Python သည် လူသိများပြီး အသုံးများသော programming language တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များ၊ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူများ၊ စက်သင်ယူမှုအင်ဂျင်နီယာများနှင့် Artificial Intelligence တွင် အလုပ်လုပ်နေသူများအတွက် ဦးစားပေးဘာသာစကားလည်းဖြစ်သည်။
၎င်းသည် open-source ဘာသာစကားဖြစ်သောကြောင့်၊ ၎င်းသည် ရိုးရှင်းပြီး coding အခြားရွေးချယ်စရာများစွာရှိသည်။
Python မှ အကျုံးဝင်သော များပြားလှသော အသုံးပြုမှုကိစ္စများတွင် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုသည် အရေးကြီးဆုံးတစ်ခုဖြစ်လာသည်။ Python ဂေဟစနစ်တွင် သိပ္ပံနည်းကျ တွက်ချက်ခြင်းနှင့် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းတို့ကို ပိုမိုလွယ်ကူမြန်ဆန်စေမည့် စာကြည့်တိုက်များ၊ ကိရိယာများနှင့် အပလီကေးရှင်းများ ကြွယ်ဝပါသည်။
Python သည် "သိပ္ပံနည်းကျ တွက်ချက်ခြင်းအတွက် ရည်ရွယ်သည့် ပရိုဂရမ်တစ်ခုဖြစ်သည့် Julia ကို ဖန်တီးသူများအတွက် မလုံလောက်ပါ။ စက်သင်ယူမှုဒေတာတူးဖော်ခြင်း၊ အကြီးစား မျဉ်းသားအက္ခရာသင်္ချာ၊ ဖြန့်ဝေခြင်းနှင့် အပြိုင်တွက်ချက်ခြင်း” လို့ သူတို့ရဲ့ဖော်ပြချက်အရ သိရပါတယ်။
ဂျူလီယာက ကမ်းလှမ်းလိုသည်။ ဒေတာသုံးသပ်သူများနှင့် သိပ္ပံပညာရှင်များ လျင်မြန်ပြီး သက်တောင့်သက်သာရှိသော ဖန်တီးမှုသာမက လျှပ်စီးလက်မြန်သော လုပ်ဆောင်ချက်လည်းဖြစ်သည်။
Arrays များ၊ linear algebra နှင့် matrices များသည် Matlab ဟုခေါ်သော သင်္ချာနှင့် နည်းပညာဆိုင်ရာ ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကား၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်သည်။ မည်သည့်လှုပ်ရှားမှုအတွက်မဆို ထိပ်တန်းအဆင့်ရှိ လေထုတစ်ခုအဖြစ် ကောင်းစွာအသိအမှတ်ပြုထားသည်။
လွန်ခဲ့သည့် 10 နှစ်အတွင်း၊ Mathematica၊ Maple နှင့် Matlab ကဲ့သို့သော သိပ္ပံနည်းကျ ကွန်ပြူတာပတ်ဝန်းကျင်များသည် သိပ္ပံပညာရှင်များနှင့် အင်ဂျင်နီယာများသည် ထိုကဲ့သို့သောပတ်ဝန်းကျင်တွင် ပိုမိုအကျိုးဖြစ်ထွန်းသည်ဟု ခံစားမိသောကြောင့် သိသာထင်ရှားစွာ ရေပန်းစားလာခဲ့သည်။
ဤပတ်ဝန်းကျင်များတွင် အသုံးပြုသည့် command language များ၏ ကျယ်ပြန့်သော toolbox နှင့် ရိုးရှင်းသော syntax သည် သိသာထင်ရှားသောအကြောင်းရင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
ဤပို့စ်တွင်၊ မည်သည့်ဘာသာစကားကို မည်သည့်ရည်ရွယ်ချက်အတွက် အသုံးပြုကြောင်းနှင့် အရေးကြီးဆုံးမှာ သင့်အတွက် စံနမူနာဖြစ်မည်ကို နားလည်ရန် ကူညီရန် Matlab၊ Julia နှင့် Python တို့ကို နှိုင်းယှဉ်ပါမည်။
နိဒါန်းမှ Python ကို
