Python yra gerai žinoma ir plačiai naudojama programavimo kalba. Tai taip pat pageidaujama kalba duomenų mokslininkams, duomenų analitikams, mašinų mokymosi inžinieriams ir dirbantiems dirbtinio intelekto srityje.
Kadangi tai atvirojo kodo kalba, ji yra paprasta ir turi daugybę kodavimo alternatyvų.
Tarp daugybės Python naudojamų naudojimo atvejų duomenų analizė išaugo į vieną svarbiausių. Python ekosistemoje gausu bibliotekų, įrankių ir taikomųjų programų, kurios leidžia lengviau ir greičiau atlikti mokslinius skaičiavimus ir analizuoti duomenis.
„Python“ nėra pakankamai greitas „Julia“ programos, skirtos „moksliniam skaičiavimui, kūrėjams, mašininis mokymasis, duomenų gavyba, didelės apimties tiesinė algebra, paskirstytasis ir lygiagretusis skaičiavimas“, – teigiama jų aprašyme.
Julija trokšta pasiūlyti duomenų analitikai ir mokslininkai ne tik greitas ir patogus kūrimas, bet ir žaibiškas atlikimas.
Masyvai, tiesinė algebra ir matricos yra matematinės ir techninės programavimo kalbos, žinomos kaip Matlab, dalis. Tai puikiai pripažįstama kaip aukščiausios klasės atmosfera bet kokiai veiklai.
Per pastaruosius 10 metų mokslinės skaičiavimo aplinkos, tokios kaip Mathematica, Maple ir Matlab, tapo žymiai populiaresnės, nes mokslininkai ir inžinieriai jaučiasi produktyvesni tokioje aplinkoje.
Didelė įrankių rinkinys ir paprasta komandų kalbų, naudojamų šiose aplinkose, sintaksė yra viena iš akivaizdžių priežasčių.
Šiame įraše palyginsime „Matlab“, „Julia“ ir „Python“, kad suprastumėte, kuri kalba kokiam tikslui naudojama ir, svarbiausia, kuri jums idealiai tinka.
Įvadas Pitonas
Vienas iš populiariausios programavimo kalbos šiandien naudojamas Python. Pirmą kartą ji buvo panaudota 1991 m. ir yra aukšto lygio, interpretuojama, kelių paradigmų kalba.
Jame yra daug bibliotekų ir įrankių, skirtų mašininiam mokymuisi, dirbtiniam intelektui (AI) ir programų bei svetainių kūrimui (ML). Python tikriausiai yra kalba, kurią naudosite programuodami bet ką.
Dėl savo galios, universalumo ir lengvai suprantamos bei įvaldomos sintaksės Python yra mėgstamiausias kūrėjų.
Beveik 70% kūrėjų teigia, kad naudoja Python, kad sukurtų galingus AI ir ML algoritmus, skirtus nuotaikų analizei ir natūralios kalbos apdorojimui. Duomenų mokslo pasirinktos kalbos yra Python ir R.
Daugybė išorinių bibliotekų, kurias sukūrė didelė Python kūrėjų bendruomenė, suteikia jai lankstumo.
Python naudoja kelis iš šių modulių matematinėms ir mokslinėms duomenų mokslo užduotims atlikti. Tarp populiariausių yra „NumPy“, „TensorFlow“, „PyTorch“, „Pandas“ ir „Maplotlib“.
Python palaikymas įprastiems duomenų formatams, pvz., CSV ir JSON failams, ir jo galimybė sąveikauti su SQL duomenų bazėmis taip pat yra rimtas jo naudojimo pagrindas.
Savybės
- Tai laisvai atsisiunčiama atvirojo kodo kalba, kurią galima rasti internete.
- Tai lengvai išmokstama, kūrėjams patogi, aukšto lygio programavimo kalba.
- Klasės, polimorfizmas, inkapsuliavimas ir kitos į objektą orientuotos idėjos palaikomos kalba.
- Python yra išplečiama kalba, o C arba C++ galima naudoti Python programoms rašyti ir kompiliuoti.
- Tai yra interpretuojama kalba, todėl kompiliuoti nereikia. Kodo derinimą palengvina eilutės po eilutės vykdomos eilutės.
