Python ເປັນພາສາການຂຽນໂປລແກລມທີ່ມີຊື່ສຽງແລະຖືກນໍາໃຊ້ທົ່ວໄປ. ມັນຍັງເປັນພາສາທີ່ຕ້ອງການສໍາລັບນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ວິສະວະກອນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ແລະຜູ້ທີ່ເຮັດວຽກໃນປັນຍາປະດິດ.
ເນື່ອງຈາກວ່າມັນເປັນພາສາ open-source, ມັນກົງໄປກົງມາແລະມີຫຼາຍທາງເລືອກໃນການເຂົ້າລະຫັດ.
ໃນບັນດາກໍລະນີການນໍາໃຊ້ຈໍານວນຫລາຍທີ່ກວມເອົາໂດຍ Python, ການວິເຄາະຂໍ້ມູນໄດ້ເຕີບໂຕເປັນຫນຶ່ງໃນທີ່ສໍາຄັນທີ່ສຸດ. ລະບົບນິເວດ Python ແມ່ນອຸດົມສົມບູນໄປດ້ວຍຫ້ອງສະຫມຸດ, ເຄື່ອງມື, ແລະຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ຄອມພິວເຕີ້ແລະການວິເຄາະຂໍ້ມູນທາງວິທະຍາສາດງ່າຍຂຶ້ນແລະໄວຂຶ້ນ.
Python ບໍ່ໄວພຽງພໍສໍາລັບຜູ້ສ້າງ Julia, ໂຄງການທີ່ມີຈຸດປະສົງສໍາລັບ "ຄອມພິວເຕີ້ວິທະຍາສາດ, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ, ພຶດຊະຄະນິດເສັ້ນຂະຫນາດໃຫຍ່, ການແຈກຢາຍແລະການຄິດໄລ່ຂະຫນານ,” ອີງຕາມຄໍາອະທິບາຍຂອງພວກເຂົາ.
Julia ປາດຖະຫນາທີ່ຈະສະເຫນີ ນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນ ແລະນັກວິທະຍາສາດ ບໍ່ພຽງແຕ່ການສ້າງໄວແລະສະດວກສະບາຍ, ແຕ່ຍັງມີການປະຕິບັດໄວຟ້າຜ່າ.
Arrays, linear algebra, and matrices ທັງໝົດແມ່ນສ່ວນໜຶ່ງຂອງພາສາການຂຽນໂປຣແກຣມທາງຄະນິດສາດ ແລະທາງວິຊາການທີ່ເອີ້ນວ່າ Matlab. ມັນໄດ້ຖືກຮັບຮູ້ໄດ້ດີວ່າເປັນບັນຍາກາດອັນດັບຫນຶ່ງສໍາລັບກິດຈະກໍາໃດໆ.
ໃນໄລຍະ 10 ປີຜ່ານມາ, ສະພາບແວດລ້ອມຄອມພິວເຕີທາງວິທະຍາສາດເຊັ່ນ: Mathematica, Maple, ແລະ Matlab ໄດ້ກາຍເປັນທີ່ນິຍົມກັນຫຼາຍຂຶ້ນ ເນື່ອງຈາກຄວາມຈິງທີ່ວ່ານັກວິທະຍາສາດ ແລະວິສະວະກອນຮູ້ສຶກວ່າມີການຜະລິດໃນສະພາບແວດລ້ອມດັ່ງກ່າວຫຼາຍຂຶ້ນ.
ກ່ອງເຄື່ອງມືທີ່ກວ້າງຂວາງແລະ syntax ງ່າຍໆຂອງພາສາຄໍາສັ່ງທີ່ໃຊ້ໃນສະພາບແວດລ້ອມເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນສາເຫດທີ່ຊັດເຈນຫນຶ່ງ.
ໃນບົດຂຽນນີ້, ພວກເຮົາຈະປຽບທຽບ Matlab, Julia, ແລະ Python ເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານເຂົ້າໃຈວ່າພາສາໃດຖືກໃຊ້ເພື່ອຈຸດປະສົງໃດແລະ, ສໍາຄັນທີ່ສຸດ, ອັນໃດທີ່ເຫມາະສົມສໍາລັບທ່ານ.
ແນະນໍາໃຫ້ Python
ຫນຶ່ງໃນ ພາສາການຂຽນໂປຼແກຼມທີ່ນິຍົມຫຼາຍທີ່ສຸດ ທີ່ໃຊ້ໃນມື້ນີ້ແມ່ນ Python. ມັນໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ຄັ້ງທໍາອິດໃນປີ 1991 ແລະເປັນພາສາລະດັບສູງ, ຕີລາຄາ, ຫຼາຍພາສາ.
