Python ialah bahasa pengaturcaraan yang terkenal dan biasa digunakan. Ia juga merupakan bahasa pilihan untuk Saintis Data, Penganalisis Data, Jurutera Pembelajaran Mesin dan mereka yang bekerja dalam Kepintaran Buatan.
Kerana ia adalah bahasa sumber terbuka, ia adalah mudah dan mempunyai pelbagai alternatif pengekodan.
Di antara banyak kes penggunaan yang diliputi oleh Python, analitik data telah berkembang menjadi salah satu yang paling penting. Ekosistem Python kaya dengan perpustakaan, alatan dan aplikasi yang membolehkan pengkomputeran saintifik dan analisis data lebih mudah dan pantas.
Python tidak cukup pantas untuk pencipta Julia, sebuah program yang bertujuan untuk "pengkomputeran saintifik, pembelajaran mesin, perlombongan data, algebra linear berskala besar, pengkomputeran teragih dan selari,” menurut penerangan mereka.
Julia bercita-cita untuk menawarkan penganalisis data dan saintis bukan sahaja penciptaan yang pantas dan selesa tetapi juga pelaksanaan sepantas kilat.
Tatasusunan, algebra linear dan matriks adalah sebahagian daripada bahasa pengaturcaraan matematik dan teknikal yang dikenali sebagai Matlab. Ia terkenal sebagai suasana terbaik untuk sebarang aktiviti.
Sepanjang 10 tahun yang lalu, persekitaran pengkomputeran saintifik seperti Mathematica, Maple, dan Matlab telah menjadi lebih popular dengan ketara hasil daripada fakta bahawa saintis dan jurutera berasa lebih produktif dalam persekitaran sedemikian.
Kotak alat yang luas dan sintaks mudah bahasa arahan yang digunakan dalam persekitaran ini adalah satu punca yang jelas.
Dalam siaran ini, kami akan membandingkan Matlab, Julia dan Python untuk membantu anda memahami bahasa yang digunakan untuk tujuan apa dan, yang paling penting, bahasa mana yang sesuai untuk anda.
Pengenalan kepada Python
Salah satu bahasa pengaturcaraan yang paling popular yang digunakan hari ini ialah Python. Ia pertama kali digunakan pada tahun 1991 dan merupakan bahasa peringkat tinggi, ditafsirkan, berbilang paradigma.
Ia mengandungi banyak perpustakaan dan alatan untuk pembelajaran mesin, kecerdasan buatan (AI) dan membangunkan aplikasi dan tapak web (ML). Python mungkin bahasa yang anda akan gunakan untuk memprogramkan apa sahaja.
Oleh kerana kuasanya, serba boleh dan sintaks yang mudah difahami serta dikuasai, Python adalah kegemaran di kalangan pembangun.
Hampir 70% pembangun mendakwa menggunakan Python untuk mencipta algoritma AI dan ML yang berkuasa untuk analisis sentimen dan Pemprosesan Bahasa Semulajadi. Bahasa pilihan untuk sains data ialah Python dan R.
Banyak perpustakaan luaran yang telah dicipta oleh komuniti pembangun besar Python adalah yang memberikannya fleksibiliti.
Python menggunakan beberapa modul ini untuk mengendalikan tugasan matematik dan saintifik dalam sains data. Antara yang paling popular ialah NumPy, TensorFlow, PyTorch, Pandas dan Maplotlib.
Sokongan Python untuk format data biasa seperti fail CSV dan JSON serta keupayaannya untuk berinteraksi dengan pangkalan data SQL juga merupakan alasan yang kukuh untuk menggunakannya.
Ciri-ciri
- Ia adalah bahasa sumber terbuka yang boleh dimuat turun secara percuma yang tersedia dalam talian.
- Ia adalah bahasa pengaturcaraan peringkat tinggi yang mudah dipelajari, mesra pembangun.
- Kelas, polimorfisme, enkapsulasi dan idea berorientasikan objek lain disokong oleh bahasa.
- Python ialah bahasa yang boleh diperluaskan, dan C atau C++ boleh digunakan untuk menulis dan menyusun atur cara Python.
- Ia adalah bahasa yang ditafsirkan, oleh itu penyusunan tidak diperlukan. Penyahpepijatan kod menjadi lebih mudah dengan baris yang dilaksanakan baris demi baris.
