पायथन ही एक प्रसिद्ध आणि सामान्यतः वापरली जाणारी प्रोग्रामिंग भाषा आहे. डेटा सायंटिस्ट, डेटा अॅनालिस्ट, मशीन लर्निंग इंजिनीअर आणि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंसमध्ये काम करणाऱ्यांसाठीही ही पसंतीची भाषा आहे.
कारण ती मुक्त-स्रोत भाषा आहे, ती सरळ आहे आणि त्यात विविध प्रकारचे कोडिंग पर्याय आहेत.
Python द्वारे कव्हर केलेल्या असंख्य वापर प्रकरणांपैकी, डेटा विश्लेषण हे सर्वात महत्वाचे बनले आहे. पायथन इकोसिस्टम लायब्ररी, टूल्स आणि अॅप्लिकेशन्सने समृद्ध आहे जे वैज्ञानिक संगणन आणि डेटा विश्लेषण सुलभ आणि जलद सक्षम करते.
ज्युलियाच्या निर्मात्यांसाठी पायथन पुरेसा जलद नाही, हा प्रोग्राम “वैज्ञानिक संगणन, मशीन शिक्षण, डेटा मायनिंग, मोठ्या प्रमाणात रेखीय बीजगणित, वितरित आणि समांतर संगणन,” त्यांच्या वर्णनानुसार.
ज्युलिया ऑफर करण्याची आकांक्षा बाळगते डेटा विश्लेषक आणि शास्त्रज्ञ केवळ जलद आणि आरामदायक निर्मितीच नाही तर विजेच्या वेगाने अंमलबजावणी देखील.
अॅरे, रेखीय बीजगणित आणि मॅट्रिक्स हे सर्व गणितीय आणि तांत्रिक प्रोग्रामिंग भाषेचे भाग आहेत जे मॅटलाब म्हणून ओळखले जातात. कोणत्याही क्रियाकलापासाठी हे उत्कृष्ट वातावरण म्हणून ओळखले जाते.
गेल्या 10 वर्षांमध्ये, मॅथेमॅटिका, मॅपल आणि मॅटलॅब सारखे वैज्ञानिक संगणन वातावरण लक्षणीयरीत्या अधिक लोकप्रिय झाले आहे कारण शास्त्रज्ञ आणि अभियंते अशा वातावरणात अधिक उत्पादनक्षम वाटतात.
या वातावरणात वापरल्या जाणार्या कमांड लँग्वेजचे विस्तृत टूलबॉक्स आणि साधे वाक्यरचना हे एक स्पष्ट कारण आहे.
या पोस्टमध्ये, आम्ही मॅटलॅब, ज्युलिया आणि पायथन यांची तुलना करू ज्यामुळे तुम्हाला कोणती भाषा कोणत्या उद्देशासाठी वापरली जाते आणि सर्वात महत्त्वाचे म्हणजे तुमच्यासाठी कोणती भाषा योग्य आहे हे समजण्यास मदत होईल.
परिचय python ला
यापैकी एक सर्वात लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषा आज Python वापरात आहे. ती प्रथम 1991 मध्ये वापरली गेली आणि ही उच्च-स्तरीय, व्याख्या केलेली, बहु-प्रतिमा भाषा आहे.
यात मशीन लर्निंग, आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स (AI) आणि अॅप्लिकेशन्स आणि वेबसाइट्स (ML) विकसित करण्यासाठी बरीच लायब्ररी आणि टूल्स आहेत. Python कदाचित ही भाषा आहे जी तुम्ही काहीही प्रोग्राम करण्यासाठी वापराल.
त्याच्या सामर्थ्यामुळे, अष्टपैलुत्वामुळे आणि सहजपणे समजल्या जाणार्या आणि मास्टर्ड सिंटॅक्समुळे, Python विकसकांमध्ये आवडते आहे.
जवळपास 70% विकासक भावना विश्लेषण आणि नैसर्गिक भाषा प्रक्रियेसाठी शक्तिशाली AI आणि ML अल्गोरिदम तयार करण्यासाठी Python चा वापर करण्याचा दावा करतात. डेटा सायन्ससाठी निवडलेल्या भाषा म्हणजे पायथन आणि आर.
