Python ir plaši pazīstama un plaši izmantota programmēšanas valoda. Tā ir arī ieteicamā valoda datu zinātniekiem, datu analītiķiem, mašīnmācības inženieriem un tiem, kas strādā mākslīgā intelekta jomā.
Tā kā tā ir atvērtā pirmkoda valoda, tā ir vienkārša un tai ir dažādas kodēšanas alternatīvas.
Starp daudzajiem Python ietvertajiem lietošanas gadījumiem datu analīze ir kļuvusi par vienu no vissvarīgākajiem. Python ekosistēma ir bagāta ar bibliotēkām, rīkiem un lietojumprogrammām, kas ļauj vieglāk un ātrāk veikt zinātnisku skaitļošanu un datu analīzi.
Python nav pietiekami ātrs, lai izveidotu programmu Julia, kas paredzēta “zinātniskai skaitļošanai, mašīna mācīšanās, datu ieguve, liela mēroga lineārā algebra, izkliedētā un paralēlā skaitļošana”, saskaņā ar to aprakstu.
Jūlija vēlas piedāvāt datu analītiķi un zinātnieki ne tikai ātra un ērta izveide, bet arī zibenīga izpilde.
Masīvi, lineārā algebra un matricas ir daļa no matemātiskās un tehniskās programmēšanas valodas, kas pazīstama kā Matlab. Tā ir labi atzīta par izcilu atmosfēru jebkurai darbībai.
Pēdējo 10 gadu laikā zinātniskās skaitļošanas vides, piemēram, Mathematica, Maple un Matlab, ir kļuvušas ievērojami populārākas, jo zinātnieki un inženieri jūtas produktīvāki šādās vidēs.
Viens no acīmredzamajiem iemesliem ir šajās vidēs izmantoto komandu valodu plašā rīkkopa un vienkāršā sintakse.
Šajā ziņojumā mēs salīdzināsim Matlab, Julia un Python, lai palīdzētu jums saprast, kura valoda kādam nolūkam tiek izmantota un, pats galvenais, kura jums ir ideāli piemērota.
Ievads Pitons
Viens no populārākās programmēšanas valodas mūsdienās tiek izmantots Python. Pirmo reizi tā tika izmantota 1991. gadā, un tā ir augsta līmeņa, interpretēta, vairāku paradigmu valoda.
Tajā ir daudz bibliotēku un rīku mašīnmācībai, mākslīgajam intelektam (AI) un lietojumprogrammu un vietņu (ML) izstrādei. Python, iespējams, ir valoda, kuru izmantosit, lai programmētu jebko.
Savas jaudas, daudzpusības un viegli saprotamās un apgūstamās sintakses dēļ Python ir iecienīts izstrādātāju vidū.
Gandrīz 70% izstrādātāju apgalvo, ka izmanto Python, lai izveidotu jaudīgus AI un ML algoritmus sentimenta analīzei un dabiskās valodas apstrādei. Datu zinātnes izvēlētās valodas ir Python un R.
Daudzās ārējās bibliotēkas, ko ir izveidojusi Python lielā izstrādātāju kopiena, nodrošina tai elastību.
Python izmanto vairākus no šiem moduļiem, lai apstrādātu matemātiskos un zinātniskos uzdevumus datu zinātnē. Starp populārākajiem ir NumPy, TensorFlow, PyTorch, Pandas un Maplotlib.
Python atbalsts plaši izplatītiem datu formātiem, piemēram, CSV un JSON failiem, un tā spēja mijiedarboties ar SQL datu bāzēm arī ir spēcīgs pamatojums tā lietošanai.
Apkalpošana
- Tā ir brīvi lejupielādējama atvērtā pirmkoda valoda, kas ir pieejama tiešsaistē.
- Tā ir viegli apgūstama, izstrādātājiem draudzīga augsta līmeņa programmēšanas valoda.
- Valoda atbalsta klases, polimorfismu, iekapsulēšanu un citas uz objektu orientētas idejas.
- Python ir paplašināma valoda, un C vai C++ var izmantot Python programmu rakstīšanai un kompilēšanai.
- Tā ir tulkota valoda, tāpēc kompilācija nav nepieciešama. Koda atkļūdošanu atvieglo rindas, kas tiek izpildītas pa rindiņai.
- Python ir aprīkots ar ievērojamu bibliotēku kolekciju, ko var izmantot, lai racionalizētu izstrādi, tās vienkārši importējot. Izstrādātājiem nav jāpārstrādā šis precīzais kods.
