Python គឺជាភាសាសរសេរកម្មវិធីដ៏ល្បី និងប្រើជាទូទៅ។ វាក៏ជាភាសាដែលចូលចិត្តសម្រាប់អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ អ្នកវិភាគទិន្នន័យ វិស្វកររៀនម៉ាស៊ីន និងអ្នកដែលកំពុងធ្វើការនៅក្នុង Artificial Intelligence។
ដោយសារវាជាភាសាប្រភពបើកចំហ វាមានលក្ខណៈត្រង់ៗ ហើយមានជម្រើសការសរសេរកូដច្រើនប្រភេទ។
ក្នុងចំណោមករណីប្រើប្រាស់ជាច្រើនដែលគ្របដណ្ដប់ដោយ Python ការវិភាគទិន្នន័យបានកើនឡើងជាផ្នែកមួយដ៏សំខាន់បំផុត។ ប្រព័ន្ធអេកូ Python សម្បូរទៅដោយបណ្ណាល័យ ឧបករណ៍ និងកម្មវិធីដែលអាចឱ្យការគណនាតាមបែបវិទ្យាសាស្ត្រ និងការវិភាគទិន្នន័យកាន់តែងាយស្រួល និងលឿនជាងមុន។
Python មិនលឿនគ្រប់គ្រាន់សម្រាប់អ្នកបង្កើត Julia ដែលជាកម្មវិធីដែលមានបំណងសម្រាប់ "ការគណនាតាមបែបវិទ្យាសាស្ត្រ។ ការរៀនម៉ាស៊ីនការជីកយករ៉ែទិន្នន័យ ពិជគណិតលីនេអ៊ែរខ្នាតធំ ការចែកចាយ និងការគណនាប៉ារ៉ាឡែល" នេះបើយោងតាមការពិពណ៌នារបស់ពួកគេ។
Julia ប្រាថ្នាចង់ផ្តល់ជូន អ្នកវិភាគទិន្នន័យ និងអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រ មិនត្រឹមតែជាការបង្កើតរហ័ស និងមានផាសុកភាពប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែក៏មានការប្រតិបត្តិលឿនដូចរន្ទះផងដែរ។
អារេ ពិជគណិតលីនេអ៊ែរ និងម៉ាទ្រីស គឺជាផ្នែកទាំងអស់នៃភាសាសរសេរកម្មវិធីគណិតវិទ្យា និងបច្ចេកទេសដែលគេស្គាល់ថា Matlab ។ វាត្រូវបានទទួលស្គាល់ថាជាបរិយាកាសកំពូលសម្រាប់សកម្មភាពណាមួយ។
ក្នុងរយៈពេល 10 ឆ្នាំកន្លងមកនេះ បរិស្ថានកុំព្យូទ័របែបវិទ្យាសាស្ត្រដូចជា Mathematica, Maple, និង Matlab កាន់តែមានប្រជាប្រិយភាពជាខ្លាំង ដោយសារតែអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រ និងវិស្វករមានអារម្មណ៍ថាមានផលិតភាពកាន់តែច្រើននៅក្នុងបរិស្ថានបែបនេះ។
ប្រអប់ឧបករណ៍ទូលំទូលាយ និងវាក្យសម្ព័ន្ធសាមញ្ញនៃភាសាពាក្យបញ្ជាដែលប្រើក្នុងបរិស្ថានទាំងនេះគឺជាមូលហេតុជាក់ស្តែងមួយ។
នៅក្នុងការប្រកាសនេះ យើងនឹងប្រៀបធៀប Matlab, Julia និង Python ដើម្បីជួយអ្នកឱ្យយល់ថាតើភាសាមួយណាត្រូវបានប្រើប្រាស់សម្រាប់គោលបំណងអ្វី ហើយសំខាន់បំផុតនោះគឺថាមួយណាល្អសម្រាប់អ្នក។
សេចក្តីផ្តើម ពស់ថ្លាន់