पायथनच्या मोठ्या विकसक समुदायाने तयार केलेल्या असंख्य बाह्य लायब्ररीमुळे त्याची लवचिकता आहे.
डेटा सायन्समधील गणितीय आणि वैज्ञानिक कार्ये हाताळण्यासाठी पायथन यापैकी अनेक मॉड्यूल्स वापरतो. NumPy, TensorFlow, PyTorch, Pandas आणि Maplotlib हे सर्वात लोकप्रिय आहेत.
CSV आणि JSON फाइल्स सारख्या सामान्य डेटा फॉरमॅटसाठी Python चे समर्थन आणि SQL डेटाबेसशी संवाद साधण्याची क्षमता हे देखील ते वापरण्यासाठी मजबूत समर्थन आहे.
वैशिष्ट्ये
- ही एक मुक्तपणे डाउनलोड करण्यायोग्य मुक्त-स्रोत भाषा आहे जी ऑनलाइन उपलब्ध आहे.
- ही शिकण्यास सोपी, विकसक-अनुकूल, उच्च-स्तरीय प्रोग्रामिंग भाषा आहे.
- वर्ग, बहुरूपता, encapsulation, आणि इतर ऑब्जेक्ट-देणारं कल्पना भाषेद्वारे समर्थित आहेत.
- पायथन ही एक्स्टेंसिबल भाषा आहे, आणि C किंवा C++ Python प्रोग्राम लिहिण्यासाठी आणि संकलित करण्यासाठी वापरली जाऊ शकते.
- ही एक व्याख्या केलेली भाषा आहे, म्हणून संकलन आवश्यक नाही. कोड डीबगिंग ओळींद्वारे ओळींद्वारे कार्यान्वित केल्यामुळे सोपे केले जाते.
- पायथन लायब्ररींच्या भरीव संग्रहासह येतो ज्याचा उपयोग फक्त आयात करून विकास सुव्यवस्थित करण्यासाठी केला जाऊ शकतो. याचा परिणाम म्हणून विकासकांना तो अचूक कोड पुन्हा करण्याची गरज नाही.
- या डायनॅमिकली टाइप केलेल्या भाषेत वापरण्यापूर्वी व्हेरिएबल्स परिभाषित करणे आवश्यक नाही कारण डेटा प्रकार रन-टाइमवर ठरवला जातो.
परिचय जुलिया
2018 मध्ये रिलीज झालेल्या पहिल्या स्थिर आवृत्तीसह, ज्युलिया, प्रोग्रामिंग भाषांच्या क्षेत्रात नवीन आलेल्या, 2012 मध्ये डेटा सायन्स आणि मशीन लर्निंग समुदायांच्या जलद, गणित-केंद्रित भाषेच्या गरजा पूर्ण करण्यासाठी तयार करण्यात आली.
आधुनिक हार्डवेअरच्या सहाय्याने समवर्ती, समांतर, आणि वितरित संगणन क्षमता, ज्युलिया ही एक प्रोग्रामिंग भाषा आहे जी इतर प्रोग्रामिंग भाषांमधील सर्वात नाजूक पैलू एकत्र करते.
ज्युलियाचे वाक्यरचना, जे मुख्यत्वे तांत्रिक संगणनासाठी आहे, पायथनच्या तुलनेत आहे.
ज्युलिया ही डायनॅमिक, उच्च-स्तरीय, उच्च-कार्यक्षमता प्रोग्रामिंग भाषा आहे.
हा या भाषेचा अत्यावश्यक घटक असल्याने, रेखीय बीजगणिताचा वापर मशीन लर्निंग, डेटा सायन्स, डेटा मायनिंग, संख्यात्मक विश्लेषण आणि कोणत्याही गणिताच्या उद्देशासाठी केला जातो.
ज्युलियाची साधेपणा, उत्कृष्ट कार्यक्षमता आणि गती यामुळे ते क्लिष्ट डेटा मॉडेल्ससह वापरण्यास आकर्षक बनते.
परंतु शास्त्रज्ञांसाठी, विज्ञानाच्या सूत्रीय भाषेचे कोडमध्ये भाषांतर करण्याची शक्यता एक डील-ब्रेकर आहे: ज्युलियाला ग्रीक वर्णमालाचे समर्थन आहे, गणितीय समीकरणांचा वापर प्रथम त्यांना कोडिंग भाषेत रूपांतरित न करता सक्षम करते.