- „Python“ pateikiamas su dideliu bibliotekų rinkiniu, kurį galima naudoti norint supaprastinti plėtrą tiesiog jas importuojant. Dėl to kūrėjai neprivalo perdaryti šio tikslaus kodo.
- Kintamųjų nereikia apibrėžti prieš naudojant šią dinamiškai įvedamą kalbą, nes duomenų tipas nustatomas vykdymo metu.
Įvadas Julija
2018 m. išleista pirmoji stabili versija Julia, programavimo kalbų srities naujokė, buvo sukurta 2012 m., kad patenkintų duomenų mokslo ir mašininio mokymosi bendruomenių poreikius greitesnei, į matematiką orientuotai kalbai.
Šiuolaikinės aparatinės įrangos pagalba lygiagrečiai, lygiagrečiai ir Paskirstyta kompiuterija „Julia“ yra programavimo kalba, apjungianti subtiliausius kitų programavimo kalbų aspektus.
Julia sintaksė, kuri daugiausia skirta techniniams skaičiavimams, yra panaši į Python sintaksę.
Julia yra dinamiška, aukšto lygio, didelio našumo programavimo kalba.
Kadangi tai yra esminis šios kalbos komponentas, linijinė algebra plačiai naudojama mašinų mokymuisi, duomenų mokslui, duomenų gavybai, skaitinei analizei ir bet kokiam matematiniam tikslui.
Julia paprastumas, puikus efektyvumas ir greitis daro jį patraukliu naudoti su sudėtingais duomenų modeliais.
Tačiau mokslininkams galimybė išversti formulinę mokslo kalbą į kodą yra problema: Julija palaiko graikų abėcėlę, leidžiančią naudoti matematines lygtis prieš tai nekeičiant jų į kodavimo kalbą.
Savybės
- Julija naudoja paprastą sintaksę.
- Norėdami pridėti eilučių komandų, Julia turi interaktyvią komandų eilutę ir Read Eval Print Loop (REPL).
- Norėdami sąveikauti su Fortran, C ir Python programomis, jis gali lengvai importuoti ir naudoti išorines bibliotekas.
- Kompiliacija kaip tik laiku (JIT) yra sudarytos kalbos Julia ypatybė. Julija kolekcijai naudoja LLVM sistemą, kuri prisideda prie greito jos vykdymo.
- Julijos sintaksę lengva naudoti visiems, dirbantiems su matematikos kodavimu, nes ji primena matematines lygtis.
- Metaprogramavimas yra Julia funkcija, leidžianti Julia programoms kurti Julia programas.
- Jame yra derinimo priemonė, leidžianti programuotojams nustatyti lūžio taškus ir ištirti rezultatus.
- Julija palaiko ir statinius, ir dinaminius tipus. Prieš naudodami kintamąjį, galite jį deklaruoti arba sukurti funkciją, kuri netiesiogiai paima kintamuosius.
Įvadas Matlabas
Skaitmeniniam skaičiavimui, vizualizavimui ir programavimui naudojama interaktyvi aplinka ir ketvirtos kartos aukšto lygio programavimo kalba MATLAB (matricos laboratory).
Tai leidžia manipuliuoti matricomis, braižyti funkcijas ir duomenis, įdiegti algoritmus, kurti vartotojo sąsajos, sąveika su programomis, parašytomis kitomis kalbomis, tokiomis kaip C, C++, Java ir FORTRAN, bei algoritmų analizė ir kūrimas, modelių ir taikomųjų programų kūrimas bei vartotojo sąsajų diegimas.
Galite atlikti matematinius skaičiavimus, kurti diagramas ir naudoti skaitmeninius metodus naudodami daugybę integruotų komandų ir matematines funkcijas.
Po dešimtmečius trukusios evoliucijos MATLAB dabar gali nuskaityti duomenis iš plokščių failų, duomenų bazių, saugyklos debesyje, duomenų rinkimo įrangos ir net tiesioginių finansinių duomenų srautų.
MATLAB anksčiau buvo puikus darbas su statiniais skaitiniais duomenimis vektoriuose ir matricose. Dėl plečiamų galimybių vartotojai dabar gali paleisti sudėtingus mašininio mokymosi modelius, atlikti duomenų vizualizavimą ir netgi kurti programas mobiliesiems ir staliniams kompiuteriams.