ມັນປະກອບດ້ວຍຫ້ອງສະຫມຸດແລະເຄື່ອງມືຈໍານວນຫລາຍສໍາລັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ປັນຍາປະດິດ (AI), ແລະການພັດທະນາຄໍາຮ້ອງສະຫມັກແລະເວັບໄຊທ໌ (ML). Python ແມ່ນອາດຈະເປັນພາສາທີ່ເຈົ້າຈະໃຊ້ເພື່ອຂຽນໂປຼແກຼມໃດໆ.
ເນື່ອງຈາກພະລັງງານ, ຄວາມຄ່ອງແຄ້ວ, ແລະ syntax ທີ່ເຂົ້າໃຈໄດ້ງ່າຍ, Python ເປັນທີ່ນິຍົມໃນບັນດານັກພັດທະນາ.
ເກືອບ 70% ຂອງນັກພັດທະນາອ້າງວ່າໃຊ້ Python ເພື່ອສ້າງ AI ແລະ ML algorithms ທີ່ມີປະສິດທິພາບສໍາລັບການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກແລະການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ. ພາສາທີ່ເລືອກສໍາລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແມ່ນ Python ແລະ R.
ຫ້ອງສະຫມຸດພາຍນອກຈໍານວນຫລາຍທີ່ຖືກສ້າງຂຶ້ນໂດຍຊຸມຊົນນັກພັດທະນາຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງ Python ແມ່ນສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ມັນມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນຂອງມັນ.
Python ໃຊ້ຫຼາຍໂມດູນເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອຈັດການກັບວຽກງານທາງຄະນິດສາດແລະວິທະຍາສາດໃນວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ. ໃນບັນດາທີ່ນິຍົມຫຼາຍທີ່ສຸດແມ່ນ NumPy, TensorFlow, PyTorch, Pandas, ແລະ Maplotlib.
ການສະຫນັບສະຫນູນຂອງ Python ສໍາລັບຮູບແບບຂໍ້ມູນທົ່ວໄປເຊັ່ນໄຟລ໌ CSV ແລະ JSON ແລະຄວາມສາມາດໃນການພົວພັນກັບຖານຂໍ້ມູນ SQL ຍັງເປັນເຫດຜົນທີ່ເຂັ້ມແຂງສໍາລັບການນໍາໃຊ້ມັນ.
ຄຸນລັກສະນະ
- ມັນເປັນພາສາໂອເພນຊອດທີ່ສາມາດດາວໂຫຼດໄດ້ໂດຍບໍ່ເສຍຄ່າເຊິ່ງມີຢູ່ໃນອອນໄລນ໌.
- ມັນເປັນພາສາການຂຽນໂປລແກລມລະດັບສູງທີ່ງ່າຍຕໍ່ການຮຽນຮູ້, ເປັນມິດກັບນັກພັດທະນາ.
- ຫ້ອງຮຽນ, polymorphism, encapsulation, ແລະແນວຄວາມຄິດອື່ນໆທີ່ເປັນວັດຖຸແມ່ນສະຫນັບສະຫນູນໂດຍພາສາ.
- Python ເປັນພາສາທີ່ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້, ແລະ C ຫຼື C ++ ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຂຽນແລະລວບລວມໂປຼແກຼມ Python.
- ມັນເປັນພາສາທີ່ຖືກຕີຄວາມ, ດັ່ງນັ້ນການລວບລວມແມ່ນບໍ່ຈໍາເປັນ. ການດີບັກລະຫັດແມ່ນເຮັດໃຫ້ງ່າຍຂຶ້ນໂດຍສາຍທີ່ຖືກປະຕິບັດເປັນແຖວ.
- Python ມາພ້ອມກັບຫ້ອງສະຫມຸດຈໍານວນຫລາຍທີ່ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອປັບປຸງການພັດທະນາໂດຍການນໍາເຂົ້າພວກມັນ. ນັກພັດທະນາບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງເຮັດລະຫັດທີ່ຊັດເຈນນັ້ນເປັນຜົນສະທ້ອນ.
- ຕົວແປບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງຖືກກໍານົດກ່ອນທີ່ຈະໃຊ້ໃນພາສາທີ່ພິມແບບໄດນາມິກນີ້ນັບຕັ້ງແຕ່ປະເພດຂໍ້ມູນຖືກຕັດສິນໃນເວລາແລ່ນ.