वैशिष्ट्ये
- ज्युलिया सरळ वाक्यरचना वापरते.
- प्रॉम्प्ट कमांड्स जोडण्यासाठी, ज्युलियाकडे परस्परसंवादी कमांड लाइन आणि रीड इव्हल प्रिंट लूप (REPL) आहे.
- Fortran, C आणि Python प्रोग्राम्सशी संवाद साधण्यासाठी, ते सहजपणे आयात करू शकते आणि बाह्य लायब्ररी वापरू शकते.
- जस्ट-इन-टाइम (जेआयटी) संकलन हे संकलित भाषेतील ज्युलियाचे वैशिष्ट्य आहे. ज्युलिया संकलनासाठी LLVM फ्रेमवर्क वापरते, जे त्याच्या द्रुत अंमलबजावणीसाठी योगदान देते.
- ज्युलियाची वाक्यरचना गणितावर आधारित कोडिंगवर काम करणाऱ्या प्रत्येकासाठी वापरण्यास सोपी आहे कारण ते गणितीय समीकरणांसारखे आहे.
- मेटा-प्रोग्रामिंग हे ज्युलियाचे वैशिष्ट्य आहे जे ज्युलिया प्रोग्राम्सना ज्युलिया ऍप्लिकेशन्स तयार करण्यास सक्षम करते.
- हे डीबगरसह येते जे प्रोग्रामरना ब्रेकपॉइंट सेट करण्यास आणि परिणामांचे परीक्षण करण्यास सक्षम करते.
- स्टॅटिक आणि डायनॅमिक दोन्ही प्रकार ज्युलियाद्वारे समर्थित आहेत. व्हेरिएबल वापरण्यापूर्वी, तुम्ही ते घोषित करू शकता किंवा तुम्ही एक फंक्शन तयार करू शकता जे व्हेरिएबल्स अस्पष्टपणे घेते.
परिचय मातलाब
संवादात्मक वातावरण आणि चौथ्या पिढीची उच्च-स्तरीय प्रोग्रामिंग भाषा MATLAB (मॅट्रिक्स प्रयोगशाळा) संख्यात्मक गणना, व्हिज्युअलायझेशन आणि प्रोग्रामिंगसाठी वापरली जाते.
हे मॅट्रिक्स हाताळणी, फंक्शन्स आणि डेटाचे प्लॉटिंग, अल्गोरिदमची अंमलबजावणी, विकास सक्षम करते वापरकर्ता इंटरफेस, C, C++, Java आणि FORTRAN सारख्या इतर भाषांमध्ये लिहिलेल्या प्रोग्राम्ससह परस्परसंवाद आणि अल्गोरिदमचे विश्लेषण आणि विकास, मॉडेल आणि अनुप्रयोगांची निर्मिती आणि वापरकर्ता इंटरफेसची अंमलबजावणी.
तुम्ही अनेक अंगभूत आदेशांच्या मदतीने गणितीय आकडेमोड करू शकता, तक्ते तयार करू शकता आणि संख्यात्मक दृष्टिकोन वापरू शकता आणि गणित कार्ये.
अनेक दशकांच्या उत्क्रांतीनंतर, MATLAB आता फ्लॅट फाइल्स, डेटाबेस, क्लाउड स्टोरेज, डेटा कलेक्शन गियर आणि थेट आर्थिक डेटा प्रवाहातील डेटा वाचू शकते.
MATLAB पूर्वी व्हेक्टर आणि मॅट्रिक्समध्ये स्थिर संख्यात्मक डेटासह कार्य करण्यासाठी अद्भुत होते. त्याच्या विस्तारित क्षमतेमुळे, वापरकर्ते आता अत्याधुनिक मशीन लर्निंग मॉडेल्स चालवू शकतात, डेटा व्हिज्युअलायझेशन करू शकतात आणि मोबाईल आणि डेस्कटॉप ऍप्लिकेशन्स देखील विकसित करू शकतात.