မှတစ်ခုဖြစ်သော လူသုံးအများဆုံး ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားများ ယနေ့အသုံးပြုနေသော Python ဖြစ်သည်။ ၎င်းကို 1991 ခုနှစ်တွင် စတင်အသုံးပြုခဲ့ပြီး အဆင့်မြင့်၊ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုထားသော၊ ပါရာဒိုင်းပေါင်းများစွာ ဘာသာစကားတစ်ခုဖြစ်သည်။
၎င်းတွင် စက်သင်ယူမှု၊ ဉာဏ်ရည်တု (AI) နှင့် အပလီကေးရှင်းများနှင့် ဝဘ်ဆိုဒ်များ (ML) တီထွင်ခြင်းအတွက် စာကြည့်တိုက်နှင့် ကိရိယာများစွာ ပါရှိသည်။ Python သည် မည်သည့်အရာကိုမဆို ပရိုဂရမ်ပြုလုပ်ရန် သင်အသုံးပြုမည့် ဘာသာစကားဖြစ်နိုင်သည်။
၎င်း၏ ပါဝါ၊ စွယ်စုံရ၊ နားလည်လွယ်ပြီး ကျွမ်းကျင်သော syntax ကြောင့် Python သည် developer များကြားတွင် အကြိုက်ဆုံးတစ်ခုဖြစ်သည်။
developer များ၏ 70% နီးပါးသည် စိတ်ခံစားမှုဆိုင်ရာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် အစွမ်းထက်သော AI နှင့် ML algorithms ကိုဖန်တီးရန် Python ကိုအသုံးပြုသည်ဟုဆိုကြသည်။ ဒေတာသိပ္ပံအတွက် ရွေးချယ်နိုင်သော ဘာသာစကားများမှာ Python နှင့် R တို့ဖြစ်သည်။
Python ၏ ကြီးမားသော developer အသိုင်းအဝိုင်းမှ ဖန်တီးထားသည့် ပြင်ပစာကြည့်တိုက်အများအပြားသည် ၎င်းကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေသည်။
Python သည် ဒေတာသိပ္ပံတွင် သင်္ချာနှင့် သိပ္ပံဆိုင်ရာ အလုပ်များကို ကိုင်တွယ်ရန် ဤ module အများအပြားကို အသုံးပြုသည်။ NumPy၊ TensorFlow၊ PyTorch၊ Pandas နှင့် Maplotlib တို့ဖြစ်သည်။
CSV နှင့် JSON ဖိုင်များကဲ့သို့ ဘုံဒေတာဖော်မတ်များအတွက် Python ၏ ပံ့ပိုးကူညီမှုနှင့် SQL ဒေတာဘေ့စ်များနှင့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်နိုင်မှုသည် ၎င်းကိုအသုံးပြုရန်အတွက် ခိုင်လုံသောအကြောင်းပြချက်များဖြစ်သည်။
အင်္ဂါရပ်များ
- ၎င်းသည် အွန်လိုင်းတွင်ရရှိနိုင်သော လွတ်လပ်စွာဒေါင်းလုဒ်လုပ်နိုင်သော open-source ဘာသာစကားတစ်ခုဖြစ်သည်။
- ၎င်းသည် လေ့လာရလွယ်ကူသော၊ ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူနှင့် လိုက်ဖက်သော၊ အဆင့်မြင့်မားသော ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားတစ်ခုဖြစ်သည်။
- အတန်းများ၊ polymorphism၊ encapsulation နှင့် အခြားသော အရာဝတ္ထု-ဆန်သော စိတ်ကူးများကို ဘာသာစကားဖြင့် ပံ့ပိုးထားသည်။
- Python သည် တိုးချဲ့နိုင်သော ဘာသာစကားဖြစ်ပြီး Python ပရိုဂရမ်များကို ရေးသားပြုစုရန် C သို့မဟုတ် C++ ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
- ၎င်းသည် ဘာသာပြန်ထားသော ဘာသာစကားဖြစ်သောကြောင့် စုစည်းရန်မလိုအပ်ပါ။ လိုင်းများကို မျဉ်းကြောင်းအတိုင်း လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် ကုဒ်အမှားပြင်ဆင်ခြင်းကို ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။
