Python은 잘 알려져 있고 일반적으로 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 또한 데이터 과학자, 데이터 분석가, 기계 학습 엔지니어 및 인공 지능 분야에서 일하는 사람들이 선호하는 언어입니다.
오픈 소스 언어이기 때문에 간단하고 다양한 코딩 대안이 있습니다.
Python이 다루는 수많은 사용 사례 중에서 데이터 분석은 가장 중요한 것 중 하나로 성장했습니다. Python 생태계는 과학 컴퓨팅 및 데이터 분석을 더 쉽고 빠르게 가능하게 하는 라이브러리, 도구 및 응용 프로그램이 풍부합니다.
Python은 "과학적 컴퓨팅, 기계 학습, 데이터 마이닝, 대규모 선형 대수학, 분산 및 병렬 컴퓨팅"에 대한 설명입니다.
Julia가 제공하고자 하는 열망 데이터 분석가 및 과학자 빠르고 편안한 생성뿐만 아니라 번개처럼 빠른 실행도 가능합니다.
배열, 선형 대수 및 행렬은 모두 Matlab으로 알려진 수학 및 기술 프로그래밍 언어의 일부입니다. 어떤 활동을 해도 최고의 분위기로 잘 알려져 있습니다.
지난 10년 동안 Mathematica, Maple 및 Matlab과 같은 과학 컴퓨팅 환경은 과학자와 엔지니어가 이러한 환경에서 생산성을 더 많이 느낀다는 사실의 결과로 훨씬 더 유명해졌습니다.
이러한 환경에서 사용되는 명령 언어의 광범위한 도구 상자와 간단한 구문이 분명한 원인 중 하나입니다.
이 게시물에서는 Matlab, Julia 및 Python을 비교하여 어떤 언어가 어떤 목적에 사용되는지, 그리고 가장 중요한 것은 어떤 언어가 귀하에게 이상적인지 이해하는 데 도움이 될 것입니다.
장점 소개 Python
하나의 가장 인기있는 프로그래밍 언어 오늘날 사용되는 것은 Python입니다. 1991년에 처음 사용되었으며 고급 수준의 해석된 다중 패러다임 언어입니다.
여기에는 기계 학습, 인공 지능(AI), 애플리케이션 및 웹 사이트(ML) 개발을 위한 많은 라이브러리와 도구가 포함되어 있습니다. Python은 아마도 프로그래밍에 사용할 언어일 것입니다.
강력한 기능, 다용성, 이해하기 쉽고 숙달된 구문으로 인해 Python은 개발자들 사이에서 인기 있는 언어입니다.
거의 70%의 개발자가 Python을 사용하여 감정 분석 및 자연어 처리를 위한 강력한 AI 및 ML 알고리즘을 생성한다고 주장합니다. 데이터 과학을 위한 선택 언어는 Python과 R입니다.
Python의 대규모 개발자 커뮤니티에서 만든 수많은 외부 라이브러리는 Python에 유연성을 제공합니다.
Python은 이러한 모듈 중 일부를 사용하여 데이터 과학의 수학적 및 과학적 작업을 처리합니다. 가장 인기 있는 것은 NumPy, TensorFlow, PyTorch, Pandas 및 Maplotlib입니다.
CSV 및 JSON 파일과 같은 일반적인 데이터 형식에 대한 Python의 지원과 SQL 데이터베이스와 상호 작용할 수 있는 기능도 Python 사용에 대한 강력한 근거입니다.
특징
- 온라인에서 무료로 다운로드할 수 있는 오픈 소스 언어입니다.
- 배우기 쉽고 개발자 친화적인 고급 프로그래밍 언어입니다.
- 클래스, 다형성, 캡슐화 및 기타 객체 지향 아이디어는 언어에서 지원됩니다.
- Python은 확장 가능한 언어이며 C 또는 C++를 사용하여 Python 프로그램을 작성하고 컴파일할 수 있습니다.
- 인터프리터 언어이므로 컴파일이 필요하지 않습니다. 코드 디버깅은 라인별로 실행되는 라인으로 인해 더 쉬워집니다.
- Python은 단순히 가져오기만 하면 개발을 간소화하는 데 사용할 수 있는 상당한 라이브러리 모음과 함께 제공됩니다. 결과적으로 개발자는 정확한 코드를 다시 실행할 필요가 없습니다.