Siūlydamas GUI (grafinę vartotojo sąsają) ir kitus įrankius, tokius kaip signalų analizė ir imtuvai, MATLAB siūlo interaktyvią aplinką. MATLAB taip pat siūlo programinės įrangos kūrimo ir derinimo įrankius.
Naudojant GUI, importuoti ir eksportuoti failus į MATLAB yra paprasta. Kai pradedame kurti programinę įrangą, galime patikrinti darbo vietos duomenis ir prireikus juos pakeisti.
Savybės
- Su juo galima atlikti tiek skaitmeninį, tiek simbolinį skaičiavimą.
- Tai aukšto lygio kalba, dažniausiai naudojama inžineriniuose ir moksliniuose kompiuteriuose.
- Ji siūlo didelę matematinių funkcijų biblioteką tiesinei algebrai, statistikai, Furjė analizei, filtravimui, optimizavimui, skaitmeninei integracijai ir įprastų diferencialinių lygčių sprendimui.
- Jame yra įrankiai, skirti sukurti pasirinktinius brėžinius, taip pat integruoti vaizdo įrašai duomenims peržiūrėti.
- Jame siūlomi įrankiai, skirti kurti programėles su unikalia grafine vartotojo sąsaja.
- MATLAB programavimo sąsaja suteikia kūrėjams įrankius, padedančius pagerinti jų programų našumą ir prižiūrėti.
- Ji siūlo MATLAB pagrindu veikiančių algoritmų integravimo įrankius su trečiųjų šalių programomis ir kalbomis, įskaitant C, Java, .NET ir Microsoft Excel.
- Įvairūs realaus laiko duomenys iš JDBC/ODBC duomenų bazių gali būti palaikomi MATLAB, įskaitant jutiklius, vaizdo įrašus, paveikslėlius, telemetriją, dvejetainius ir kitų tipų duomenis.
Matlab, Julia ir Python skirtumai
populiarumas
Python dabar yra dažniausiai naudojamų programavimo kalbų sąrašo viršuje. Viena didžiausių bet kurios kalbos kūrėjų bendruomenių ji naudojama daugiau nei 30 metų ir pateikia atsakymus bei pagalbą kiekvienai įmanomai problemai spręsti.
Net jei gerbėjų skaičius nuolat augo, Julija turi nedidelę, bet įsipareigojusią bendruomenę, o didžiąją dalį paramos vis dar teikia autoriai.
„Julijai“ skirti tinklaraščiai ir besiplečianti bendruomenė dalijasi žiniomis apie jos naudojimą įvairiose platformose.
Tikimasi, kad Julijos naudojimas už duomenų mokslo ribų išaugs.
Kalba ką tik pradėjo aprėpti žiniatinklio kūrimo sistemas, praplėsdama kūrimo galimybių spektrą ir, atitinkamai, ją naudojančių kūrėjų grupę.
Kita vertus, MATLAB turi tam tikrų perkeliamumo apribojimų, nes tai brangi programa.
Tik platformos su MATLAB arba MATLAB Component Runtime gali vykdyti MATLAB failus kitose platformose (MCR). Kadangi MATLAB OOP yra sudėtingesnė ir sudėtingesnė, kai kuriems žmonėms jis gali būti labiau gluminantis.
Tačiau MATLAB dažnai yra sudėtingesnė kalba.
Pagreitinti
Vykdymo greitis yra labai svarbus kuriant kodą. „Julia“ vykdymo tempas yra panašus į C programavimo kalbos tempą. Jis buvo sukurtas siekiant suteikti greitą kalbą.
Skirtingai nuo kitų interpretuojamų kalbų, Julija nespartina egzekucijos. Norint sukurti programas Julija, naudojama LLVM sistema. \
Nenaudodama rankinio profiliavimo ir optimizavimo metodų, Julija sprendžia našumo sunkumus, kuriems reikia greičio. Kilus problemoms, kurioms reikia didelių duomenų, Debesis Kompiuterija, duomenų analizė ir statistinis skaičiavimas, Julija siūlo fantastišką atsakymą.
Akivaizdu, kad Julia yra pranašesnė už Python, kai palyginame jo veikimą ir greitį.
Kita vertus, „Matlab“ yra aukšto lygio programavimo kalba duomenų struktūros, valdymo srauto teiginiai, funkcijos, išvestis/įvestis ir į objektą orientuotas programavimas.