- Python သည် ၎င်းတို့ကို တင်သွင်းရုံဖြင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို ချောမွေ့စေရန် အသုံးပြုနိုင်သည့် များပြားလှသော စာကြည့်တိုက်များ စုစည်းမှုပါရှိသည်။ အကျိုးဆက်အနေဖြင့် developer များသည် ထိုတိကျသောကုဒ်ကို ပြန်လုပ်ရန် မလိုအပ်ပါ။
- ဒေတာအမျိုးအစားကို run-time တွင်ဆုံးဖြတ်ထားသောကြောင့် ဤ dynamically typed language တွင်အသုံးမပြုမီ variable များကိုသတ်မှတ်ရန်မလိုအပ်ပါ။
နိဒါန်းမှ ဂျူလီယာ
2018 ခုနှစ်တွင်ထွက်ရှိခဲ့သော ၎င်း၏ပထမဆုံးတည်ငြိမ်သောဗားရှင်းဖြင့်၊ ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားနယ်ပယ်မှအသစ်ဝင်လာသူ Julia သည် Data Science နှင့် Machine Learning အသိုင်းအဝိုင်းများ၏ လိုအပ်ချက်များကို ဖြည့်ဆည်းပေးရန်အတွက် 2012 ခုနှစ်တွင် ဖန်တီးခဲ့ပါသည်။
ခေတ်မီ ဟာ့ဒ်ဝဲ၏ အကူအညီဖြင့် ပြိုင်တူ၊ မျဉ်းပြိုင် နှင့် ဖြန့်ဝေကွန်ပျူတာ စွမ်းရည်များ၊ Julia သည် အခြားသော ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားများ၏ အနုစိတ်ဆုံးသော ကဏ္ဍများကို ပေါင်းစပ်ထားသော ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားတစ်ခုဖြစ်သည်။
Julia ၏ syntax သည် နည်းပညာပိုင်းဆိုင်ရာ တွက်ချက်ခြင်းအတွက် အဓိကရည်ရွယ်ပြီး Python နှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။
Julia သည် သွက်လက်သော၊ အဆင့်မြင့်မားပြီး စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်မားသော ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားဖြစ်သည်။
၎င်းသည် ဤဘာသာစကား၏ မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သောကြောင့်၊ linear algebra ကို စက်သင်ယူမှု၊ ဒေတာသိပ္ပံ၊ ဒေတာတူးဖော်မှု၊ ကိန်းဂဏာန်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် မည်သည့်သင်္ချာရည်ရွယ်ချက်အတွက်မဆို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အသုံးပြုထားသည်။
Julia ၏ ရိုးရှင်းမှု၊ အလွန်ကောင်းမွန်သော ထိရောက်မှုနှင့် မြန်နှုန်းတို့သည် ရှုပ်ထွေးသောဒေတာမော်ဒယ်များဖြင့် အသုံးပြုရန်အတွက် ဆွဲဆောင်မှုဖြစ်စေသည်။
သို့သော် သိပ္ပံပညာရှင်များအတွက်၊ သိပ္ပံ၏ဖော်မြူလာဘာသာစကားကို ကုဒ်အဖြစ် ဘာသာပြန်ဆိုခြင်းမှာ အပေးအယူတစ်ခုဖြစ်သည်- Julia သည် ဂရိအက္ခရာများအတွက် ပံ့ပိုးမှုရှိပြီး၊ ၎င်းတို့ကို coding ဘာသာစကားအဖြစ်သို့ မပြောင်းလဲဘဲ သင်္ချာညီမျှခြင်းများကို ဦးစွာအသုံးပြုနိုင်စေပါသည်။
အင်္ဂါရပ်များ
- Julia သည် ရိုးရှင်းသော syntax ကိုအသုံးပြုသည်။
- prompt commands များကိုထည့်သွင်းရန်အတွက်၊ Julia တွင် အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်သော command line နှင့် Read Eval Print Loop (REPL) တစ်ခုရှိသည်။