មួយក្នុងចំណោម ភាសាសរសេរកម្មវិធីដែលពេញនិយមបំផុត សព្វថ្ងៃនេះគឺ Python ។ វាត្រូវបានគេប្រើជាលើកដំបូងក្នុងឆ្នាំ 1991 ហើយជាភាសាកម្រិតខ្ពស់ បកប្រែបានច្រើនភាសា។
វាមានបណ្ណាល័យ និងឧបករណ៍ជាច្រើនសម្រាប់ការរៀនម៉ាស៊ីន បញ្ញាសិប្បនិមិត្ត (AI) និងការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធី និងគេហទំព័រ (ML)។ Python ប្រហែលជាភាសាដែលអ្នកនឹងប្រើដើម្បីសរសេរកម្មវិធីអ្វីទាំងអស់។
ដោយសារតែថាមពល ភាពបត់បែន និងវាក្យសម្ព័ន្ធងាយយល់ និងស្ទាត់ជំនាញ Python គឺជាការពេញនិយមក្នុងចំណោមអ្នកអភិវឌ្ឍន៍។
ជិត 70% នៃអ្នកអភិវឌ្ឍន៍អះអាងថាប្រើប្រាស់ Python ដើម្បីបង្កើត AI និង ML algorithms ដ៏មានអានុភាពសម្រាប់ការវិភាគមនោសញ្ចេតនា និងដំណើរការភាសាធម្មជាតិ។ ភាសាជ្រើសរើសសម្រាប់វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យគឺ Python និង R.
បណ្ណាល័យខាងក្រៅជាច្រើនដែលត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយសហគមន៍អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដ៏ធំរបស់ Python គឺជាអ្វីដែលផ្តល់ឱ្យវានូវភាពបត់បែនរបស់វា។
Python ប្រើម៉ូឌុលទាំងនេះជាច្រើនដើម្បីដោះស្រាយកិច្ចការគណិតវិទ្យា និងវិទ្យាសាស្ត្រក្នុងវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ។ ក្នុងចំណោមការពេញនិយមបំផុតគឺ NumPy, TensorFlow, PyTorch, Pandas និង Maplotlib ។
ការគាំទ្ររបស់ Python សម្រាប់ទម្រង់ទិន្នន័យទូទៅដូចជាឯកសារ CSV និង JSON និងសមត្ថភាពរបស់វាក្នុងការធ្វើអន្តរកម្មជាមួយមូលដ្ឋានទិន្នន័យ SQL ក៏ជាហេតុផលដ៏រឹងមាំសម្រាប់ការប្រើប្រាស់វា។
លក្ខណៈពិសេស
- វាគឺជាភាសាប្រភពបើកចំហដែលអាចទាញយកបានដោយសេរីដែលមាននៅលើអ៊ីនធឺណិត។
- វាជាភាសាសរសេរកម្មវិធីកម្រិតខ្ពស់ ងាយស្រួលរៀន ងាយស្រួលប្រើ។
- ថ្នាក់, polymorphism, encapsulation និងគំនិតតម្រង់ទិសវត្ថុផ្សេងទៀតត្រូវបានគាំទ្រដោយភាសា។
- Python គឺជាភាសាដែលអាចពង្រីកបាន ហើយ C ឬ C++ អាចត្រូវបានប្រើដើម្បីសរសេរ និងចងក្រងកម្មវិធី Python ។
- វាជាភាសាដែលបានបកប្រែ ដូច្នេះការចងក្រងគឺមិនចាំបាច់ទេ។ ការបំបាត់កំហុសកូដត្រូវបានធ្វើឱ្យកាន់តែងាយស្រួលដោយបន្ទាត់ដែលត្រូវបានប្រតិបត្តិតាមបន្ទាត់។