Tai leidžia greitai sukurti greitai išmestamas programas, taip pat sukurti išsamias, sudėtingas ir dideles taikomąsias programas.
Bibliotekos
Tiesiog importuojant šias bibliotekas ir naudojant jų funkcijas, didžiulė Python biblioteka palengvina Python kūrimą.
Lyginant su Python, Julija kenčia nuo didelių bibliotekos išteklių trūkumo. Nemažai trečiųjų šalių bibliotekų taip pat palaiko Python. Dėl netinkamos paketų priežiūros Julijos bibliotekos taip pat turi šią problemą.
Nors iš pradžių vizualizuoti duomenis užtrunka šiek tiek laiko, Julia gali susieti su C bibliotekomis.
Julijos bibliotekų plėtra būtina, kad jos, kaip naujos kalbos, pasisektų.
Norint apskaičiuoti statistiką, tiesinę algebrą, skaitmeninę integraciją, filtravimą, Furjė analizę, optimizavimą ir išspręsti įprastas diferencialines lygtis, „Matlab“ teikia didelę matematinių funkcijų biblioteką.
Universalumas
Python kalba, kurią lengva suprasti ir rašyti, todėl ji yra universali. „Python“ pritaikomumas leidžia puikiai atlikti programavimo užduotis, įskaitant žiniatinklio scenarijus, kūrimą ir automatizavimą.
Kadangi „Python“ gali atlikti užduotis ir naudoja įvairias bibliotekas bei sistemas, „Python“ yra kūrėjų pasirinkta kalba.
Python yra lankstesnis, o Julija puikiai sprendžia mokslinio programavimo problemas.
Inžinieriams, kurie pirmiausia domisi Matlab kaip paprasto kodavimo įrankio naudojimu standartiniams inžineriniams skaičiavimams, tai bus naudinga.
Ne koduotojams paprasta sukurti vykdomąją logiką, nes jau yra integruota kūrimo aplinka ir derinimo priemonė.
Palaikomi įrankiai
Bet kuris programuotojas pasirinks programavimo kalbą, kuri siūlo aukščiausios klasės įrankių palaikymą visiems programinės įrangos kūrimo projektams.
Kalbant apie įrankių palaikymą, Julia veikia geriau nei Python. „Julia“ įrankių palaikymas vis dar veikia, tačiau „Python“ įrankių palaikymas yra puikus.
Dėl šios priežasties Julijai trūksta tam tikrų Python diagnostikos ir ištaisymo galimybių, susijusių su našumo problemomis.
Be to, Julijos atveju yra didesnė nesaugios sąsajos tikimybė, nes tai nauja kalba su vietinėmis API.
MATLAB siūlomas interaktyvus nustatymas įgalina kartotinį tyrinėjimą, projektavimą ir problemų sprendimą. Tai išteklių rinkinys, kurį programuotojai gali panaudoti.
Jame yra įrankiai, skirti valdyti darbo srities kintamuosius ir importuoti bei eksportuoti duomenis. Be to, jame yra įrankiai, skirti apdoroti, derinti ir profiliuoti MATLAB failus.
Išvada
Apibendrinsiu sakydamas, kad Julija yra specializuota kalba, kurią dažniausiai vartoja nedidelė grupė.
Kūrėjams ir bendruomenei plečiant savo galimybes, Julija tikriausiai taps mėgstama, paklausia kalba.
Milijonai žmonių naudoja Python, kuri yra nusistovėjusi kalba, ir yra daugybė trečiųjų šalių programų. Nuo žaidimų iki duomenų tyrimo – jis naudojamas visur.
Kiekvienoje kūrėjo mokymo programoje Python yra viena iš pagrindinių kalbų, ir kadangi naujos kalbos nuolat gali prisijungti prie jo, ji greitai nebus pakeista.
Nors „Julia“ ir „Python“ dabar yra populiariausios programavimo kalbos duomenų mokslo srityje, tikimasi, kad MATLAB populiarės ir išaugs taikomosios programos dėl puikių kolektyvinio modeliavimo kūrimo ir diegimo galimybių.
Tai, kad vartotojai gali naudoti vieną tvirtą platformą kurdami ML modelius, analizuodami duomenis ir kurdami darbalaukio ir mobiliąsias programas su pritaikytomis GUI, žymiai pagerina MATLAB padėtį duomenų mokslo sektoriuje.
Palikti atsakymą