GUI (ग्राफिकल यूजर इंटरफेस) आणि इतर साधने, जसे की सिग्नल विश्लेषण आणि ट्यूनर ऑफर करून, MATLAB परस्परसंवादी वातावरण प्रदान करते. MATLAB सॉफ्टवेअर निर्मिती आणि डीबगिंगसाठी साधने देखील ऑफर करते.
GUI द्वारे, MATLAB मध्ये फायली आयात आणि निर्यात करणे सोपे आहे. जसजसे आम्ही आमच्या सॉफ्टवेअरच्या निर्मितीमध्ये जातो तसतसे आम्ही वर्कस्पेस डेटाची तपासणी करू शकतो आणि आवश्यकतेनुसार त्यात बदल करू शकतो.
वैशिष्ट्ये
- संख्यात्मक आणि सांकेतिक दोन्ही संगणन त्याद्वारे केले जाऊ शकते.
- ही एक उच्च-स्तरीय भाषा आहे जी मुख्यतः अभियांत्रिकी आणि वैज्ञानिक संगणकांमध्ये वापरली जाते.
- हे रेखीय बीजगणित, सांख्यिकी, फूरियर विश्लेषण, फिल्टरिंग, ऑप्टिमायझेशन, संख्यात्मक एकत्रीकरण आणि सामान्य विभेदक समीकरणांच्या निराकरणासाठी गणितीय कार्यांची एक मोठी लायब्ररी देते.
- यात सानुकूल प्लॉट बनवण्याची साधने तसेच डेटा पाहण्यासाठी अंगभूत व्हिज्युअल समाविष्ट आहेत.
- हे अद्वितीय ग्राफिकल वापरकर्ता इंटरफेससह अॅप्स तयार करण्यासाठी साधने ऑफर करते.
- MATLAB साठी प्रोग्रॅमिंग इंटरफेस डेव्हलपरना त्यांच्या प्रोग्राम्सची कार्यक्षमता आणि देखभालक्षमता वाढविण्यासाठी साधने प्रदान करते.
- हे C, Java,.NET, आणि Microsoft Excel सह तृतीय-पक्ष प्रोग्राम आणि भाषांसह MATLAB-आधारित अल्गोरिदमसाठी एकत्रीकरण साधने ऑफर करते.
- JDBC/ODBC डेटाबेसमधील विविध प्रकारच्या रिअल-टाइम डेटाला MATLAB द्वारे सेन्सर, व्हिडिओ, चित्र, टेलीमेट्री, बायनरी आणि इतर प्रकारच्या डेटासह स्थानिकरित्या समर्थित केले जाऊ शकते.
मॅटलॅब, ज्युलिया आणि पायथनमधील फरक
लोकप्रियता
पायथन आता सर्वाधिक वापरल्या जाणार्या प्रोग्रामिंग भाषांच्या यादीत शीर्षस्थानी आहे. कोणत्याही भाषेसाठी सर्वात मोठ्या विकसक समुदायांपैकी एक असलेल्या, ती 30 वर्षांहून अधिक काळ वापरात आहे आणि प्रत्येक कल्पनीय समस्येसाठी उत्तरे आणि सहाय्य प्रदान करते.
जरी चाहत्यांची संख्या सतत वाढत असली तरीही, ज्युलियाचा एक लहान परंतु वचनबद्ध समुदाय आहे आणि बहुतेक समर्थन अद्याप लेखकांनी प्रदान केले आहे.
ज्युलिया-विशिष्ट ब्लॉग आणि वाढणारा समुदाय विविध प्लॅटफॉर्मवर ते वापरण्याबद्दल त्यांचे ज्ञान सामायिक करतो.
डेटा सायन्सच्या बाहेर ज्युलियाचा वापर मोठ्या प्रमाणात वाढण्याची अपेक्षा आहे.
भाषेने नुकतीच वेब डेव्हलपमेंट फ्रेमवर्क स्वीकारण्यास सुरुवात केली आहे, विकासाच्या शक्यतांचा विस्तार केला आहे आणि परिणामी, विकासकांचा पूल वापरला आहे.
दुसरीकडे, MATLAB ला पोर्टेबिलिटीवर काही मर्यादा आहेत कारण हा एक महाग प्रोग्राम आहे.