- Python ភ្ជាប់មកជាមួយនូវបណ្តុំបណ្ណាល័យជាច្រើនដែលអាចត្រូវបានប្រើដើម្បីសម្រួលការអភិវឌ្ឍន៍ដោយគ្រាន់តែនាំចូលពួកវា។ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍មិនចាំបាច់ធ្វើកូដច្បាស់លាស់នោះឡើងវិញជាលទ្ធផលនោះទេ។
- អថេរមិនចាំបាច់ត្រូវបានកំណត់មុនពេលប្រើក្នុងភាសាដែលវាយបញ្ចូលថាមវន្តនេះទេ ព្រោះប្រភេទទិន្នន័យត្រូវបានសម្រេចនៅពេលដំណើរការ។
សេចក្តីផ្តើម លោកស្រី Julia
ជាមួយនឹងកំណែស្ថេរភាពដំបូងរបស់ខ្លួនដែលបានចេញផ្សាយនៅឆ្នាំ 2018 Julia ដែលជាអ្នកចំណូលថ្មីក្នុងវិស័យភាសាសរសេរកម្មវិធីត្រូវបានបង្កើតឡើងក្នុងឆ្នាំ 2012 ដើម្បីបំពេញតម្រូវការរបស់សហគមន៍ Data Science និង Machine Learning សម្រាប់ភាសាដែលផ្តោតលើគណិតវិទ្យាលឿនជាងមុន។
ដោយមានជំនួយពីផ្នែករឹងទំនើប ស្របគ្នា ប៉ារ៉ាឡែល និង ការគណនាកុំព្យូទ័រ សមត្ថភាព Julia គឺជាភាសាសរសេរកម្មវិធីដែលរួមបញ្ចូលគ្នានូវទិដ្ឋភាពដ៏ឆ្ងាញ់បំផុតនៃភាសាសរសេរកម្មវិធីផ្សេងទៀត។
វាក្យសម្ព័ន្ធរបស់ Julia ដែលមានន័យថាភាគច្រើនសម្រាប់ការគណនាបច្ចេកទេសគឺអាចប្រៀបធៀបទៅនឹង Python ។
Julia គឺជាភាសាសរសេរកម្មវិធីកម្រិតខ្ពស់ ថាមវន្ត កម្រិតខ្ពស់។
ដោយសារវាជាធាតុផ្សំដ៏សំខាន់នៃភាសានេះ ពិជគណិតលីនេអ៊ែរត្រូវបានប្រើប្រាស់យ៉ាងទូលំទូលាយនៅក្នុងការរៀនម៉ាស៊ីន វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ ការជីកយករ៉ែទិន្នន័យ ការវិភាគលេខ និងសម្រាប់គោលបំណងគណិតវិទ្យាណាមួយ។
ភាពសាមញ្ញ ប្រសិទ្ធភាពល្អ និងល្បឿនរបស់ Julia ធ្វើឱ្យវាទាក់ទាញសម្រាប់ការប្រើប្រាស់ជាមួយនឹងគំរូទិន្នន័យដ៏ស្មុគស្មាញ។
ប៉ុន្តែសម្រាប់អ្នកវិទ្យាសាស្រ្ត លទ្ធភាពនៃការបកប្រែភាសារូបមន្តនៃវិទ្យាសាស្រ្តទៅជាកូដគឺជាការបំបែកកិច្ចព្រមព្រៀងមួយ៖ Julia មានការគាំទ្រសម្រាប់អក្ខរក្រមក្រិក ដែលអនុញ្ញាតឱ្យប្រើសមីការគណិតវិទ្យាដោយមិនចាំបាច់បំប្លែងវាទៅជាភាសាសរសេរកូដជាមុនសិន។
លក្ខណៈពិសេស
- Julia ប្រើវាក្យសម្ព័ន្ធត្រង់។
- សម្រាប់ការបន្ថែមពាក្យបញ្ជាភ្លាមៗ Julia មានបន្ទាត់ពាក្យបញ្ជាអន្តរកម្ម និង Read Eval Print Loop (REPL) ។
- ដើម្បីធ្វើអន្តរកម្មជាមួយកម្មវិធី Fortran, C, និង Python វាអាចនាំចូល និងប្រើប្រាស់បណ្ណាល័យខាងក្រៅបានយ៉ាងងាយស្រួល។