- Fortran၊ C၊ နှင့် Python ပရိုဂရမ်များနှင့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်ရန်၊ ၎င်းသည် ပြင်ပစာကြည့်တိုက်များကို အလွယ်တကူ တင်သွင်းအသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
- Just-in-time (JIT) compilation သည် compiled language Julia ၏ ထူးခြားချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ Julia သည် ၎င်း၏ အမြန်လုပ်ဆောင်မှုကို အထောက်အကူပြုသည့် စုစည်းမှုအတွက် LLVM မူဘောင်ကို အသုံးပြုသည်။
- Julia ၏ syntax သည် သင်္ချာညီမျှခြင်းများနှင့် ဆင်တူသောကြောင့် သင်္ချာအခြေခံကုဒ်ရေးနည်းကို လုပ်ဆောင်နေသူတိုင်းအတွက် အသုံးပြုရလွယ်ကူပါသည်။
- Meta-programming သည် Julia အက်ပလီကေးရှင်းများထုတ်လုပ်ရန် Julia ပရိုဂရမ်များကိုခွင့်ပြုသည့် Julia ၏အင်္ဂါရပ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
- ၎င်းတွင် ပရိုဂရမ်မာများအား အနားယူရန်နေရာများသတ်မှတ်ပြီး ရလဒ်များကို စစ်ဆေးရန် အမှားရှာပြင်သည့်ကိရိယာတစ်ခုပါရှိသည်။
- အငြိမ်နှင့် ဒိုင်းနမစ်အမျိုးအစား နှစ်မျိုးလုံးကို Julia က ပံ့ပိုးထားသည်။ ကိန်းရှင်ကို အသုံးမပြုမီ၊ သင်သည် ၎င်းကို ကြေညာနိုင်သည်၊ သို့မဟုတ် ကိန်းရှင်များကို သွယ်ဝိုက်သောနည်းဖြင့် ယူဆောင်သည့် လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုကို ဖန်တီးနိုင်သည်။
နိဒါန်းမှ matlab
အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်သောပတ်ဝန်းကျင်နှင့် စတုတ္ထမျိုးဆက်အဆင့်မြင့်ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကား MATLAB (matrix ဓာတ်ခွဲခန်း) ကို ကိန်းဂဏာန်းတွက်ချက်ခြင်း၊ အမြင်အာရုံပုံဖော်ခြင်းနှင့် ပရိုဂရမ်ရေးဆွဲခြင်းအတွက် အသုံးပြုပါသည်။
၎င်းသည် matrix manipulations ၊ functions နှင့် data များ၏ plotting ၊ algorithms များအကောင်အထည်ဖော်မှု၊ အသုံးပြုသူမျက်နှာပြင်များC၊ C++၊ Java နှင့် FORTRAN ကဲ့သို့သော အခြားဘာသာစကားများဖြင့် ရေးသားထားသော ပရိုဂရမ်များနှင့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှု၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် အယ်လဂိုရီသမ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၊ မော်ဒယ်များနှင့် အပလီကေးရှင်းများ ဖန်တီးခြင်းနှင့် အသုံးပြုသူကြားခံမျက်နှာပြင်များ အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းတို့။
သင်္ချာတွက်ချက်မှုများပြုလုပ်နိုင်ခြင်း၊ ဇယားများဖန်တီးခြင်းနှင့် ကိန်းဂဏာန်းချဉ်းကပ်မှုများကိုပါ ထည့်သွင်းအသုံးပြုနိုင်သည့် command အများအပြားနှင့်၊ သင်္ချာလုပ်ဆောင်ချက်များ.