- Python datang dengan koleksi perpustakaan yang banyak yang boleh digunakan untuk menyelaraskan pembangunan dengan hanya mengimportnya. Pembangun tidak perlu membuat semula kod tepat itu sebagai akibatnya.
- Pembolehubah tidak perlu ditakrifkan sebelum digunakan dalam bahasa yang ditaip secara dinamik ini kerana jenis data diputuskan pada masa jalankan.
Pengenalan kepada Julia
Dengan versi stabil pertama yang dikeluarkan pada 2018, Julia, pendatang baharu dalam bidang bahasa pengaturcaraan, telah dicipta pada 2012 untuk memenuhi keperluan komuniti Sains Data dan Pembelajaran Mesin untuk bahasa yang lebih pantas dan berorientasikan matematik.
Dengan bantuan Serentak, Selari, dan perkakasan moden Pengkomputeran yang Diagihkan keupayaan, Julia ialah bahasa pengaturcaraan yang menggabungkan aspek paling halus bahasa pengaturcaraan lain.
Sintaks Julia, yang sebahagian besarnya dimaksudkan untuk pengkomputeran teknikal, adalah setanding dengan Python.
Julia ialah bahasa pengaturcaraan yang dinamik, tahap tinggi dan berprestasi tinggi.
Memandangkan ia merupakan komponen penting dalam bahasa ini, algebra linear digunakan secara meluas dalam pembelajaran mesin, sains data, perlombongan data, analisis berangka dan untuk sebarang tujuan matematik.
Kesederhanaan, kecekapan yang sangat baik dan kelajuan Julia menjadikannya menarik untuk digunakan dengan model data yang rumit.
Tetapi bagi saintis, kemungkinan menterjemah bahasa formula Sains kepada kod adalah pemecah perjanjian: Julia mempunyai sokongan untuk abjad Yunani, membolehkan penggunaan persamaan matematik tanpa terlebih dahulu menukarnya menjadi bahasa pengekodan.
Ciri-ciri
- Julia menggunakan sintaks yang mudah.
- Untuk menambah arahan segera, Julia mempunyai baris arahan interaktif dan Read Eval Print Loop (REPL).
- Untuk berinteraksi dengan program Fortran, C dan Python, ia boleh mengimport dan menggunakan perpustakaan luaran dengan mudah.
- Kompilasi Just-in-time (JIT) ialah ciri bahasa yang disusun Julia. Julia menggunakan rangka kerja LLVM untuk koleksi, yang menyumbang kepada pelaksanaan pantasnya.
- Sintaks Julia mudah digunakan untuk sesiapa sahaja yang bekerja pada pengekodan berasaskan matematik kerana ia menyerupai persamaan matematik.
- Pengaturcaraan meta ialah ciri Julia yang membolehkan program Julia menghasilkan aplikasi Julia.
- Ia datang dengan penyahpepijat yang membolehkan pengaturcara menetapkan titik putus dan memeriksa hasilnya.
- Kedua-dua jenis statik dan dinamik disokong oleh Julia. Sebelum menggunakan pembolehubah, anda boleh mengisytiharkannya, atau anda boleh mencipta fungsi yang mengambil pembolehubah secara tersirat.
Pengenalan kepada Matlab
Persekitaran interaktif dan bahasa pengaturcaraan peringkat tinggi generasi keempat MATLAB (makmal matriks) digunakan untuk pengiraan berangka, visualisasi dan pengaturcaraan.
Ia membolehkan manipulasi matriks, perancangan fungsi dan data, pelaksanaan algoritma, pembangunan antara muka pengguna, interaksi dengan program yang ditulis dalam bahasa lain, seperti C, C++, Java, dan FORTRAN, dan analisis dan pembangunan algoritma, penciptaan model dan aplikasi, dan pelaksanaan antara muka pengguna.
Anda boleh membuat pengiraan matematik, mencipta carta dan menggunakan pendekatan berangka dengan bantuan banyak arahan terbina dalam dan fungsi matematik.
Selepas beberapa dekad evolusi, MATLAB kini boleh membaca data daripada fail rata, pangkalan data, storan awan, peralatan pengumpulan data, dan juga aliran data kewangan secara langsung.
MATLAB dahulunya bagus untuk bekerja dengan data berangka statik dalam vektor dan matriks. Disebabkan keupayaannya yang semakin berkembang, pengguna kini boleh menjalankan model pembelajaran mesin yang canggih, melakukan visualisasi data, dan juga membangunkan aplikasi mudah alih dan desktop.