- 데이터 유형이 런타임에 결정되기 때문에 이 동적으로 유형이 지정된 언어에서 사용하기 전에 변수를 정의할 필요가 없습니다.
장점 소개 줄리아
프로그래밍 언어 분야의 신인인 Julia는 2018년에 첫 번째 안정적인 버전이 출시되어 더 빠르고 수학 지향적인 언어에 대한 데이터 과학 및 기계 학습 커뮤니티의 요구를 충족시키기 위해 2012년에 만들어졌습니다.
최신 하드웨어의 Concurrent, Parallel 및 분산 컴퓨팅 줄리아는 다른 프로그래밍 언어의 가장 섬세한 측면을 결합한 프로그래밍 언어입니다.
주로 기술 컴퓨팅을 위한 Julia의 구문은 Python의 구문과 비슷합니다.
Julia는 동적, 고급, 고성능 프로그래밍 언어입니다.
선형 대수는 이 언어의 필수 구성 요소이기 때문에 기계 학습, 데이터 과학, 데이터 마이닝, 수치 분석 및 모든 수학적 목적에 광범위하게 활용됩니다.
Julia의 단순성, 탁월한 효율성 및 속도는 복잡한 데이터 모델과 함께 사용하기에 매력적입니다.
그러나 과학자들에게 과학의 공식 언어를 코드로 번역하는 가능성은 거래 차단기입니다. Julia는 그리스 알파벳을 지원하므로 먼저 코딩 언어로 변환하지 않고도 수학 방정식을 사용할 수 있습니다.
특징
- Julia는 간단한 구문을 사용합니다.
- 프롬프트 명령을 추가하기 위해 Julia는 대화형 명령줄과 REPL(Read Eval Print Loop)을 가지고 있습니다.
- Fortran, C 및 Python 프로그램과 상호 작용하기 위해 외부 라이브러리를 쉽게 가져와 사용할 수 있습니다.
- JIT(Just-In-Time) 컴파일은 컴파일된 언어 Julia의 기능입니다. Julia는 컬렉션에 LLVM 프레임워크를 사용하여 빠른 실행에 기여합니다.
- Julia의 구문은 수학 방정식과 유사하기 때문에 수학 기반 코딩 작업을 하는 모든 사람이 사용하기 쉽습니다.
- 메타 프로그래밍은 Julia 프로그램이 Julia 응용 프로그램을 생성할 수 있도록 하는 Julia의 기능입니다.
- 프로그래머가 중단점을 설정하고 결과를 검사할 수 있도록 하는 디버거와 함께 제공됩니다.
- Julia는 정적 및 동적 유형을 모두 지원합니다. 변수를 사용하기 전에 변수를 선언하거나 암시적으로 변수를 사용하는 함수를 만들 수 있습니다.
장점 소개 Matlab
수치계산, 시각화, 프로그래밍에 인터랙티브 환경과 XNUMX세대 고급 프로그래밍 언어인 MATLAB(matrix lab)을 사용합니다.
매트릭스 조작, 함수 및 데이터 플로팅, 알고리즘 구현, 사용자 인터페이스, C, C++, Java 및 FORTRAN과 같은 다른 언어로 작성된 프로그램과의 상호 작용, 알고리즘 분석 및 개발, 모델 및 애플리케이션 생성, 사용자 인터페이스 구현.
수학적 계산을 하고, 차트를 만들고, 많은 내장 명령과 수학 함수.
수십 년의 진화 끝에 MATLAB은 이제 플랫 파일, 데이터베이스, 클라우드 스토리지, 데이터 수집 장비 및 라이브 금융 데이터 스트림에서 데이터를 읽을 수 있습니다.
MATLAB은 이전에 벡터 및 행렬의 정적 수치 데이터 작업에 탁월했습니다. 확장된 기능으로 인해 사용자는 이제 정교한 기계 학습 모델을 실행하고 데이터 시각화를 수행하며 모바일 및 데스크톱 응용 프로그램을 개발할 수도 있습니다.
MATLAB은 GUI(그래픽 사용자 인터페이스) 및 신호 분석 및 튜너와 같은 기타 도구를 제공하여 대화형 환경을 제공합니다. MATLAB은 소프트웨어 생성 및 디버깅을 위한 도구도 제공합니다.