ແນະນໍາໃຫ້ Julia
ດ້ວຍສະບັບທີ່ໝັ້ນຄົງຄັ້ງທຳອິດທີ່ປ່ອຍອອກມາໃນປີ 2018, Julia, ຜູ້ໃໝ່ໃນສາຂາພາສາການຂຽນໂປຣແກຣມ, ໄດ້ຖືກສ້າງຂື້ນໃນປີ 2012 ເພື່ອຕອບສະໜອງຄວາມຕ້ອງການຂອງຊຸມຊົນດ້ານວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກສຳລັບພາສາທີ່ໄວກວ່າ, ຮັດກຸມ.
ດ້ວຍຄວາມຊ່ອຍເຫລືອຂອງຮາດແວທີ່ທັນສະໄຫມ Concurrent, Parallel, ແລະ Distributed Computing ຄວາມສາມາດ, Julia ເປັນພາສາການຂຽນໂປລແກລມທີ່ລວມລັກສະນະລະອຽດອ່ອນທີ່ສຸດຂອງພາສາການຂຽນໂປຼແກຼມອື່ນໆ.
syntax ຂອງ Julia, ເຊິ່ງຫມາຍເຖິງສ່ວນໃຫຍ່ສໍາລັບຄອມພິວເຕີ້ດ້ານວິຊາການ, ແມ່ນປຽບທຽບກັບ Python's.
Julia ເປັນພາສາການຂຽນໂປລແກລມແບບເຄື່ອນໄຫວ, ລະດັບສູງ, ປະສິດທິພາບສູງ.
ເນື່ອງຈາກວ່າມັນເປັນອົງປະກອບທີ່ສໍາຄັນຂອງພາສານີ້, ພຶດຊະຄະນິດເສັ້ນຖືກນໍາໄປໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ, ການວິເຄາະຕົວເລກ, ແລະສໍາລັບຈຸດປະສົງທາງຄະນິດສາດໃດໆ.
ຄວາມງ່າຍດາຍຂອງ Julia, ປະສິດທິພາບດີເລີດ, ແລະຄວາມໄວເຮັດໃຫ້ມັນເປັນຕາດຶງດູດໃຈສໍາລັບການນໍາໃຊ້ແບບຈໍາລອງຂໍ້ມູນທີ່ສັບສົນ.
ແຕ່ສໍາລັບນັກວິທະຍາສາດ, ຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການແປພາສາສູດຂອງວິທະຍາສາດເປັນລະຫັດແມ່ນ dealer-breaker: Julia ໄດ້ສະຫນັບສະຫນູນຫນັງສືກເຣັກ, ເຮັດໃຫ້ການນໍາໃຊ້ຂອງສົມຜົນທາງຄະນິດສາດໂດຍບໍ່ມີການທໍາອິດແປງໃຫ້ເຂົາເຈົ້າເປັນພາສາລະຫັດ.
ຄຸນລັກສະນະ
- Julia ໃຊ້ syntax ກົງໄປກົງມາ.
- ສໍາລັບການເພີ່ມຄໍາສັ່ງເຕືອນ, Julia ມີເສັ້ນຄໍາສັ່ງແບບໂຕ້ຕອບແລະ Read Eval Print Loop (REPL).
- ເພື່ອພົວພັນກັບໂຄງການ Fortran, C, ແລະ Python, ມັນສາມາດນໍາເຂົ້າແລະນໍາໃຊ້ຫ້ອງສະຫມຸດພາຍນອກໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍ.
- ການລວບລວມພຽງແຕ່ໃນເວລາ (JIT) ແມ່ນລັກສະນະຂອງພາສາ Julia ທີ່ລວບລວມ. Julia ໃຊ້ກອບ LLVM ສໍາລັບການລວບລວມ, ເຊິ່ງປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນການປະຕິບັດຢ່າງໄວວາຂອງມັນ.
- syntax ຂອງ Julia ແມ່ນງ່າຍທີ່ຈະໃຊ້ສໍາລັບທຸກຄົນທີ່ເຮັດວຽກກ່ຽວກັບການເຂົ້າລະຫັດຄະນິດສາດນັບຕັ້ງແຕ່ມັນຄ້າຍຄືກັບສົມຜົນທາງຄະນິດສາດ.
