Python е добро познат и најчесто користен програмски јазик. Тој е исто така префериран јазик за научниците за податоци, аналитичарите на податоци, инженерите за машинско учење и оние кои работат во вештачка интелигенција.
Бидејќи е јазик со отворен код, тој е јасен и има различни алтернативи за кодирање.
Меѓу бројните случаи на употреба опфатени со Python, анализата на податоци стана една од најважните. Екосистемот Python е богат со библиотеки, алатки и апликации кои овозможуваат научно пресметување и анализа на податоци полесно и побрзо.
Пајтон не е доволно брз за креаторите на Јулија, програма наменета за „научно пресметување, машинско учење, податочно рударство, линеарна алгебра од големи размери, дистрибуирани и паралелни пресметувања“, според нивниот опис.
Јулија се стреми да понуди аналитичари на податоци и научници не само брзо и удобно создавање туку и молскавично брзо извршување.
Низите, линеарната алгебра и матриците се дел од математичкиот и техничкиот програмски јазик познат како Matlab. Добро е препознаена како врвна атмосфера за секоја активност.
Во текот на изминатите 10 години, научните компјутерски средини како Mathematica, Maple и Matlab станаа значително попопуларни како резултат на фактот што научниците и инженерите се чувствуваат попродуктивни во такви средини.
Обемната кутија со алатки и едноставната синтакса на командните јазици што се користат во овие средини се една очигледна причина.
Во овој пост, ќе ги споредиме Matlab, Julia и Python за да ви помогнеме да разберете кој јазик се користи за каква цел и, што е најважно, кој е идеален за вас.
Вовед во Пајтон
Дел од најпопуларните програмски јазици во употреба денес е Python. За прв пат беше употребен во 1991 година и е јазик на високо ниво, толкуван, мулти-парадигма.
Содржи многу библиотеки и алатки за машинско учење, вештачка интелигенција (AI) и развој на апликации и веб-страници (ML). Python е веројатно јазикот што ќе го користите за програмирање што било.
Поради својата моќ, разноврсност и лесно разбирлива и совладана синтакса, Python е омилен меѓу програмерите.
Речиси 70% од програмерите тврдат дека користат Python за да создадат моќни AI и ML алгоритми за анализа на чувствата и обработка на природен јазик. Јазиците на избор за наука за податоци се Python и R.
Бројните надворешни библиотеки што се создадени од големата програмерска заедница на Python се она што му ја дава неговата флексибилност.
Пајтон користи неколку од овие модули за да се справи со математички и научни задачи во науката за податоци. Меѓу најпопуларните се NumPy, TensorFlow, PyTorch, Pandas и Maplotlib.
Поддршката на Python за вообичаени формати на податоци како CSV и JSON-датотеките и неговата способност за интеракција со SQL базите на податоци се исто така силни оправдувања за неговото користење.
Карактеристики
- Тоа е јазик со отворен код што може слободно да се преземе и е достапен онлајн.
- Тоа е програмски јазик на високо ниво, кој е лесен за учење, погоден за развивачите.
- Класите, полиморфизмот, инкапсулацијата и другите објектно-ориентирани идеи се поддржани од јазикот.
- Python е проширлив јазик, а C или C++ може да се користат за пишување и компајлирање на програми на Python.
- Тоа е интерпретиран јазик, затоа компилацијата не е потребна. Отстранувањето грешки на кодот е олеснето со линиите што се извршуваат линија по линија.
- Python доаѓа со значителна колекција на библиотеки што може да се користат за да се насочи развојот со едноставно нивно увезување. Како последица на тоа, програмерите не мора повторно да го прават тој прецизен код.
- Променливите не треба да се дефинираат пред употреба во овој динамички отчукуван јазик бидејќи типот на податоци се одлучува при извршување.
Вовед во Јулија
Со својата прва стабилна верзија објавена во 2018 година, Julia, новодојденец во областа на програмските јазици, беше создадена во 2012 година за да ги задоволи потребите на заедниците за наука за податоци и машинско учење за побрз јазик ориентиран кон математика.
Со помош на современиот хардвер Concurrent, Parallel и Дистрибуиран компјутер способности, Julia е програмски јазик кој ги комбинира најделикатните аспекти на другите програмски јазици.
Синтаксата на Јулија, која главно е наменета за техничко пресметување, е споредлива со онаа на Пајтон.
Julia е динамичен програмски јазик на високо ниво и со високи перформанси.
Бидејќи е суштинска компонента на овој јазик, линеарната алгебра интензивно се користи во машинското учење, науката за податоци, ископувањето податоци, нумеричка анализа и за која било математичка цел.
Едноставноста, одличната ефикасност и брзината на Julia го прават привлечен за употреба со комплицирани модели на податоци.