- ការចងក្រង Just-in-time (JIT) គឺជាលក្ខណៈពិសេសនៃភាសាដែលបានចងក្រង Julia ។ Julia ប្រើក្របខ័ណ្ឌ LLVM សម្រាប់ការប្រមូលផ្តុំ ដែលរួមចំណែកដល់ការប្រតិបត្តិរហ័សរបស់វា។
- វាក្យសម្ព័ន្ធរបស់ Julia ងាយស្រួលប្រើសម្រាប់អ្នកដែលធ្វើការលើការសរសេរកូដតាមគណិតវិទ្យា ព្រោះវាស្រដៀងនឹងសមីការគណិតវិទ្យា។
- កម្មវិធីមេតាគឺជាលក្ខណៈពិសេសរបស់ Julia ដែលអនុញ្ញាតឱ្យកម្មវិធី Julia ផលិតកម្មវិធី Julia ។
- វាភ្ជាប់មកជាមួយឧបករណ៍បំបាត់កំហុសដែលអាចឱ្យអ្នកសរសេរកម្មវិធីកំណត់ចំណុចឈប់ និងពិនិត្យមើលលទ្ធផល។
- ទាំងប្រភេទឋិតិវន្ត និងថាមវន្តត្រូវបានគាំទ្រដោយ Julia ។ មុនពេលប្រើអថេរ អ្នកអាចប្រកាសវា ឬអ្នកអាចបង្កើតមុខងារដែលយកអថេរដោយប្រយោល។
សេចក្តីផ្តើម ម៉ាត់ឡាប
បរិស្ថានអន្តរកម្ម និងភាសាសរសេរកម្មវិធីកម្រិតខ្ពស់ជំនាន់ទីបួន MATLAB (មន្ទីរពិសោធន៍ម៉ាទ្រីស) ត្រូវបានប្រើសម្រាប់ការគណនាជាលេខ ការមើលឃើញ និងការសរសេរកម្មវិធី។
វាបើកដំណើរការម៉ាទ្រីស ការរៀបចំផែនការមុខងារ និងទិន្នន័យ ការអនុវត្តក្បួនដោះស្រាយ ការអភិវឌ្ឍន៍ ចំណុចប្រទាក់អ្នកប្រើអន្តរកម្មជាមួយកម្មវិធីដែលសរសេរជាភាសាផ្សេងទៀតដូចជា C, C++, Java, និង FORTRAN និងការវិភាគ និងការអភិវឌ្ឍន៍នៃក្បួនដោះស្រាយ ការបង្កើតគំរូ និងកម្មវិធី និងការអនុវត្តចំណុចប្រទាក់អ្នកប្រើប្រាស់។
អ្នកអាចធ្វើការគណនាគណិតវិទ្យា បង្កើតគំនូសតាង និងប្រើវិធីសាស្រ្តលេខ ដោយមានជំនួយពីពាក្យបញ្ជាដែលភ្ជាប់មកជាមួយជាច្រើន និង មុខងារគណិតវិទ្យា.
បន្ទាប់ពីការវិវត្តជាច្រើនទសវត្សរ៍មក ឥឡូវនេះ MATLAB អាចអានទិន្នន័យពីឯកសារសំប៉ែត មូលដ្ឋានទិន្នន័យ ការផ្ទុកពពក ឧបករណ៍ប្រមូលទិន្នន័យ និងសូម្បីតែស្ទ្រីមទិន្នន័យហិរញ្ញវត្ថុផ្ទាល់។
MATLAB ពីមុនគឺអស្ចារ្យសម្រាប់ធ្វើការជាមួយទិន្នន័យលេខឋិតិវន្តក្នុងវ៉ិចទ័រ និងម៉ាទ្រីស។ ដោយសារតែសមត្ថភាពពង្រីករបស់វា អ្នកប្រើប្រាស់អាចដំណើរការគំរូសិក្សាម៉ាស៊ីនដ៏ទំនើប ធ្វើទិន្នន័យមើលឃើញ និងថែមទាំងបង្កើតកម្មវិធីទូរស័ព្ទ និងកុំព្យូទ័រលើតុផងដែរ។