- Meta-programming ແມ່ນຄຸນນະສົມບັດຂອງ Julia ທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ໂຄງການ Julia ສາມາດຜະລິດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ Julia.
- ມັນມາພ້ອມກັບຕົວດີບັກທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ນັກຂຽນໂປລແກລມຕັ້ງຈຸດຢຸດແລະກວດເບິ່ງຜົນໄດ້ຮັບ.
- ທັງສອງປະເພດຄົງທີ່ແລະແບບເຄື່ອນໄຫວແມ່ນສະຫນັບສະຫນູນໂດຍ Julia. ກ່ອນທີ່ຈະໃຊ້ຕົວແປ, ທ່ານສາມາດປະກາດມັນໄດ້, ຫຼືທ່ານສາມາດສ້າງຫນ້າທີ່ໃຊ້ຕົວແປໂດຍຄວາມຫມາຍ.
ແນະນໍາໃຫ້ matlab
ສະພາບແວດລ້ອມການໂຕ້ຕອບແລະພາສາການຂຽນໂປລແກລມລະດັບສູງຮຸ່ນທີສີ່ MATLAB (ຫ້ອງທົດລອງເມຕຣິກ) ຖືກນໍາໃຊ້ສໍາລັບການຄິດໄລ່ຕົວເລກ, ການເບິ່ງເຫັນແລະການຂຽນໂປຼແກຼມ.
ມັນເຮັດໃຫ້ການຈັດການມາຕຣິກເບື້ອງ, ການວາງແຜນຂອງຫນ້າທີ່ແລະຂໍ້ມູນ, ການປະຕິບັດຂອງວິທີການ, ການພັດທະນາຂອງ. ການໂຕ້ຕອບຜູ້ໃຊ້, ການໂຕ້ຕອບກັບບັນດາໂຄງການທີ່ຂຽນໃນພາສາອື່ນໆ, ເຊັ່ນ C, C++, Java, ແລະ FORTRAN, ແລະການວິເຄາະແລະການພັດທະນາຂອງ algorithms, ການສ້າງແບບຈໍາລອງແລະຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ, ແລະການປະຕິບັດການໂຕ້ຕອບຜູ້ໃຊ້.
ທ່ານສາມາດເຮັດໃຫ້ການຄິດໄລ່ທາງຄະນິດສາດ, ສ້າງຕາຕະລາງ, ແລະການນໍາໃຊ້ວິທີການຈໍານວນໂດຍການຊ່ວຍເຫຼືອຂອງຄໍາສັ່ງທີ່ມີຢູ່ໃນຈໍານວນຫຼາຍແລະ ຫນ້າທີ່ຄະນິດສາດ.
ຫຼັງຈາກທົດສະວັດຂອງວິວັດທະນາການ, MATLAB ໃນປັດຈຸບັນສາມາດອ່ານຂໍ້ມູນຈາກໄຟລ໌ຮາບພຽງ, ຖານຂໍ້ມູນ, ການເກັບຮັກສາຟັງ, ເຄື່ອງມືເກັບກໍາຂໍ້ມູນ, ແລະແມ້ກະທັ້ງກະແສຂໍ້ມູນທາງດ້ານການເງິນສົດ.
MATLAB ໃນເມື່ອກ່ອນແມ່ນສິ່ງມະຫັດສໍາລັບການເຮັດວຽກກັບຂໍ້ມູນຕົວເລກຄົງທີ່ໃນ vectors ແລະ matrices. ເນື່ອງຈາກຄວາມສາມາດໃນການຂະຫຍາຍຂອງມັນ, ຜູ້ໃຊ້ສາມາດດໍາເນີນການແບບຈໍາລອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ຊັບຊ້ອນ, ເຮັດການເບິ່ງເຫັນຂໍ້ມູນ, ແລະແມ້ກະທັ້ງການພັດທະນາແອັບພລິເຄຊັນມືຖືແລະ desktop.
ໂດຍການສະເຫນີ GUI (Graphical User Interface) ແລະເຄື່ອງມືອື່ນໆ, ເຊັ່ນ: ການວິເຄາະສັນຍານແລະເຄື່ອງຮັບສັນຍານ, MATLAB ສະເຫນີສະພາບແວດລ້ອມການໂຕ້ຕອບ. MATLAB ຍັງສະຫນອງເຄື່ອງມືສໍາລັບການສ້າງຊອບແວແລະການດີບັກ.