Но, за научниците, можноста за преведување на формуличниот јазик на науката во код е неуспешна: Јулија има поддршка за грчката азбука, овозможувајќи употреба на математички равенки без претходно да ги конвертира во јазик за кодирање.
Карактеристики
- Јулија користи јасна синтакса.
- За додавање промптни команди, Julia има интерактивна командна линија и Read Eval Print Loop (REPL).
- За да комуницира со програмите Fortran, C и Python, може лесно да увезува и користи надворешни библиотеки.
- Компилацијата Just-in-time (JIT) е карактеристика на компајлираниот јазик Julia. Јулија ја користи рамката LLVM за колекцијата, што придонесува за негово брзо извршување.
- Синтаксата на Јулија е лесна за употреба за секој што работи на математичко кодирање бидејќи наликува на математички равенки.
- Мета-програмирањето е карактеристика на Julia која им овозможува на програмите на Julia да произведуваат Julia апликации.
- Доаѓа со дебагер кој им овозможува на програмерите да поставуваат точки на прекин и да ги испитаат резултатите.
- И статичните и динамичните типови се поддржани од Јулија. Пред да користите променлива, можете да ја декларирате или можете да креирате функција која имплицитно ги зема променливите.
Вовед во Матлаб
Интерактивното опкружување и четвртата генерација програмски јазик на високо ниво MATLAB (матрична лабораторија) се користат за нумеричка пресметка, визуелизација и програмирање.
Овозможува манипулации со матрици, исцртување на функции и податоци, имплементација на алгоритми, развој на кориснички интерфејси, интеракцијата со програми напишани на други јазици, како што се C, C++, Java и FORTRAN и анализа и развој на алгоритми, креирање модели и апликации и имплементација на кориснички интерфејси.
Можете да правите математички пресметки, да креирате графикони и да користите нумерички пристапи со помош на многуте вградени команди и математички функции.
По децении еволуција, MATLAB сега може да чита податоци од рамни датотеки, бази на податоци, складирање во облак, опрема за собирање податоци, па дури и преноси на финансиски податоци во живо.
MATLAB порано беше прекрасен за работа со статични нумерички податоци во вектори и матрици. Поради неговите можности кои се прошируваат, корисниците сега можат да користат софистицирани модели за машинско учење, да прават визуелизација на податоци, па дури и да развиваат мобилни и десктоп апликации.
Со нудење на GUI (Графички кориснички интерфејс) и други алатки, како што се анализа на сигналот и приемници, MATLAB нуди интерактивна средина. MATLAB нуди и алатки за креирање софтвер и дебагирање.
Преку GUI, увозот и извозот на датотеки во MATLAB е едноставен. Како што влегуваме во креирањето на нашиот софтвер, можеме да ги прегледаме податоците од работниот простор и да ги менуваме по потреба.
Карактеристики
- Со него може да се направат и нумеричко и симболично пресметување.
- Тоа е јазик на високо ниво кој најмногу се користи во инженерските и научните компјутери.
- Нуди голема библиотека со математички функции за линеарна алгебра, статистика, Фуриеова анализа, филтрирање, оптимизација, нумеричка интеграција и решавање на обични диференцијални равенки.
- Вклучува алатки за правење приспособени парцели, како и вградени визуелни слики за прегледување податоци.
- Нуди алатки за креирање апликации со уникатни графички кориснички интерфејси.
- Програмскиот интерфејс за MATLAB им обезбедува на програмерите алатки за подобрување на перформансите и одржливоста на нивните програми.
- Нуди алатки за интеграција за алгоритми базирани на MATLAB со програми и јазици од трети страни, вклучувајќи C, Java,.NET и Microsoft Excel.
- Различни податоци во реално време од базите на податоци JDBC/ODBC можат да бидат поддржани природно од MATLAB, вклучувајќи сензор, видео, слика, телеметрија, бинарни и други типови на податоци.
Разлики помеѓу Matlab, Julia и Python
Популарност
Пајтон сега е на врвот на листата на најкористени програмски јазици. Со една од најголемите заедници за програмери за кој било јазик, тој се користи повеќе од 30 години и дава одговори и помош за секој можен проблем.
Дури и ако бројот на обожаватели постојано расте, Јулија има мала, но посветена заедница, а најголемиот дел од поддршката сè уште е од авторите.
Блоговите специфични за Јулија и растечката заедница го споделуваат своето знаење за користење на различни платформи.
Употребата на Јулија надвор од науката за податоци се очекува да расте во важност.
Јазикот штотуку почна да ги прифаќа рамки за развој на веб, проширувајќи го опсегот на можности за развој и, следствено, базенот на програмери кои го користат.
Од друга страна, MATLAB има одредени ограничувања за преносливост бидејќи е скапа програма.
Само платформите со MATLAB или MATLAB Component Runtime можат да извршуваат MATLAB-датотеки на други платформи (MCR). Бидејќи OOP на MATLAB е пософистициран и покомплексен, може да биде позбунувачки за одредени луѓе.