ដោយផ្តល់ជូននូវ GUI (ចំណុចប្រទាក់អ្នកប្រើក្រាហ្វិក) និងឧបករណ៍ផ្សេងទៀត ដូចជាការវិភាគសញ្ញា និងឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា MATLAB ផ្តល់នូវបរិយាកាសអន្តរកម្ម។ MATLAB ក៏ផ្តល់ជូននូវឧបករណ៍សម្រាប់បង្កើតកម្មវិធី និងបំបាត់កំហុសផងដែរ។
តាមរយៈ GUI ការនាំចូល និងនាំចេញឯកសារក្នុង MATLAB គឺសាមញ្ញ។ នៅពេលដែលយើងចូលទៅក្នុងការបង្កើតកម្មវិធីរបស់យើង យើងអាចពិនិត្យមើលទិន្នន័យកន្លែងធ្វើការ ហើយកែប្រែវាតាមការចាំបាច់។
លក្ខណៈពិសេស
- ទាំងការគណនាលេខនិងនិមិត្តសញ្ញាអាចធ្វើបានជាមួយវា។
- វាជាភាសាកម្រិតខ្ពស់ដែលភាគច្រើនប្រើក្នុងកុំព្យូទ័រផ្នែកវិស្វកម្ម និងវិទ្យាសាស្ត្រ។
- វាផ្តល់នូវបណ្ណាល័យដ៏ធំនៃមុខងារគណិតវិទ្យាសម្រាប់ពិជគណិតលីនេអ៊ែរ ស្ថិតិ ការវិភាគ Fourier ការត្រង ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាព ការរួមបញ្ចូលលេខ និងដំណោះស្រាយនៃសមីការឌីផេរ៉ង់ស្យែលធម្មតា។
- វារួមបញ្ចូលឧបករណ៍សម្រាប់បង្កើតគ្រោងផ្ទាល់ខ្លួន ក៏ដូចជារូបភាពដែលភ្ជាប់មកជាមួយសម្រាប់ការមើលទិន្នន័យ។
- វាផ្តល់នូវឧបករណ៍សម្រាប់បង្កើតកម្មវិធីដែលមានចំណុចប្រទាក់អ្នកប្រើក្រាហ្វិកតែមួយគត់។
- ចំណុចប្រទាក់កម្មវិធីសម្រាប់ MATLAB ផ្តល់ឱ្យអ្នកអភិវឌ្ឍន៍នូវឧបករណ៍ដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាព និងរក្សាបាននូវកម្មវិធីរបស់ពួកគេ។
- វាផ្តល់នូវឧបករណ៍រួមបញ្ចូលសម្រាប់ក្បួនដោះស្រាយដែលមានមូលដ្ឋានលើ MATLAB ជាមួយនឹងកម្មវិធីភាគីទីបី និងភាសា រួមទាំង C, Java,.NET និង Microsoft Excel ។
- ភាពខុសគ្នានៃទិន្នន័យតាមពេលវេលាជាក់ស្តែងពីមូលដ្ឋានទិន្នន័យ JDBC/ODBC អាចត្រូវបានគាំទ្រពីដើមដោយ MATLAB រួមទាំងឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា វីដេអូ រូបភាព ទូរលេខ ប្រព័ន្ធគោលពីរ និងប្រភេទទិន្នន័យផ្សេងទៀត។
ភាពខុសគ្នារវាង Matlab, Julia និង Python
ប្រជាប្រិយ
ឥឡូវនេះ Python ស្ថិតនៅកំពូលនៃបញ្ជីភាសាសរសេរកម្មវិធីដែលប្រើច្រើនបំផុត។ ជាមួយនឹងសហគមន៍អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដ៏ធំបំផុតមួយសម្រាប់ភាសាណាមួយ វាបានប្រើប្រាស់អស់រយៈពេលជាង 30 ឆ្នាំមកហើយ ហើយផ្តល់ចម្លើយ និងជំនួយសម្រាប់បញ្ហាដែលអាចយល់បាននីមួយៗ។