ຜ່ານ GUI, ການນໍາເຂົ້າແລະສົ່ງອອກໄຟລ໌ໃນ MATLAB ແມ່ນງ່າຍດາຍ. ເມື່ອພວກເຮົາເຂົ້າໄປໃນການສ້າງຊອບແວຂອງພວກເຮົາ, ພວກເຮົາສາມາດກວດເບິ່ງຂໍ້ມູນພື້ນທີ່ເຮັດວຽກແລະປ່ຽນແປງມັນຕາມຄວາມຈໍາເປັນ.
ຄຸນລັກສະນະ
- ທັງສອງຕົວເລກແລະສັນຍາລັກສາມາດເຮັດໄດ້ກັບມັນ.
- ມັນເປັນພາສາລະດັບສູງສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນນໍາໃຊ້ໃນຄອມພິວເຕີວິສະວະກໍາແລະວິທະຍາສາດ.
- ມັນສະຫນອງຫ້ອງສະຫມຸດຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງຫນ້າທີ່ທາງຄະນິດສາດສໍາລັບພຶດຊະຄະນິດເສັ້ນຊື່, ສະຖິຕິ, ການວິເຄາະ Fourier, ການກັ່ນຕອງ, ການປັບປຸງ, ການລວມຕົວເລກ, ແລະການແກ້ໄຂຂອງສົມຜົນທີ່ແຕກຕ່າງປະຊຸມສະໄຫມ.
- ມັນປະກອບມີເຄື່ອງມືສໍາລັບການເຮັດໃຫ້ດິນຕອນທີ່ກໍາຫນົດເອງເຊັ່ນດຽວກັນກັບການກໍ່ສ້າງໃນສາຍຕາສໍາລັບການເບິ່ງຂໍ້ມູນ.
- ມັນສະຫນອງເຄື່ອງມືສໍາລັບການສ້າງແອັບຯທີ່ມີການໂຕ້ຕອບຜູ້ໃຊ້ແບບກາຟິກທີ່ເປັນເອກະລັກ.
- ການໂຕ້ຕອບການຂຽນໂປລແກລມສໍາລັບ MATLAB ໃຫ້ນັກພັດທະນາມີເຄື່ອງມືເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບແລະການຮັກສາໂປຼແກຼມຂອງພວກເຂົາ.
- ມັນສະຫນອງເຄື່ອງມືປະສົມປະສານສໍາລັບ MATLAB-based algorithms ກັບບັນດາໂຄງການແລະພາສາພາກສ່ວນທີສາມ, ລວມທັງ C, Java, .NET, ແລະ Microsoft Excel.
- ຄວາມຫຼາກຫຼາຍຂອງຂໍ້ມູນໃນເວລາຈິງຈາກຖານຂໍ້ມູນ JDBC/ODBC ສາມາດຮອງຮັບໂດຍ MATLAB, ລວມທັງເຊັນເຊີ, ວິດີໂອ, ຮູບພາບ, telemetry, binary, ແລະຂໍ້ມູນປະເພດອື່ນໆ.
ຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງ Matlab, Julia, ແລະ Python
ຄວາມນິຍົມ
ດຽວນີ້ Python ຢູ່ເທິງສຸດຂອງບັນຊີລາຍຊື່ຂອງພາສາການຂຽນໂປລແກລມທີ່ໃຊ້ຫຼາຍທີ່ສຸດ. ດ້ວຍຫນຶ່ງໃນຊຸມຊົນນັກພັດທະນາທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດສໍາລັບພາສາໃດກໍ່ຕາມ, ມັນໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ຫຼາຍກວ່າ 30 ປີແລະໃຫ້ຄໍາຕອບແລະການຊ່ວຍເຫຼືອສໍາລັບແຕ່ລະບັນຫາທີ່ຄິດໄດ້.
ເຖິງແມ່ນວ່າຈໍານວນ fans ໄດ້ເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, Julia ມີຊຸມຊົນຂະຫນາດນ້ອຍແຕ່ມີຄວາມຕັ້ງໃຈ, ແລະການສະຫນັບສະຫນູນສ່ວນໃຫຍ່ຍັງໄດ້ຮັບການສະຫນອງໂດຍຜູ້ຂຽນ.
ບລັອກສະເພາະຂອງ Julia ແລະຊຸມຊົນທີ່ຈະເລີນເຕີບໂຕໄດ້ແບ່ງປັນຄວາມຮູ້ຂອງເຂົາເຈົ້າກ່ຽວກັບການນໍາໃຊ້ມັນໃນຫຼາຍໆເວທີ.