GUI를 통해 MATLAB에서 파일 가져오기 및 내보내기가 간단합니다. 소프트웨어를 만들 때 작업 공간 데이터를 검사하고 필요에 따라 변경할 수 있습니다.
특징
- 수치 연산과 기호 연산을 모두 사용할 수 있습니다.
- 엔지니어링 및 과학 컴퓨터에서 주로 사용되는 고급 언어입니다.
- 선형 대수, 통계, 푸리에 분석, 필터링, 최적화, 수치 적분 및 상미분 방정식의 솔루션을 위한 상당한 수학적 함수 라이브러리를 제공합니다.
- 여기에는 사용자 정의 플롯을 만들기 위한 도구와 데이터 보기를 위한 기본 제공 시각적 개체가 포함됩니다.
- 고유한 그래픽 사용자 인터페이스로 앱을 만들기 위한 도구를 제공합니다.
- MATLAB용 프로그래밍 인터페이스는 개발자에게 프로그램의 성능과 유지 관리성을 향상시키는 도구를 제공합니다.
- C, Java, .NET 및 Microsoft Excel을 비롯한 타사 프로그램 및 언어와 MATLAB 기반 알고리즘을 위한 통합 도구를 제공합니다.
- JDBC/ODBC 데이터베이스의 다양한 실시간 데이터는 센서, 비디오, 사진, 원격 측정, 바이너리 및 기타 유형의 데이터를 포함하여 MATLAB에서 기본적으로 지원될 수 있습니다.
Matlab, Julia, Python의 차이점
인기순
Python은 이제 가장 많이 사용되는 프로그래밍 언어 목록의 맨 위에 있습니다. 모든 언어에 대해 가장 큰 개발자 커뮤니티 중 하나인 이 커뮤니티는 30년 이상 사용되어 왔으며 생각할 수 있는 각 문제에 대한 답변과 지원을 제공합니다.
팬 수가 꾸준히 증가하고 있지만 Julia는 작지만 헌신적인 커뮤니티를 가지고 있으며 대부분의 지원은 여전히 저자에 의해 제공됩니다.
Julia 관련 블로그와 급성장하는 커뮤니티는 다양한 플랫폼에서 사용하는 방법에 대한 지식을 공유합니다.
데이터 과학 이외의 영역에서 Julia를 사용하는 경우가 점차 증가할 것으로 예상됩니다.
이 언어는 웹 개발 프레임워크를 수용하기 시작하여 개발 가능성의 범위를 확장하고 결과적으로 이를 사용하는 개발자 풀을 확장했습니다.
반면에 MATLAB은 고가의 프로그램이기 때문에 이식성에 일정한 제한이 있습니다.
MATLAB 또는 MATLAB Component Runtime이 있는 플랫폼만 다른 플랫폼(MCR)에서 MATLAB 파일을 실행할 수 있습니다. MATLAB의 OOP는 더 정교하고 복잡하기 때문에 특정 사람들에게는 더 당혹스러울 수 있습니다.
그러나 MATLAB은 종종 더 정교한 언어입니다.
속도
코드를 개발하는 동안 실행 속도가 중요합니다. Julia가 실행되는 속도는 C 프로그래밍 언어의 속도와 비슷합니다. 빠른 언어를 제공하기 위해 개발되었습니다.
다른 해석 언어와 달리 Julia는 실행 속도를 높이지 않습니다. Julia에서 프로그램을 만들기 위해 LLVM 프레임워크를 활용합니다. \
Julia는 수동 프로파일링 및 최적화 기술을 사용하지 않고 속도를 요구하는 성능 문제를 해결합니다. 빅데이터가 필요한 문제의 경우, 생명과학 혁신을 위한, 데이터 분석 및 통계 컴퓨팅, Julia는 환상적인 답변을 제공합니다.
Julia가 Python의 성능과 신속성을 대조할 때 Python보다 우수하다는 것은 분명합니다.
반면 Matlab은 다음을 특징으로 하는 고급 프로그래밍 언어입니다. 데이터 구조, 제어 흐름 문, 기능, 출력/입력 및 객체 지향 프로그래밍.
이를 통해 신속하게 폐기할 수 있는 응용 프로그램을 신속하게 만들 수 있을 뿐만 아니라 포괄적이고 복잡하며 큰 응용 프로그램을 만들 수 있습니다.