ဆယ်စုနှစ်များစွာ ဆင့်ကဲပြောင်းလဲပြီးနောက် MATLAB သည် ပြားချပ်ချပ်ဖိုင်များ၊ ဒေတာဘေ့စ်များ၊ cloud သိုလှောင်မှု၊ ဒေတာစုဆောင်းမှုကိရိယာများနှင့် တိုက်ရိုက်ဘဏ္ဍာရေးဒေတာစီးကြောင်းများမှ ဒေတာများကို ယခုဖတ်ရှုနိုင်ပြီဖြစ်သည်။
MATLAB သည် ယခင်က vectors နှင့် matrices များတွင် static numerical data ဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် အလွန်ကောင်းမွန်ပါသည်။ ၎င်း၏ တိုးချဲ့လုပ်ဆောင်နိုင်မှုများကြောင့် ယခုအခါ အသုံးပြုသူများသည် ခေတ်မီဆန်းပြားသော စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လုပ်ဆောင်နိုင်ခြင်း၊ ဒေတာမြင်ယောင်ခြင်းတို့ကို ပြုလုပ်နိုင်ပြီး မိုဘိုင်းလ်နှင့် ဒက်စ်တော့ အပလီကေးရှင်းများကိုပင် တီထွင်နိုင်ပြီဖြစ်သည်။
GUI (ဂရပ်ဖစ်အသုံးပြုသူ အင်တာဖေ့စ်) နှင့် အချက်ပြခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် အသံဖမ်းစက်များကဲ့သို့သော အခြားကိရိယာများကို ပေးဆောင်ခြင်းဖြင့် MATLAB သည် အပြန်အလှန်အကျိုးပြုသောပတ်ဝန်းကျင်ကို ပေးဆောင်သည်။ MATLAB သည် ဆော့ဖ်ဝဲလ်ဖန်တီးခြင်းနှင့် အမှားရှာပြင်ခြင်းအတွက် ကိရိယာများကိုလည်း ပေးဆောင်ပါသည်။
GUI မှတဆင့် MATLAB တွင် ဖိုင်များကို တင်သွင်းခြင်းနှင့် ထုတ်ယူခြင်းမှာ ရိုးရှင်းပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ဆော့ဖ်ဝဲဖန်တီးမှုတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် အလုပ်ခွင်ဒေတာကို စစ်ဆေးပြီး လိုအပ်သလို ပြောင်းလဲနိုင်သည်။
အင်္ဂါရပ်များ
- ဂဏန်းနှင့် ပုံသဏ္ဍာန် တွက်ချက်ခြင်း နှစ်မျိုးလုံးကို ၎င်းဖြင့် လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
- ၎င်းသည် အင်ဂျင်နီယာနှင့် သိပ္ပံနည်းကျ ကွန်ပျူတာများတွင် အများဆုံးအသုံးပြုသည့် အဆင့်မြင့်ဘာသာစကားတစ်ခုဖြစ်သည်။
- ၎င်းသည် linear အက္ခရာသင်္ချာ၊ ကိန်းဂဏန်းအချက်အလက်များ၊ Fourier ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ စစ်ထုတ်ခြင်း၊ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း၊ ကိန်းဂဏာန်းပေါင်းစည်းခြင်းနှင့် သာမန်ကွဲပြားသောညီမျှခြင်းများ၏အဖြေအတွက် ကြီးမားသောသင်္ချာလုပ်ငန်းဆောင်တာများကို ပေးဆောင်ပါသည်။
- ၎င်းတွင် စိတ်ကြိုက်ကွက်ကွက်များပြုလုပ်ရန် ကိရိယာများအပြင် ဒေတာကြည့်ရှုရန်အတွက် ထည့်သွင်းထားသည့် ရုပ်ပုံများပါရှိသည်။
- ထူးခြားသော ဂရပ်ဖစ်အသုံးပြုသူ အင်တာဖေ့စ်များဖြင့် အက်ပ်များကို ဖန်တီးရန် ကိရိယာများကို ပေးဆောင်သည်။
- MATLAB အတွက် ပရိုဂရမ်းမင်း အင်တာဖေ့စ်သည် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများအား ၎င်းတို့၏ပရိုဂရမ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ထိန်းသိမ်းနိုင်မှုကို မြှင့်တင်ရန် ကိရိယာများ ပံ့ပိုးပေးသည်။
- ၎င်းသည် C၊ Java၊.NET နှင့် Microsoft Excel အပါအဝင် ပြင်ပပရိုဂရမ်များနှင့် ဘာသာစကားများဖြင့် MATLAB-based algorithms အတွက် ပေါင်းစပ်ကိရိယာများကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