ទោះបីជាចំនួនអ្នកគាំទ្របានកើនឡើងជាលំដាប់ក៏ដោយ Julia មានសហគមន៍តូចមួយប៉ុន្តែមានការប្តេជ្ញាចិត្តហើយការគាំទ្រភាគច្រើននៅតែត្រូវបានផ្តល់ដោយអ្នកនិពន្ធ។
ប្លុកជាក់លាក់របស់ Julia និងសហគមន៍ដែលកំពុងរីកចម្រើនចែករំលែកចំណេះដឹងរបស់ពួកគេលើការប្រើប្រាស់វានៅលើវេទិកាផ្សេងៗ។
ការប្រើប្រាស់ Julia នៅខាងក្រៅវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យត្រូវបានរំពឹងថានឹងរីកចម្រើន។
ភាសាទើបតែចាប់ផ្តើមទទួលយកក្របខ័ណ្ឌនៃការអភិវឌ្ឍន៍គេហទំព័រ ពង្រីកលទ្ធភាពនៃការអភិវឌ្ឍន៍ ហើយជាលទ្ធផលក្រុមអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ប្រើប្រាស់វា។
ម្យ៉ាងវិញទៀត MATLAB មានដែនកំណត់ជាក់លាក់លើការចល័តព្រោះវាជាកម្មវិធីដែលមានតម្លៃថ្លៃ។
មានតែវេទិកាដែលមាន MATLAB ឬ MATLAB Component Runtime ប៉ុណ្ណោះដែលអាចប្រតិបត្តិឯកសារ MATLAB នៅលើវេទិកាផ្សេងទៀត (MCR) ។ ដោយសារតែ OOP របស់ MATLAB មានភាពស្មុគ្រស្មាញ និងស្មុគ្រស្មាញជាង វាអាចធ្វើអោយមនុស្សមួយចំនួនមានការងឿងឆ្ងល់។
ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ MATLAB ច្រើនតែជាភាសាស្មុគ្រស្មាញជាង។
ល្បឿន
ល្បឿននៃការប្រតិបត្តិគឺសំខាន់ក្នុងពេលដែលបង្កើតកូដ។ ល្បឿនដែល Julia ត្រូវបានប្រតិបត្តិគឺស្រដៀងនឹងភាសាសរសេរកម្មវិធី C ។ វាត្រូវបានបង្កើតឡើងដើម្បីផ្តល់ភាសារហ័ស។
មិនដូចភាសាបកប្រែផ្សេងទៀត Julia មិនបង្កើនល្បឿននៃការប្រហារជីវិតទេ។ ដើម្បីបង្កើតកម្មវិធីនៅក្នុង Julia ក្របខ័ណ្ឌ LLVM ត្រូវបានប្រើប្រាស់។ \
ដោយមិនប្រើបច្ចេកទេសបង្កើតទម្រង់ដោយដៃ និងបង្កើនប្រសិទ្ធភាព Julia ដោះស្រាយការលំបាកក្នុងការអនុវត្តដែលទាមទារល្បឿន។ សម្រាប់បញ្ហាដែលទាមទារទិន្នន័យធំ, Cloud កុំព្យូទ័រការវិភាគទិន្នន័យ និងការគណនាស្ថិតិ Julia ផ្តល់នូវចម្លើយដ៏អស្ចារ្យ។
វាច្បាស់ណាស់ថា Julia គឺល្អជាង Python នៅពេលដែលយើងប្រៀបធៀបការសម្តែងនិងភាពរហ័សរបស់វា។
ម្យ៉ាងវិញទៀត Matlab គឺជាភាសាសរសេរកម្មវិធីកម្រិតខ្ពស់ដែលមានលក្ខណៈពិសេស រចនាសម្ព័ន្ធទិន្នន័យគ្រប់គ្រងរបាយការណ៍លំហូរ មុខងារ ទិន្នផល/បញ្ចូល និងការសរសេរកម្មវិធីតម្រង់ទិសវត្ថុ។
វាអនុញ្ញាតឱ្យបង្កើតកម្មវិធីបោះចោលរហ័ស ក៏ដូចជាការបង្កើតកម្មវិធីដ៏ទូលំទូលាយ ស្មុគស្មាញ និងធំ។
បណ្ណាល័យ