फक्त MATLAB किंवा MATLAB घटक रनटाइम असलेले प्लॅटफॉर्म इतर प्लॅटफॉर्मवर (MCR) MATLAB फाइल्स कार्यान्वित करू शकतात. MATLAB चे OOP अधिक अत्याधुनिक आणि क्लिष्ट असल्यामुळे काही लोकांसाठी ते अधिक गोंधळात टाकणारे असू शकते.
तथापि, MATLAB ही अनेकदा अधिक परिष्कृत भाषा असते.
गती
कोड विकसित करताना अंमलबजावणीची गती महत्त्वपूर्ण आहे. ज्युलियाला ज्या गतीने कार्यान्वित केले जाते ते सी प्रोग्रामिंग भाषेप्रमाणेच आहे. हे द्रुत भाषा प्रदान करण्यासाठी विकसित केले गेले.
इतर अर्थ लावलेल्या भाषांप्रमाणे, ज्युलिया अंमलबजावणीची गती वाढवत नाही. ज्युलियामध्ये प्रोग्राम तयार करण्यासाठी, LLVM फ्रेमवर्क वापरला जातो. \
मॅन्युअल प्रोफाइलिंग आणि ऑप्टिमायझेशन तंत्रांचा वापर न करता, ज्युलिया कार्यप्रदर्शन अडचणींना संबोधित करते ज्यासाठी गती आवश्यक आहे. बिग डेटा आवश्यक असलेल्या समस्यांसाठी, मेघ संगणन, डेटा विश्लेषण आणि सांख्यिकी संगणन, ज्युलिया एक विलक्षण उत्तर देते.
हे स्पष्ट आहे की ज्युलिया पायथनपेक्षा श्रेष्ठ आहे जेव्हा आपण त्याच्या कार्यक्षमतेचा आणि वेगवानपणामध्ये फरक करतो.
दुसरीकडे, मॅटलॅब ही एक उच्च-स्तरीय प्रोग्रामिंग भाषा आहे डेटा स्ट्रक्चर्स, फ्लो स्टेटमेंट्स, फंक्शन्स, आउटपुट/इनपुट आणि ऑब्जेक्ट ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग नियंत्रित करा.
हे द्रुत थ्रो-अवे अॅप्लिकेशन्सची जलद निर्मिती तसेच सर्वसमावेशक, क्लिष्ट आणि मोठे अॅप्लिकेशन प्रोग्राम तयार करण्यास अनुमती देते.
ग्रंथालये
केवळ या लायब्ररी आयात करून आणि त्यांची कार्ये वापरून, पायथनची विशाल लायब्ररी पायथनसाठी विकसित करणे अधिक सोपे करते.
पायथनशी तुलना केली असता, ज्युलियाला लायब्ररी संसाधनांची कमतरता आहे. मोठ्या संख्येने तृतीय-पक्ष लायब्ररी देखील पायथनला समर्थन देतात. अपुर्या पॅकेज मेन्टेनन्समुळे, ज्युलियाच्या लायब्ररीतही ही समस्या आहे.
जरी सुरुवातीला डेटा व्हिज्युअलाइज करण्यासाठी थोडा वेळ लागतो, तरीही ज्युलिया सी लायब्ररीसह इंटरफेस करू शकते.
नवीन भाषा म्हणून यशस्वी होण्यासाठी ज्युलियाच्या ग्रंथालयांचा विकास आवश्यक आहे.
सांख्यिकी, रेखीय बीजगणित, संख्यात्मक एकत्रीकरण, फिल्टरिंग, फूरियर विश्लेषण, ऑप्टिमायझेशन आणि सामान्य भिन्न समीकरणे सोडवण्यासाठी गणितीय कार्यांची एक मोठी लायब्ररी मॅटलॅबद्वारे प्रदान केली जाते.
अष्टपैलुत्व
पायथन ही समजण्यास आणि लिहिण्यास सोपी भाषा आहे, ती बहुमुखी बनवते. पायथनची अनुकूलता हे वेब स्क्रिप्टिंग, विकास आणि ऑटोमेशनसह प्रोग्रामिंग कार्यांसाठी उत्कृष्ट बनवते.
कारण ते कार्य करू शकते आणि विविध लायब्ररी आणि फ्रेमवर्क वापरते, पायथन ही विकसकांसाठी पसंतीची भाषा आहे.