- JDBC/ODBC ဒေတာဘေ့စ်များမှ အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ဒေတာအမျိုးမျိုးကို အာရုံခံကိရိယာ၊ ဗီဒီယို၊ ရုပ်ပုံ၊ တယ်လီမီတာ၊ ဒွိနှင့် အခြားဒေတာအမျိုးအစားများအပါအဝင် MATLAB မှ ပံ့ပိုးပေးနိုင်ပါသည်။
Matlab၊ Julia နှင့် Python တို့၏ ကွာခြားချက်များ
ကျော်ကြားမှု
Python သည် ယခုအခါ အသုံးအများဆုံး ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားများစာရင်း၏ ထိပ်ဆုံးတွင် ရှိနေသည်။ မည်သည့်ဘာသာစကားအတွက်မဆို အကြီးဆုံးသော developer အသိုင်းအဝိုင်းတစ်ခုဖြင့် ၎င်းကို နှစ်ပေါင်း 30 ကျော် အသုံးပြုခဲ့ပြီး စိတ်ကူးရနိုင်သော ပြဿနာတစ်ခုစီအတွက် အဖြေများနှင့် အကူအညီများ ပေးပါသည်။
ပရိတ်သတ်အရေအတွက် မှန်မှန်တိုးလာသော်လည်း Julia သည် သေးငယ်သော်လည်း ကတိသစ္စာပြုသည့် အသိုက်အဝန်းတစ်ခုရှိပြီး ထောက်ခံမှုအများစုကို စာရေးဆရာများက ပံ့ပိုးပေးနေဆဲဖြစ်သည်။
Julia သီးသန့်ဘလော့ဂ်များနှင့် ကြီးထွားလာနေသော အသိုက်အဝန်းသည် ၎င်းကို ပလပ်ဖောင်းအမျိုးမျိုးတွင် အသုံးပြုခြင်းနှင့် ပတ်သက်၍ ၎င်းတို့၏ အသိပညာကို မျှဝေပါသည်။
ဒေတာသိပ္ပံပြင်ပ Julia ကိုအသုံးပြုခြင်းသည် ထင်ပေါ်ကျော်ကြားလာမည်ဟု မျှော်လင့်ပါသည်။
ဘာသာစကားသည် ဝဘ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုဘောင်များကို စတင်လက်ခံခဲ့ပြီး ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုဖြစ်နိုင်ခြေအကွာအဝေးကို ချဲ့ထွင်ကာ၊ အကျိုးဆက်အနေဖြင့် ၎င်းကို အသုံးပြုနေသည့် developer များ၏ အစုအဝေးဖြစ်သည်။
အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ MATLAB သည် စျေးကြီးသောပရိုဂရမ်ဖြစ်သောကြောင့် သယ်ဆောင်ရလွယ်ကူမှုတွင် ကန့်သတ်ချက်များရှိသည်။
MATLAB သို့မဟုတ် MATLAB Component Runtime ပါသည့် ပလပ်ဖောင်းများသာ MATLAB ဖိုင်များကို အခြားပလပ်ဖောင်းများ (MCR) တွင် လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ MATLAB ၏ OOP သည် ပိုမိုရှုပ်ထွေးပြီး ရှုပ်ထွေးသောကြောင့်၊ အချို့သောလူများအတွက် ပိုမိုရှုပ်ထွေးစေနိုင်သည်။
သို့သော်လည်း MATLAB သည် မကြာခဏဆိုသလို ပိုမိုခေတ်မီသော ဘာသာစကားတစ်ခုဖြစ်သည်။
အရှိန်
ကုဒ်ကို တီထွင်နေစဉ်တွင် လုပ်ဆောင်မှု၏ အရှိန်သည် အရေးကြီးပါသည်။ Julia ကွပ်မျက်တဲ့အရှိန်ဟာ C programming language နဲ့ ဆင်တူပါတယ်။ အမြန်ဘာသာစကားကို ပံ့ပိုးပေးရန် ၎င်းကို တီထွင်ခဲ့သည်။
အခြားဘာသာပြန်ဘာသာစကားများနှင့်မတူဘဲ Julia သည် ကွပ်မျက်မှုကို အရှိန်မြှင့်မပေးပေ။ Julia ရှိ ပရိုဂရမ်များကို ဖန်တီးရန်အတွက် LLVM မူဘောင်ကို အသုံးပြုသည်။ \
လူကိုယ်တိုင် ပရိုဖိုင်ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းနည်းပညာများကို အသုံးမပြုဘဲ၊ Julia သည် မြန်နှုန်းအတွက် တောင်းဆိုသည့် စွမ်းဆောင်ရည်အခက်အခဲများကို ဖြေရှင်းပေးသည်။ Big Data လိုအပ်သော ပြဿနာများအတွက်၊ cloud computingဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် စာရင်းအင်းတွက်ချက်ခြင်း Julia သည် ကောင်းမွန်သောအဖြေတစ်ခုပေးသည်။