ដោយគ្រាន់តែនាំចូលបណ្ណាល័យទាំងនេះ និងប្រើប្រាស់មុខងាររបស់ពួកគេ បណ្ណាល័យដ៏ធំរបស់ Python ធ្វើឱ្យការអភិវឌ្ឍន៍សម្រាប់ Python កាន់តែងាយស្រួល។
បើប្រៀបធៀបទៅនឹង Python, Julia ទទួលរងពីការខ្វះខាតនៃធនធានបណ្ណាល័យច្រើន។ ចំនួនដ៏ច្រើននៃបណ្ណាល័យភាគីទីបីក៏គាំទ្រ Python ផងដែរ។ ដោយសារតែការថែទាំកញ្ចប់មិនគ្រប់គ្រាន់ បណ្ណាល័យរបស់ Julia ក៏មានបញ្ហានេះដែរ។
ទោះបីជាការមើលឃើញទិន្នន័យដំបូងត្រូវចំណាយពេលខ្លះក៏ដោយ Julia អាចទាក់ទងជាមួយបណ្ណាល័យ C ។
ការអភិវឌ្ឍន៍បណ្ណាល័យរបស់ Julia គឺចាំបាច់សម្រាប់ភាពជោគជ័យរបស់ខ្លួនជាភាសាថ្មី។
ដើម្បីគណនាស្ថិតិ ពិជគណិតលីនេអ៊ែរ ការរួមបញ្ចូលលេខ ការច្រោះ ការវិភាគ Fourier ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាព និងដោះស្រាយសមីការឌីផេរ៉ង់ស្យែលធម្មតា បណ្ណាល័យដ៏ធំនៃអនុគមន៍គណិតវិទ្យាត្រូវបានផ្តល់ដោយ Matlab ។
versatility
Python ជាភាសាងាយស្រួលក្នុងការយល់ និងសរសេរ ដែលធ្វើឱ្យវាអាចប្រើបានច្រើនប្រភេទ។ ភាពប្រែប្រួលរបស់ Python ធ្វើឱ្យវាល្អឥតខ្ចោះសម្រាប់កិច្ចការសរសេរកម្មវិធី រួមទាំងការសរសេរគេហទំព័រ ការអភិវឌ្ឍន៍ និងស្វ័យប្រវត្តិកម្ម។
ដោយសារតែវាអាចធ្វើកិច្ចការ និងប្រើប្រាស់បណ្ណាល័យ និងក្របខ័ណ្ឌជាច្រើន Python គឺជាភាសាជម្រើសសម្រាប់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍។
Python មានភាពបត់បែនជាងមុន ខណៈពេលដែល Julia ពូកែដោះស្រាយបញ្ហាក្នុងការសរសេរកម្មវិធីបែបវិទ្យាសាស្ត្រ។
វិស្វករដែលចាប់អារម្មណ៍ជាចម្បងក្នុងការប្រើប្រាស់ Matlab ជាឧបករណ៍សរសេរកូដត្រង់ដើម្បីអនុវត្តការគណនាវិស្វកម្មស្តង់ដារនឹងយល់ថាវាមានប្រយោជន៍។
វាសាមញ្ញសម្រាប់អ្នកដែលមិនសរសេរកូដក្នុងការសាងសង់តក្កវិជ្ជាដែលអាចប្រតិបត្តិបាន ដោយសារបរិយាកាសអភិវឌ្ឍន៍រួមបញ្ចូលគ្នា និងឧបករណ៍បំបាត់កំហុសដែលមានស្រាប់។
ឧបករណ៍ដែលគាំទ្រ
អ្នកសរសេរកម្មវិធីណាមួយនឹងជ្រើសរើសភាសាសរសេរកម្មវិធីដែលផ្តល់នូវការគាំទ្រឧបករណ៍កំពូលសម្រាប់គម្រោងអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធីទាំងអស់។
Julia ដំណើរការបានល្អជាង Python ទាក់ទងនឹងការគាំទ្រឧបករណ៍។ ការគាំទ្រឧបករណ៍របស់ Julia នៅតែមានមុខងារ ប៉ុន្តែការគាំទ្រឧបករណ៍របស់ Python គឺអស្ចារ្យណាស់។