- Mainīgie lielumi nav jādefinē pirms to izmantošanas šajā dinamiski drukātajā valodā, jo datu tips tiek izlemts izpildes laikā.
Ievads Julia
Ar savu pirmo stabilo versiju, kas tika izlaista 2018. gadā, Jūlija, jaunpienācēja programmēšanas valodu jomā, tika izveidota 2012. gadā, lai apmierinātu datu zinātnes un mašīnmācīšanās kopienu vajadzības pēc ātrākas, uz matemātiku orientētas valodas.
Ar modernās aparatūras palīdzību Concurrent, Parallel un Sadalītā skaitļošana iespējas, Julia ir programmēšanas valoda, kas apvieno citu programmēšanas valodu smalkākos aspektus.
Jūlijas sintakse, kas galvenokārt paredzēta tehniskai skaitļošanai, ir salīdzināma ar Python sintakse.
Julia ir dinamiska, augsta līmeņa, augstas veiktspējas programmēšanas valoda.
Tā kā lineārā algebra ir būtiska šīs valodas sastāvdaļa, tā tiek plaši izmantota mašīnmācībā, datu zinātnē, datu ieguvē, skaitliskā analīzē un jebkuriem matemātiskiem nolūkiem.
Jūlijas vienkāršība, izcilā efektivitāte un ātrums padara to pievilcīgu lietošanai ar sarežģītiem datu modeļiem.
Taču zinātniekiem iespēja zinātnes formulu valodu tulkot kodā ir šķērslis: Jūlijai ir atbalsts grieķu alfabētam, kas ļauj izmantot matemātiskos vienādojumus, vispirms tos nepārvēršot kodēšanas valodā.
Apkalpošana
- Jūlija izmanto vienkāršu sintaksi.
- Lai pievienotu uzvednes komandas, Julia ir interaktīva komandrinda un Read Eval Print Loop (REPL).
- Lai mijiedarbotos ar Fortran, C un Python programmām, tas var viegli importēt un izmantot ārējās bibliotēkas.
- Just-in-time (JIT) kompilācija ir apkopotās valodas Julia iezīme. Jūlija kolekcijai izmanto LLVM ietvaru, kas veicina tās ātru izpildi.
- Jūlijas sintakse ir viegli lietojama ikvienam, kas strādā ar matemātikas kodēšanu, jo tā atgādina matemātiskos vienādojumus.
- Metaprogrammēšana ir Julia funkcija, kas ļauj Julia programmām izveidot Julia lietojumprogrammas.
- Tam ir atkļūdotājs, kas programmētājiem ļauj iestatīt pārtraukuma punktus un pārbaudīt rezultātus.
- Jūlija atbalsta gan statiskos, gan dinamiskos tipus. Pirms mainīgā izmantošanas varat to deklarēt vai izveidot funkciju, kas netieši ņem mainīgos.
Ievads Matlab
Ciparu aprēķināšanai, vizualizācijai un programmēšanai tiek izmantota interaktīvā vide un ceturtās paaudzes augsta līmeņa programmēšanas valoda MATLAB (matrix laboratory).
Tas ļauj veikt manipulācijas ar matricām, attēlot funkcijas un datus, ieviest algoritmus, izstrādāt lietotāja saskarnes, mijiedarbība ar programmām, kas rakstītas citās valodās, piemēram, C, C++, Java un FORTRAN, un algoritmu analīze un izstrāde, modeļu un lietojumprogrammu izveide un lietotāja saskarņu ieviešana.
Varat veikt matemātiskus aprēķinus, izveidot diagrammas un izmantot skaitliskas pieejas, izmantojot daudzās iebūvētās komandas un matemātiskās funkcijas.
Pēc gadu desmitiem ilgas evolūcijas MATLAB tagad var nolasīt datus no vienotiem failiem, datu bāzēm, mākoņkrātuves, datu vākšanas rīkiem un pat reāllaika finanšu datu plūsmām.
MATLAB agrāk bija lieliski piemērots darbam ar statiskiem skaitliskiem datiem vektoros un matricās. Pateicoties tā paplašināšanas iespējām, lietotāji tagad var palaist sarežģītus mašīnmācīšanās modeļus, veikt datu vizualizāciju un pat izstrādāt mobilās un galddatoru lietojumprogrammas.