Dengan menawarkan GUI (Antara Muka Pengguna Grafik) dan alatan lain, seperti analisis isyarat dan penala, MATLAB menawarkan persekitaran interaktif. MATLAB juga menawarkan alat untuk penciptaan perisian dan penyahpepijatan.
Melalui GUI, mengimport dan mengeksport fail dalam MATLAB adalah mudah. Semasa kami membuat penciptaan perisian kami, kami boleh memeriksa data ruang kerja dan mengubahnya mengikut keperluan.
Ciri-ciri
- Kedua-dua pengkomputeran berangka dan simbolik boleh dilakukan dengannya.
- Ia adalah bahasa peringkat tinggi yang kebanyakannya digunakan dalam komputer kejuruteraan dan saintifik.
- Ia menawarkan perpustakaan fungsi matematik yang cukup besar untuk algebra linear, statistik, analisis Fourier, penapisan, pengoptimuman, penyepaduan berangka, dan penyelesaian persamaan pembezaan biasa.
- Ia termasuk alat untuk membuat plot tersuai serta visual terbina dalam untuk melihat data.
- Ia menawarkan alat untuk mencipta aplikasi dengan antara muka pengguna grafik yang unik.
- Antara muka pengaturcaraan untuk MATLAB menyediakan pembangun dengan alatan untuk meningkatkan prestasi dan kebolehselenggaraan program mereka.
- Ia menawarkan alat penyepaduan untuk algoritma berasaskan MATLAB dengan program dan bahasa pihak ketiga, termasuk C, Java,.NET dan Microsoft Excel.
- Pelbagai data masa nyata daripada pangkalan data JDBC/ODBC boleh disokong secara asli oleh MATLAB, termasuk penderia, video, gambar, telemetri, binari dan jenis data lain.
Perbezaan antara Matlab, Julia dan Python
Populariti
Python kini berada di bahagian atas senarai bahasa pengaturcaraan yang paling banyak digunakan. Dengan salah satu komuniti pembangun terbesar untuk mana-mana bahasa, ia telah digunakan selama lebih daripada 30 tahun dan menyediakan jawapan dan bantuan untuk setiap masalah yang boleh difikirkan.
Walaupun bilangan peminat semakin meningkat, Julia mempunyai komuniti yang kecil tetapi komited, dan majoriti sokongan masih diberikan oleh pengarang.
Blog khusus Julia dan komuniti yang sedang berkembang berkongsi pengetahuan mereka tentang menggunakannya pada pelbagai platform.
Penggunaan Julia di luar sains data dijangka akan semakin ketara.
Bahasa ini baru sahaja mula menerima rangka kerja pembangunan web, mengembangkan pelbagai kemungkinan pembangunan dan, akibatnya, kumpulan pembangun menggunakannya.
Sebaliknya, MATLAB mempunyai batasan tertentu pada kemudahalihan kerana ia adalah program yang mahal.
Hanya platform dengan MATLAB atau MATLAB Component Runtime boleh melaksanakan fail MATLAB pada platform lain (MCR). Oleh kerana OOP MATLAB adalah lebih canggih dan rumit, ia boleh membingungkan orang tertentu.
Walau bagaimanapun, MATLAB selalunya merupakan bahasa yang lebih canggih.
Mempercepatkan
Kepantasan pelaksanaan adalah penting semasa membangunkan kod. Kepantasan di mana Julia dilaksanakan adalah serupa dengan bahasa pengaturcaraan C. Ia dibangunkan untuk menyediakan bahasa yang cepat.
Tidak seperti bahasa tafsiran lain, Julia tidak mempercepatkan pelaksanaan. Untuk mencipta program dalam Julia, rangka kerja LLVM digunakan. \
Tanpa menggunakan teknik pemprofilan dan pengoptimuman manual, Julia menangani kesukaran prestasi yang memerlukan kepantasan. Untuk masalah yang memerlukan Data Besar, Cloud Computing, Analisis Data dan Pengkomputeran Statistik, Julia menawarkan jawapan yang hebat.
Jelas sekali bahawa Julia lebih unggul daripada Python apabila kita membezakan prestasi dan kepantasannya.
Matlab, sebaliknya, adalah bahasa pengaturcaraan peringkat tinggi yang menampilkan struktur data, penyataan aliran kawalan, fungsi, output/input dan pengaturcaraan berorientasikan objek.
Ia membolehkan penciptaan pantas aplikasi buang cepat serta penciptaan program aplikasi yang komprehensif, rumit dan besar.