ដោយសារតែនេះ Julia ខ្វះសមត្ថភាពវិនិច្ឆ័យ និងដំណោះស្រាយរបស់ Python សម្រាប់បញ្ហាដំណើរការ។
លើសពីនេះទៀត មានឱកាសខ្ពស់នៃចំណុចប្រទាក់ដែលមិនមានសុវត្ថិភាពក្នុងករណី Julia ព្រោះវាជាភាសាប្រលោមលោកដែលមាន APIs ដើម។
ការកំណត់អន្តរកម្មដែលផ្តល់ដោយ MATLAB អនុញ្ញាតឱ្យមានការរុករក ការរចនា និងការដោះស្រាយបញ្ហាដដែលៗ។ វាគឺជាបណ្តុំនៃធនធានដែលអ្នកសរសេរកម្មវិធីអាចប្រើប្រាស់បាន។
វាមានលក្ខណៈពិសេសឧបករណ៍សម្រាប់គ្រប់គ្រងអថេរកន្លែងធ្វើការ និងការនាំចូល និងនាំចេញទិន្នន័យ។ លើសពីនេះ វារួមបញ្ចូលឧបករណ៍សម្រាប់ដំណើរការ បំបាត់កំហុស និងការបង្កើតទម្រង់ឯកសារ MATLAB ។
សន្និដ្ឋាន
ខ្ញុំនឹងសង្ខេបដោយនិយាយថា Julia គឺជាភាសាឯកទេសដែលភាគច្រើនត្រូវបានប្រើប្រាស់ដោយក្រុមតូចមួយ។
Julia ប្រហែលជានឹងវិវឌ្ឍទៅជាភាសាដែលចូលចិត្ត និងតាមតម្រូវការ នៅពេលដែលអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ និងសហគមន៍ពង្រីកសមត្ថភាពរបស់វា។
មនុស្សរាប់លាននាក់ប្រើប្រាស់ភាសា Python ដែលជាភាសាដែលបានបង្កើតឡើង ហើយមានកម្មវិធីភាគីទីបីរាប់មិនអស់។ ពីហ្គេមរហូតដល់ការស្រាវជ្រាវទិន្នន័យ វាត្រូវបានប្រើប្រាស់គ្រប់ទីកន្លែង។
កម្មវិធីសិក្សារបស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍នីមួយៗរួមបញ្ចូល Python ជាភាសាមូលដ្ឋានមួយ ហើយដោយសារភាសាថ្មីអាចភ្ជាប់ជាមួយវាបានឥតឈប់ឈរ វានឹងមិនត្រូវបានជំនួសក្នុងពេលឆាប់ៗនេះទេ។
ទោះបីជា Julia និង Python ឥឡូវនេះជាភាសាសរសេរកម្មវិធីដ៏ពេញនិយមបំផុតនៅក្នុងវិស័យវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យក៏ដោយ ក៏ MATLAB ត្រូវបានគេព្យាករណ៍ថានឹងទទួលបានប្រជាប្រិយភាព និងវិសាលភាពនៃកម្មវិធីដោយសារតែការអភិវឌ្ឍន៍គំរូសមូហភាព និងសមត្ថភាពដាក់ពង្រាយដ៏ល្អឥតខ្ចោះរបស់វា។
ការពិតដែលថាអ្នកប្រើប្រាស់អាចប្រើប្រាស់វេទិកាដ៏រឹងមាំតែមួយដើម្បីរចនាម៉ូដែល ML វិភាគទិន្នន័យ និងបង្កើតកម្មវិធីកុំព្យូទ័រ និងទូរសព្ទចល័តជាមួយនឹង GUIs ផ្ទាល់ខ្លួនបានធ្វើអោយប្រសើរឡើងយ៉ាងខ្លាំងនូវទីតាំងរបស់ MATLAB នៅក្នុងផ្នែកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ។
សូមផ្ដល់យោបល់