ການນໍາໃຊ້ Julia ຢູ່ນອກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຄາດວ່າຈະເຕີບໂຕຢ່າງໂດດເດັ່ນ.
ພາສາໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນທີ່ຈະຍອມຮັບກອບການພັດທະນາເວັບ, ຂະຫຍາຍຂອບເຂດຂອງຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການພັດທະນາແລະ, ດັ່ງນັ້ນ, ການພັດທະນາຂອງນັກພັດທະນານໍາໃຊ້ມັນ.
ໃນອີກດ້ານຫນຶ່ງ, MATLAB ມີຂໍ້ຈໍາກັດທີ່ແນ່ນອນກ່ຽວກັບການເຄື່ອນທີ່ເນື່ອງຈາກວ່າມັນເປັນໂຄງການລາຄາແພງ.
ມີພຽງແຕ່ແພລະຕະຟອມທີ່ມີ MATLAB ຫຼື MATLAB Component Runtime ທີ່ສາມາດປະຕິບັດໄຟລ໌ MATLAB ໃນແພລດຟອມອື່ນ (MCR). ເນື່ອງຈາກວ່າ OOP ຂອງ MATLAB ມີຄວາມຊັບຊ້ອນ ແລະສັບສົນຫຼາຍ, ມັນສາມາດເຮັດໃຫ້ຄົນບາງຄົນສັບສົນຫຼາຍຂຶ້ນ.
ຢ່າງໃດກໍຕາມ, MATLAB ມັກຈະເປັນພາສາທີ່ຊັບຊ້ອນກວ່າ.
ຄວາມໄວ
ຄວາມໄວຂອງການປະຕິບັດແມ່ນສໍາຄັນໃນຂະນະທີ່ການພັດທະນາລະຫັດ. ຈັງຫວະທີ່ Julia ຖືກປະຕິບັດແມ່ນຄ້າຍຄືກັນກັບພາສາການຂຽນໂປລແກລມ C. ມັນໄດ້ຖືກພັດທະນາເພື່ອສະຫນອງພາສາໄວ.
ບໍ່ເຫມືອນກັບພາສາທີ່ຕີຄວາມຫມາຍອື່ນໆ, Julia ບໍ່ໄດ້ເລັ່ງການປະຕິບັດ. ເພື່ອສ້າງໂຄງການໃນ Julia, ກອບ LLVM ຖືກນໍາໃຊ້. \
ໂດຍບໍ່ມີການນໍາໃຊ້ເຕັກນິກການປັບແຕ່ງຄູ່ມືແລະການເພີ່ມປະສິດທິພາບ, Julia ແກ້ໄຂຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນການປະຕິບັດທີ່ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີຄວາມໄວ. ສໍາລັບບັນຫາທີ່ຕ້ອງການຂໍ້ມູນໃຫຍ່, Cloud Computing, ການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ແລະຄອມພິວເຕີ້ສະຖິຕິ, Julia ສະເຫນີຄໍາຕອບທີ່ດີເລີດ.
ມັນເປັນທີ່ຊັດເຈນວ່າ Julia ດີກວ່າ Python ເມື່ອພວກເຮົາກົງກັນຂ້າມກັບການປະຕິບັດແລະຄວາມວ່ອງໄວຂອງມັນ.
ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, Matlab ແມ່ນພາສາການຂຽນໂປລແກລມທີ່ມີລະດັບສູງ ໂຄງສ້າງຂໍ້ມູນ, ຄວບຄຸມການຖະແຫຼງການໄຫຼເຂົ້າ, ຟັງຊັນ, ຜົນຜະລິດ / ການປ້ອນຂໍ້ມູນ, ແລະການຂຽນໂປລແກລມແບບວັດຖຸ.
ມັນອະນຸຍາດໃຫ້ສ້າງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ຖືກຖິ້ມຢ່າງໄວວາເຊັ່ນດຽວກັນກັບການສ້າງໂຄງການຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ສົມບູນແບບ, ສັບສົນແລະໃຫຍ່.
ຫ້ອງສະຫມຸດ
ໂດຍພຽງແຕ່ນໍາເຂົ້າຫ້ອງສະຫມຸດເຫຼົ່ານີ້ແລະນໍາໃຊ້ຫນ້າທີ່ຂອງເຂົາເຈົ້າ, ຫ້ອງສະຫມຸດຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງ Python ເຮັດໃຫ້ການພັດທະນາສໍາລັບ Python ງ່າຍຂຶ້ນຫຼາຍ.