Piedāvājot GUI (grafisko lietotāja interfeisu) un citus rīkus, piemēram, signālu analīzi un uztvērējus, MATLAB piedāvā interaktīvu vidi. MATLAB piedāvā arī rīkus programmatūras izveidei un atkļūdošanai.
Izmantojot GUI, failu importēšana un eksportēšana programmā MATLAB ir vienkārša. Kamēr mēs iedziļināmies mūsu programmatūras izveidē, mēs varam pārbaudīt darbvietas datus un vajadzības gadījumā tos mainīt.
Apkalpošana
- Ar to var veikt gan skaitlisku, gan simbolisku skaitļošanu.
- Tā ir augsta līmeņa valoda, ko galvenokārt izmanto inženierzinātnēs un zinātniskajos datoros.
- Tā piedāvā apjomīgu matemātisko funkciju bibliotēku lineārajai algebrai, statistikai, Furjē analīzei, filtrēšanai, optimizācijai, skaitliskai integrācijai un parasto diferenciālvienādojumu risināšanai.
- Tajā ir iekļauti rīki pielāgotu diagrammu veidošanai, kā arī iebūvēti vizuālie materiāli datu apskatei.
- Tas piedāvā rīkus lietotņu izveidei ar unikālu grafisku lietotāja interfeisu.
- Programmēšanas saskarne MATLAB nodrošina izstrādātājiem rīkus, lai uzlabotu viņu programmu veiktspēju un apkopi.
- Tā piedāvā integrācijas rīkus uz MATLAB balstītiem algoritmiem ar trešo pušu programmām un valodām, tostarp C, Java, .NET un Microsoft Excel.
- MATLAB var sākotnēji atbalstīt dažādus reāllaika datus no JDBC/ODBC datu bāzēm, tostarp sensoru, video, attēlu, telemetrijas, bināros un cita veida datus.
Atšķirības starp Matlab, Julia un Python
popularitāte
Python tagad ir visvairāk izmantoto programmēšanas valodu saraksta augšgalā. Tā ir viena no lielākajām izstrādātāju kopienām jebkurai valodai, un tā ir izmantota vairāk nekā 30 gadus un sniedz atbildes un palīdzību katrai iespējamai problēmai.
Pat ja fanu skaits ir nepārtraukti pieaudzis, Jūlijai ir maza, bet apņēmīga kopiena, un lielāko daļu atbalsta joprojām sniedz autori.
Jūlijai paredzētie emuāri un plaukstošā kopiena dalās savās zināšanās par tās izmantošanu dažādās platformās.
Paredzams, ka Jūlijas izmantošana ārpus datu zinātnes kļūs arvien populārāka.
Valoda ir tikko sākusi aptvert tīmekļa izstrādes ietvarus, paplašinot izstrādes iespēju klāstu un līdz ar to arī to izmantojošo izstrādātāju kopumu.
No otras puses, MATLAB ir noteikti pārnesamības ierobežojumi, jo tā ir dārga programma.
Tikai platformas ar MATLAB vai MATLAB Component Runtime var izpildīt MATLAB failus citās platformās (MCR). Tā kā MATLAB OOP ir sarežģītāka un sarežģītāka, dažiem cilvēkiem tas var būt mulsinošāks.
Tomēr MATLAB bieži ir sarežģītāka valoda.
Ātrums
Izpildes ātrums ir izšķirošs, izstrādājot kodu. Džūlijas izpildes temps ir līdzīgs programmēšanas valodas C tempam. Tas tika izstrādāts, lai nodrošinātu ātru valodu.
Atšķirībā no citām tulkotajām valodām, Jūlija nepaātrina izpildi. Lai izveidotu programmas Jūlijā, tiek izmantots LLVM ietvars. \
Neizmantojot manuālas profilēšanas un optimizācijas metodes, Jūlija risina veiktspējas grūtības, kas prasa ātrumu. Ja rodas problēmas, kurām nepieciešami lieli dati, Cloud Computing, datu analīze un statistiskā skaitļošana, Džūlija piedāvā fantastisku atbildi.
Ir acīmredzams, ka Julia ir pārāka par Python, ja mēs pretnostatām tā veiktspēju un ātrumu.
No otras puses, Matlab ir augsta līmeņa programmēšanas valoda, kas ietver datu struktūras, vadības plūsmas paziņojumi, funkcijas, izvade/ievade un objektorientētā programmēšana.