Сепак, MATLAB често е пософистициран јазик.
Забрза
Брзината на извршување е клучна додека се развива код. Темпото со кое се извршува Јулија е слично на она на програмскиот јазик C. Таа беше развиена за да обезбеди брз јазик.
За разлика од другите толкувани јазици, Јулија не го забрзува извршувањето. За да се креираат програми во Julia, се користи рамката LLVM. \
Без користење на техники за рачно профилирање и оптимизација, Јулија се справува со тешкотии во изведбата кои бараат брзина. За проблеми кои бараат големи податоци, Cloud computing, Анализа на податоци и статистички пресметки, Јулија нуди фантастичен одговор.
Очигледно е дека Јулија е супериорна во однос на Пајтон кога ги спротивставуваме неговите перформанси и брзина.
Matlab, од друга страна, е програмски јазик на високо ниво кој се карактеризира структури на податоци, контрола на искази за проток, функции, излез/влез и објектно-ориентирано програмирање.
Овозможува брзо креирање апликации кои брзо се фрлаат, како и создавање на сеопфатни, комплицирани и големи апликативни програми.
Библиотеки
Со едноставно увезување на овие библиотеки и користење на нивните функции, огромната библиотека на Python го олеснува развојот на Python многу.
Кога се споредува со Пајтон, Јулија страда од недостаток на обемни библиотечни ресурси. Значителен број на библиотеки од трети страни го поддржуваат и Python. Поради несоодветно одржување на пакетот, библиотеките на Јулија исто така го имаат овој проблем.
Иако првичното визуелизирање на податоците трае некое време, Јулија може да интерфејсува со библиотеките C.
Развојот на библиотеките на Јулија е неопходен за нејзиниот успех како нов јазик.
За пресметување статистика, линеарна алгебра, нумеричка интеграција, филтрирање, анализа на Фурие, оптимизација и решавање на обични диференцијални равенки, голема библиотека со математички функции е обезбедена од Matlab.
разноврсност
Python е лесен за разбирање и пишување јазик, што го прави разновиден. Прилагодливоста на Python го прави одличен за програмски задачи, вклучувајќи веб скриптирање, развој и автоматизација.
Бидејќи може да извршува задачи и користи различни библиотеки и рамки, Python е јазик на избор за програмерите.
Пајтон е пофлексибилен, додека Јулија се истакнува во решавањето проблеми во научното програмирање.
Инженерите кои првенствено се заинтересирани да го користат Matlab како едноставна алатка за кодирање за извршување на стандардни инженерски пресметки, ќе им биде корисно.
Едноставно е за некодирачите да конструираат извршна логика поради интегрираното развојно опкружување и дебагерот кои се веќе присутни.
Поддржани алатки
Секој програмер ќе избере програмски јазик кој нуди врвна поддршка за алатки за сите проекти за развој на софтвер.
Џулија има подобри резултати од Python во однос на поддршката за алатки. Поддршката за алатки на Julia е сè уште функционална, но поддршката за алатки на Python е одлична.
Поради ова, на Џулија ѝ недостигаат одредени дијагностички и ремедијациски способности на Python за проблеми со изведбата.
Дополнително, постои поголема шанса за небезбеден интерфејс во случајот на Јулија бидејќи тоа е нов јазик со мајчин API.
Интерактивната поставка што ја нуди MATLAB овозможува итеративно истражување, дизајнирање и решавање проблеми. Тоа е збирка на ресурси кои програмерите можат да ги користат.
Се одликува со алатки за управување со променливи на работниот простор и за увоз и извоз на податоци. Дополнително, вклучува алатки за обработка, дебагирање и профилирање на MATLAB-датотеки.
Заклучок
Ќе резимирам со тоа што ќе кажам дека Јулија е специјализиран јазик што најчесто го користат мала група.
Јулија веројатно ќе еволуира во омилен, баран јазик додека програмерите и заедницата ги прошируваат своите можности.
Милиони луѓе користат Python, кој е воспоставен јазик, и има безброј програми од трети страни на располагање. Од игри до истражување на податоци, се користи насекаде.
Наставната програма на секој програмер го вклучува Python како еден од основните јазици, и бидејќи новите јазици постојано се способни да се поврзуваат со него, тој нема да биде заменет наскоро.
Иако Julia и Python сега се најпопуларните програмски јазици во полето на науката за податоци, се предвидува дека MATLAB ќе добие популарност и опсег на апликации поради неговите супериорни способности за развој и распоредување на колективно моделирање.
Фактот дека корисниците можат да користат единствена робусна платформа за дизајнирање ML модели, анализирање податоци и градење десктоп и мобилни апликации со приспособени GUI-и значително ја подобрува позицијата на MATLAB во секторот на науката за податоци.
Оставете Одговор