ເມື່ອປຽບທຽບກັບ Python, Julia ທົນທຸກຈາກການຂາດແຄນຂອງຊັບພະຍາກອນຫ້ອງສະຫມຸດຢ່າງກວ້າງຂວາງ. ຈໍານວນຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງຫ້ອງສະຫມຸດພາກສ່ວນທີສາມຍັງສະຫນັບສະຫນູນ Python. ເນື່ອງຈາກການບໍາລຸງຮັກສາຊຸດບໍ່ພຽງພໍ, ຫ້ອງສະຫມຸດຂອງ Julia ກໍ່ມີບັນຫານີ້.
ເຖິງແມ່ນວ່າການເບິ່ງເຫັນຂໍ້ມູນໃນເບື້ອງຕົ້ນໃຊ້ເວລາບາງເວລາ, Julia ສາມາດໂຕ້ຕອບກັບຫ້ອງສະຫມຸດ C.
ການພັດທະນາຫ້ອງສະຫມຸດຂອງ Julia ແມ່ນມີຄວາມຈໍາເປັນສໍາລັບຄວາມສໍາເລັດຂອງຕົນເປັນພາສາໃຫມ່.
ເພື່ອຄິດໄລ່ສະຖິຕິ, ພຶດຊະຄະນິດເສັ້ນ, ການເຊື່ອມໂຍງຕົວເລກ, ການກັ່ນຕອງ, ການວິເຄາະ Fourier, ການເພີ່ມປະສິດທິພາບ, ແລະແກ້ໄຂສົມຜົນຄວາມແຕກຕ່າງປະຊຸມສະໄຫມ, ຫ້ອງສະຫມຸດຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງຫນ້າທີ່ທາງຄະນິດສາດແມ່ນສະຫນອງໃຫ້ໂດຍ Matlab.
versatility
Python ເປັນພາສາງ່າຍທີ່ຈະເຂົ້າໃຈແລະຂຽນ, ເຮັດໃຫ້ມັນມີຄວາມຫລາກຫລາຍ. ການປັບຕົວຂອງ Python ເຮັດໃຫ້ມັນດີເລີດສໍາລັບວຽກງານການຂຽນໂປຼແກຼມລວມທັງການຂຽນເວັບ, ການພັດທະນາ, ແລະອັດຕະໂນມັດ.
ເນື່ອງຈາກວ່າມັນສາມາດເຮັດຫນ້າວຽກແລະນໍາໃຊ້ຫ້ອງສະຫມຸດແລະກອບຕ່າງໆ, Python ເປັນພາສາທາງເລືອກສໍາລັບນັກພັດທະນາ.
Python ແມ່ນມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນຫຼາຍ, ໃນຂະນະທີ່ Julia ເກັ່ງໃນການແກ້ໄຂບັນຫາໃນການຂຽນໂປຼແກຼມວິທະຍາສາດ.
ວິສະວະກອນທີ່ມີຄວາມສົນໃຈຕົ້ນຕໍໃນການນໍາໃຊ້ Matlab ເປັນເຄື່ອງມືການຂຽນລະຫັດກົງໄປກົງມາເພື່ອດໍາເນີນການຄິດໄລ່ວິສະວະກໍາມາດຕະຖານຈະເຫັນວ່າມັນເປັນປະໂຫຍດ.
ມັນງ່າຍດາຍສໍາລັບຜູ້ທີ່ບໍ່ແມ່ນ coder ເພື່ອສ້າງເຫດຜົນທີ່ສາມາດປະຕິບັດໄດ້ເນື່ອງຈາກສະພາບແວດລ້ອມການພັດທະນາປະສົມປະສານແລະ debugger ທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ.
ເຄື່ອງມືສະຫນັບສະຫນູນ
ຜູ້ຂຽນໂປລແກລມໃດກໍ່ຕາມຈະເລືອກພາສາການຂຽນໂປລແກລມທີ່ສະຫນອງການສະຫນັບສະຫນູນເຄື່ອງມືສູງສຸດສໍາລັບໂຄງການພັດທະນາຊອບແວທັງຫມົດ.
Julia ປະຕິບັດໄດ້ດີກ່ວາ Python ໃນດ້ານການສະຫນັບສະຫນູນເຄື່ອງມື. ການສະຫນັບສະຫນູນເຄື່ອງມືຂອງ Julia ແມ່ນຍັງເຮັດວຽກ, ແຕ່ການສະຫນັບສະຫນູນເຄື່ອງມືຂອງ Python ແມ່ນດີຫຼາຍ.