Perpustakaan
Dengan hanya mengimport perpustakaan ini dan menggunakan fungsinya, perpustakaan Python yang luas menjadikan pembangunan untuk Python lebih mudah.
Jika dibandingkan dengan Python, Julia mengalami kekurangan sumber perpustakaan yang luas. Sebilangan besar perpustakaan pihak ketiga juga menyokong Python. Kerana penyelenggaraan pakej yang tidak mencukupi, perpustakaan Julia juga menghadapi masalah ini.
Walaupun pada mulanya menggambarkan data mengambil sedikit masa, Julia boleh antara muka dengan perpustakaan C.
Pembangunan perpustakaan Julia adalah perlu untuk kejayaannya sebagai bahasa baharu.
Untuk mengira statistik, algebra linear, penyepaduan berangka, penapisan, analisis Fourier, pengoptimuman, dan menyelesaikan persamaan pembezaan biasa, perpustakaan besar fungsi matematik disediakan oleh Matlab.
serba boleh
Python ialah bahasa yang mudah difahami dan ditulis, menjadikannya serba boleh. Kebolehsuaian Python menjadikannya sangat baik untuk tugas pengaturcaraan termasuk skrip web, pembangunan dan automasi.
Kerana ia boleh melakukan tugas dan menggunakan pelbagai perpustakaan dan rangka kerja, Python ialah bahasa pilihan untuk pembangun.
Python lebih fleksibel, manakala Julia cemerlang dalam menyelesaikan masalah dalam pengaturcaraan saintifik.
Jurutera yang amat berminat untuk menggunakan Matlab sebagai alat pengekodan yang mudah untuk menjalankan pengiraan kejuruteraan standard akan mendapati ia berguna.
Adalah mudah bagi bukan pengekod untuk membina logik boleh laku kerana persekitaran pembangunan bersepadu dan penyahpepijat yang telah sedia ada.
Alat Disokong
Mana-mana pengaturcara akan memilih bahasa pengaturcaraan yang menawarkan sokongan alat terkemuka untuk semua projek pembangunan perisian.
Julia berprestasi lebih baik daripada Python dari segi sokongan alat. Sokongan perkakas Julia masih berfungsi, tetapi sokongan perkakas Python sangat bagus.
Oleh sebab itu, Julia tidak mempunyai keupayaan diagnostik dan pemulihan Python tertentu untuk masalah prestasi.
Selain itu, terdapat peluang yang lebih tinggi untuk antara muka yang tidak selamat dalam kes Julia kerana ia adalah bahasa baru dengan API asli.
Tetapan interaktif yang ditawarkan oleh MATLAB membolehkan penerokaan berulang, reka bentuk dan penyelesaian masalah. Ia adalah koleksi sumber yang boleh digunakan oleh pengaturcara.
Ia menampilkan alat untuk mengurus pembolehubah ruang kerja dan mengimport serta mengeksport data. Selain itu, ia termasuk alat untuk pemprosesan, penyahpepijatan dan pemprofilan fail MATLAB.
Kesimpulan
Saya akan merumuskan dengan mengatakan bahawa Julia adalah bahasa khusus yang kebanyakannya digunakan oleh sekumpulan kecil.
Julia mungkin akan berkembang menjadi bahasa yang disukai ramai dan dalam permintaan apabila pembangun dan komuniti meluaskan keupayaannya.
Berjuta-juta orang menggunakan Python, yang merupakan bahasa yang mantap, dan terdapat banyak program pihak ketiga yang tersedia. Daripada permainan kepada penyelidikan data, ia digunakan di mana-mana.
Setiap kurikulum pembangun menyertakan Python sebagai salah satu bahasa asas, dan memandangkan bahasa baharu sentiasa dapat berhubung dengannya, ia tidak akan diganti dalam masa terdekat.
Walaupun Julia dan Python kini merupakan bahasa pengaturcaraan yang paling popular dalam bidang sains data, MATLAB diramalkan akan mendapat populariti dan rentang aplikasi kerana keupayaan pembangunan dan penggunaan pemodelan kolektif yang unggul.
Hakikat bahawa pengguna boleh menggunakan satu platform yang teguh untuk mereka bentuk model ML, menganalisis data dan membina aplikasi desktop dan mudah alih dengan GUI tersuai dengan ketara meningkatkan kedudukan MATLAB dalam sektor sains data.
Sila tinggalkan balasan anda