도서관
단순히 이러한 라이브러리를 가져오고 해당 기능을 활용함으로써 Python의 방대한 라이브러리는 Python 개발을 훨씬 쉽게 만듭니다.
Python과 비교할 때 Julia는 광범위한 라이브러리 리소스가 부족합니다. 상당한 수의 타사 라이브러리도 Python을 지원합니다. 부적절한 패키지 유지 관리로 인해 Julia의 라이브러리에도 이 문제가 있습니다.
처음에 데이터를 시각화하는 데 시간이 걸리긴 하지만 Julia는 C 라이브러리와 인터페이스할 수 있습니다.
Julia의 라이브러리 개발은 새로운 언어로서의 성공을 위해 필요합니다.
통계, 선형 대수, 수치 적분, 필터링, 푸리에 분석, 최적화를 계산하고 상미분 방정식을 풀기 위해 Matlab은 수학 함수의 대규모 라이브러리를 제공합니다.
다재
Python은 이해하고 작성하기 쉬운 언어이므로 다용도로 사용할 수 있습니다. Python의 적응성은 웹 스크립팅, 개발 및 자동화를 포함한 프로그래밍 작업에 탁월합니다.
작업을 수행할 수 있고 다양한 라이브러리와 프레임워크를 사용하기 때문에 Python은 개발자가 선택하는 언어입니다.
Python은 더 유연하지만 Julia는 과학 프로그래밍 문제를 해결하는 데 탁월합니다.
Matlab을 표준 엔지니어링 계산을 수행하기 위한 간단한 코딩 도구로 활용하는 데 주로 관심이 있는 엔지니어는 이 도구가 유용하다는 것을 알게 될 것입니다.
이미 존재하는 통합 개발 환경과 디버거 덕분에 비코더도 실행 가능한 로직을 쉽게 구성할 수 있습니다.
지원되는 도구
모든 프로그래머는 모든 소프트웨어 개발 프로젝트에 대해 최고 수준의 도구 지원을 제공하는 프로그래밍 언어를 선택할 것입니다.
Julia는 도구 지원 측면에서 Python보다 성능이 좋습니다. Julia의 도구 지원은 여전히 작동하지만 Python의 도구 지원은 훌륭합니다.
이 때문에 Julia는 성능 문제에 대한 Python의 특정 진단 및 수정 기능이 부족합니다.
또한 Julia의 경우 기본 API가 포함된 새로운 언어이기 때문에 인터페이스가 안전하지 않을 가능성이 더 높습니다.
MATLAB이 제공하는 대화형 설정을 통해 반복적인 탐색, 설계 및 문제 해결이 가능합니다. 프로그래머가 활용할 수 있는 리소스 모음입니다.
작업 공간 변수를 관리하고 데이터를 가져오고 내보내는 도구가 있습니다. 또한 MATLAB 파일을 처리, 디버깅 및 프로파일링하기 위한 도구가 포함되어 있습니다.
결론
Julia는 주로 소규모 그룹에서 사용하는 특수 언어라는 말로 요약하겠습니다.
Julia는 개발자와 커뮤니티가 기능을 확장함에 따라 인기 있는 주문형 언어로 진화할 것입니다.
수백만 명의 사람들이 이미 확립된 언어인 Python을 사용하고 있으며 수많은 타사 프로그램을 사용할 수 있습니다. 게임부터 데이터 연구까지 모든 곳에서 활용되고 있습니다.
모든 개발자의 커리큘럼에는 Python이 기본 언어 중 하나로 포함되어 있으며 새로운 언어가 지속적으로 연결될 수 있으므로 단기간에 대체되지 않습니다.
Julia와 Python은 현재 데이터 과학 분야에서 가장 인기 있는 프로그래밍 언어이지만 MATLAB은 뛰어난 집합적 모델링 개발 및 배포 기능으로 인해 인기와 응용 범위가 증가할 것으로 예상됩니다.
사용자가 강력한 단일 플랫폼을 활용하여 ML 모델을 설계하고, 데이터를 분석하고, 맞춤형 GUI로 데스크탑 및 모바일 앱을 구축할 수 있다는 사실은 데이터 과학 분야에서 MATLAB의 위치를 크게 향상시킵니다.
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