ດ້ວຍເຫດນີ້, Julia ຂາດຄວາມສາມາດໃນການວິນິດໄສ ແລະການແກ້ໄຂຂອງ Python ສໍາລັບບັນຫາການປະຕິບັດ.
ນອກຈາກນັ້ນ, ມີໂອກາດສູງຂອງການໂຕ້ຕອບທີ່ບໍ່ປອດໄພໃນກໍລະນີຂອງ Julia ເນື່ອງຈາກວ່າມັນເປັນພາສາໃຫມ່ທີ່ມີ APIs ພື້ນເມືອງ.
ການຕັ້ງຄ່າແບບໂຕ້ຕອບທີ່ສະເໜີໃຫ້ໂດຍ MATLAB ຊ່ວຍໃຫ້ການສຳຫຼວດ, ອອກແບບ ແລະແກ້ໄຂບັນຫາແບບຊ້ຳໆ. ມັນເປັນການລວບລວມຊັບພະຍາກອນທີ່ນັກຂຽນໂປລແກລມສາມາດນໍາໃຊ້ໄດ້.
ມັນມີເຄື່ອງມືສໍາລັບການຄຸ້ມຄອງຕົວແປພື້ນທີ່ເຮັດວຽກແລະການນໍາເຂົ້າແລະສົ່ງອອກຂໍ້ມູນ. ນອກຈາກນັ້ນ, ມັນປະກອບມີເຄື່ອງມືສໍາລັບການປຸງແຕ່ງ, ການດີບັກ, ແລະການສ້າງໄຟລ໌ MATLAB.
ສະຫຼຸບ
ຂ້ອຍຈະສະຫຼຸບໂດຍກ່າວວ່າ Julia ເປັນພາສາພິເສດທີ່ສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນໃຊ້ໂດຍກຸ່ມນ້ອຍໆ.
Julia ອາດຈະພັດທະນາໄປສູ່ພາສາທີ່ມັກ, ຢູ່ໃນຄວາມຕ້ອງການຍ້ອນວ່ານັກພັດທະນາແລະຊຸມຊົນຂະຫຍາຍຄວາມສາມາດຂອງຕົນ.
ຫລາຍລ້ານຄົນໃຊ້ Python, ເຊິ່ງເປັນພາສາທີ່ຖືກສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນ, ແລະມີໂປແກຼມພາກສ່ວນທີສາມທີ່ນັບບໍ່ຖ້ວນ. ຈາກເກມໄປຫາການຄົ້ນຄວ້າຂໍ້ມູນ, ມັນຖືກນໍາໃຊ້ຢູ່ທົ່ວທຸກແຫ່ງ.
ທຸກໆຫຼັກສູດຂອງຜູ້ພັດທະນາປະກອບມີ Python ເປັນພາສາພື້ນຖານໜຶ່ງ, ແລະເນື່ອງຈາກພາສາໃໝ່ໆສາມາດເຊື່ອມຕໍ່ກັບມັນໄດ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ມັນຈະບໍ່ຖືກປ່ຽນແທນໃນໄວໆນີ້.
ເຖິງແມ່ນວ່າ Julia ແລະ Python ປະຈຸບັນເປັນພາສາການຂຽນໂປລແກລມທີ່ນິຍົມທີ່ສຸດໃນຂະແຫນງວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, MATLAB ໄດ້ຖືກຄາດຄະເນວ່າຈະໄດ້ຮັບຄວາມນິຍົມແລະຂອບເຂດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກເນື່ອງຈາກການພັດທະນາແບບຈໍາລອງລວມແລະຄວາມສາມາດໃນການນໍາໃຊ້ທີ່ເຫນືອກວ່າ.
ຄວາມຈິງທີ່ວ່າຜູ້ໃຊ້ສາມາດນໍາໃຊ້ແພລະຕະຟອມທີ່ເຂັ້ມແຂງດຽວໃນການອອກແບບແບບຈໍາລອງ ML, ວິເຄາະຂໍ້ມູນແລະສ້າງແອັບຯ desktop ແລະມືຖືດ້ວຍ GUIs ທີ່ກໍາຫນົດເອງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍປັບປຸງຕໍາແຫນ່ງຂອງ MATLAB ໃນຂະແຫນງວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ.
ອອກຈາກ Reply ເປັນ