पायथन अधिक लवचिक आहे, तर ज्युलिया वैज्ञानिक प्रोग्रामिंगमधील समस्या सोडवण्यात उत्कृष्ट आहे.
मानक अभियांत्रिकी गणना करण्यासाठी मॅटलॅबचा वापर एक सरळ कोडिंग साधन म्हणून करण्यात प्रामुख्याने स्वारस्य असलेल्या अभियंत्यांना ते उपयुक्त वाटेल.
एकात्मिक विकास वातावरण आणि डीबगर आधीपासून अस्तित्वात असल्यामुळे गैर-कोडर्ससाठी एक्झिक्युटेबल लॉजिक तयार करणे सोपे आहे.
साधने समर्थित
कोणताही प्रोग्रामर प्रोग्रामिंग भाषा निवडेल जी सर्व सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंट प्रकल्पांसाठी उत्कृष्ट साधन समर्थन देते.
ज्युलिया टूल सपोर्टच्या बाबतीत पायथनपेक्षा चांगली कामगिरी करते. ज्युलियाचा टूलींग सपोर्ट अजूनही कार्यरत आहे, पण पायथनचा टूलिंग सपोर्ट उत्तम आहे.
यामुळे, ज्युलियाकडे कार्यप्रदर्शन समस्यांसाठी पायथनच्या काही निदान आणि उपाय क्षमतांचा अभाव आहे.
याव्यतिरिक्त, ज्युलियाच्या बाबतीत असुरक्षित इंटरफेसची उच्च शक्यता आहे कारण ती मूळ API सह नवीन भाषा आहे.
MATLAB द्वारे ऑफर केलेली परस्परसंवादी सेटिंग पुनरावृत्ती शोध, डिझाइन आणि समस्या सोडवणे सक्षम करते. हा संसाधनांचा संग्रह आहे जो प्रोग्रामर वापरू शकतात.
यात वर्कस्पेस व्हेरिएबल्स व्यवस्थापित करण्यासाठी आणि डेटा आयात आणि निर्यात करण्यासाठी साधने वैशिष्ट्ये आहेत. याव्यतिरिक्त, यात MATLAB फायलींवर प्रक्रिया करणे, डीबग करणे आणि प्रोफाइल करणे यासाठी साधने समाविष्ट आहेत.
निष्कर्ष
मी असे सांगून सारांश देईन की ज्युलिया ही एक विशेष भाषा आहे जी बहुतेक लहान गटाद्वारे वापरली जाते.
डेव्हलपर आणि समुदाय त्याच्या क्षमतांचा विस्तार करत असताना ज्युलिया कदाचित एक चांगली पसंतीची, मागणी असलेली भाषा म्हणून विकसित होईल.
लाखो लोक पायथन वापरतात, जी एक स्थापित भाषा आहे आणि तेथे असंख्य तृतीय-पक्ष प्रोग्राम उपलब्ध आहेत. गेमपासून ते डेटा रिसर्चपर्यंत, ते सर्वत्र वापरले जाते.
प्रत्येक विकसकाच्या अभ्यासक्रमात पायथनचा मूलभूत भाषांपैकी एक म्हणून समावेश होतो आणि नवीन भाषा सतत त्याच्याशी जोडण्यास सक्षम असल्याने, ती लवकरच बदलली जाणार नाही.
ज्युलिया आणि पायथन आता डेटा सायन्स क्षेत्रातील सर्वात लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषा असल्या तरी, MATLAB ला त्याच्या उत्कृष्ट सामूहिक मॉडेलिंग विकास आणि उपयोजन क्षमतांमुळे लोकप्रियता आणि अनुप्रयोग कालावधी वाढण्याचा अंदाज आहे.
वापरकर्ते ML मॉडेल डिझाइन करण्यासाठी, डेटाचे विश्लेषण करण्यासाठी आणि सानुकूलित GUI सह डेस्कटॉप आणि मोबाइल अॅप्स तयार करण्यासाठी एक मजबूत प्लॅटफॉर्म वापरू शकतात हे तथ्य डेटा विज्ञान क्षेत्रातील MATLAB चे स्थान लक्षणीयरीत्या सुधारते.
प्रत्युत्तर द्या