პროგრამა მოიცავს Python-ს, როგორც ერთ-ერთ ფუნდამენტურ ენას, და ვინაიდან ახალ ენებს მუდმივად შეუძლიათ მასთან დაკავშირება, ის მალე არ შეიცვლება.
მიუხედავად იმისა, რომ Julia და Python ახლა ყველაზე პოპულარული პროგრამირების ენებია მონაცემთა მეცნიერების სფეროში, MATLAB-ის პოპულარობა და აპლიკაციის სტანდარტი მოიპოვება მისი უმაღლესი კოლექტიური მოდელირების განვითარებისა და განლაგების შესაძლებლობების გამო.
ის ფაქტი, რომ მომხმარებლებს შეუძლიათ გამოიყენონ ერთი ძლიერი პლატფორმა ML მოდელების შესაქმნელად, მონაცემების გასაანალიზებლად და დესკტოპის და მობილური აპლიკაციების შესაქმნელად მორგებული GUI-ებით, მნიშვნელოვნად აუმჯობესებს MATLAB-ის პოზიციას მონაცემთა მეცნიერების სექტორში.
დატოვე პასუხი