Tas ļauj ātri izveidot ātrās lietošanas lietojumprogrammas, kā arī izveidot visaptverošas, sarežģītas un lielas lietojumprogrammas.
Bibliotēkas
Vienkārši importējot šīs bibliotēkas un izmantojot to funkcijas, Python plašā bibliotēka padara Python izstrādi daudz vienkāršāku.
Salīdzinot ar Python, Jūlija cieš no plašu bibliotēkas resursu trūkuma. Ievērojams skaits trešo pušu bibliotēku atbalsta arī Python. Nepietiekamas pakotņu uzturēšanas dēļ šī problēma ir arī Jūlijas bibliotēkās.
Lai gan sākotnēji datu vizualizācija aizņem kādu laiku, Julia var saskarties ar C bibliotēkām.
Jūlijas bibliotēku attīstība ir nepieciešama, lai tā būtu jauna valoda.
Lai aprēķinātu statistiku, lineāro algebru, skaitlisko integrāciju, filtrēšanu, Furjē analīzi, optimizāciju un parastu diferenciālvienādojumu risināšanu, Matlab nodrošina lielu matemātisko funkciju bibliotēku.
Daudzpusība
Python ir viegli saprotama un rakstāma valoda, kas padara to daudzpusīgu. Python pielāgošanās spēja padara to par lielisku programmēšanas uzdevumiem, tostarp tīmekļa skriptiem, izstrādi un automatizāciju.
Tā kā Python var veikt uzdevumus un izmantot dažādas bibliotēkas un ietvarus, tā ir izstrādātāju izvēles valoda.
Python ir elastīgāks, savukārt Džūlija izcili risina zinātniskās programmēšanas problēmas.
Inženieri, kuri galvenokārt ir ieinteresēti izmantot Matlab kā vienkāršu kodēšanas rīku, lai veiktu standarta inženierijas aprēķinus, noderēs.
Nekodētājiem ir vienkārši izveidot izpildāmo loģiku, jo jau ir integrēta izstrādes vide un atkļūdotājs.
Atbalstītie rīki
Jebkurš programmētājs izvēlēsies programmēšanas valodu, kas piedāvā augstākās klases rīku atbalstu visiem programmatūras izstrādes projektiem.
Rīku atbalsta ziņā Julia darbojas labāk nekā Python. Julia rīku atbalsts joprojām ir funkcionāls, bet Python rīku atbalsts ir lielisks.
Šī iemesla dēļ Jūlijai trūkst noteiktu Python diagnostikas un veiktspējas problēmu novēršanas iespēju.
Turklāt Julia gadījumā pastāv lielāka nedrošas saskarnes iespējamība, jo tā ir jauna valoda ar vietējām API.
MATLAB piedāvātais interaktīvais iestatījums nodrošina iteratīvu izpēti, projektēšanu un problēmu risināšanu. Tā ir resursu kolekcija, ko programmētāji var izmantot.
Tajā ir rīki darbvietas mainīgo pārvaldīšanai un datu importēšanai un eksportēšanai. Turklāt tajā ir iekļauti rīki MATLAB failu apstrādei, atkļūdošanai un profilēšanai.
Secinājumi
Apkopojot, es teikšu, ka Jūlija ir specializēta valoda, ko galvenokārt izmanto neliela grupa.
Džūlija, iespējams, kļūs par iecienītu, pieprasītu valodu, jo izstrādātāji un sabiedrība paplašina savas iespējas.
Miljoniem cilvēku izmanto Python, kas ir vispāratzīta valoda, un ir pieejamas neskaitāmas trešo pušu programmas. No spēlēm līdz datu izpētei, to izmanto visur.
Katra izstrādātāja mācību programmā Python ir iekļauta kā viena no pamatvalodām, un, tā kā jaunas valodas pastāvīgi var izveidot savienojumu ar to, tā drīzumā netiks aizstāta.
Lai gan Julia un Python tagad ir vispopulārākās programmēšanas valodas datu zinātnes jomā, tiek prognozēts, ka MATLAB palielinās popularitāti un lietojumprogrammu apjomu, pateicoties tā izcilajām kolektīvās modelēšanas izstrādes un izvietošanas iespējām.
Fakts, ka lietotāji var izmantot vienu stabilu platformu, lai izstrādātu ML modeļus, analizētu datus un izveidotu darbvirsmas un mobilās lietotnes ar pielāgotiem GUI, ievērojami uzlabo MATLAB pozīcijas datu zinātnes nozarē.
Atstāj atbildi