Julia သည် ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် လျင်မြန်မှုတို့ကို ယှဉ်လိုက်သောအခါတွင် Julia သည် Python ထက် သာလွန်ကြောင်း ထင်ရှားပါသည်။
အခြားတစ်ဖက်တွင် Matlab သည် အဆင့်မြင့်ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒေတာအဆောက်အဦများ၊ စီးဆင်းမှုဖော်ပြချက်များ၊ လုပ်ဆောင်ချက်များ၊ အထွက်/အဝင်နှင့် အရာဝတ္ထု-ဆန်သော ပရိုဂရမ်များကို ထိန်းချုပ်ပါ။
၎င်းသည် လျင်မြန်စွာ စွန့်ပစ်ခြင်းဆိုင်ရာ အက်ပ်လီကေးရှင်းများကို လျင်မြန်စွာ ဖန်တီးနိုင်သည့်အပြင် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်၊ ရှုပ်ထွေးပြီး ကြီးမားသော အပလီကေးရှင်းပရိုဂရမ်များကို ဖန်တီးနိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။
စာကြည့်တိုက်
ဤစာကြည့်တိုက်များကို ရိုးရှင်းစွာတင်သွင်းပြီး ၎င်းတို့၏လုပ်ဆောင်ချက်များကို အသုံးချခြင်းဖြင့် Python ၏ကျယ်ပြောလှသောစာကြည့်တိုက်သည် Python အတွက်တီထွင်ဖန်တီးမှုကိုပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။
Python နှင့် နှိုင်းစာလျှင် Julia သည် ကျယ်ပြန့်သော စာကြည့်တိုက်အရင်းအမြစ်များ ရှားပါးမှုကို ခံစားနေရသည်။ Third-party စာကြည့်တိုက်များ အများအပြားသည် Python ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ပက်ကေ့ခ်ျထိန်းသိမ်းမှု မလုံလောက်ခြင်းကြောင့် Julia ၏ စာကြည့်တိုက်များတွင်လည်း ဤပြဿနာရှိသည်။
ဒေတာကို ကနဦးမြင်ယောင်ရန် အချိန်အနည်းငယ်ကြာသော်လည်း Julia သည် C libraries များနှင့် ဆက်သွယ်နိုင်သည်။
Julia ၏ စာကြည့်တိုက်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးသည် ဘာသာစကားအသစ်တစ်ခုအနေဖြင့် အောင်မြင်မှုအတွက် လိုအပ်ပါသည်။
စာရင်းဇယားများ၊ အက္ခရာသင်္ချာ၊ ကိန်းဂဏာန်းပေါင်းစည်းမှု၊ စစ်ထုတ်မှု၊ Fourier ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန်နှင့် သာမန်ကွဲပြားသောညီမျှခြင်းများကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် Matlab မှ သင်္ချာဆိုင်ရာလုပ်ဆောင်မှုများ၏ ကြီးမားသောစာကြည့်တိုက်ကို ထောက်ပံ့ပေးထားသည်။
ဘက်စုံ
Python သည် နားလည်ရလွယ်ကူသော ဘာသာစကားဖြစ်ပြီး စွယ်စုံရအသုံးပြုနိုင်သည်။ Python ၏ လိုက်လျောညီထွေရှိမှု သည် ဝဘ် ဇာတ်ညွှန်းရေးသားခြင်း၊ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်း အပါအဝင် ပရိုဂရမ်ရေးဆွဲခြင်းဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် အထူးကောင်းမွန်စေသည်။
၎င်းသည် အလုပ်များကို လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး အမျိုးမျိုးသော စာကြည့်တိုက်များနှင့် မူဘောင်များကို အသုံးပြုနိုင်သောကြောင့် Python သည် developer များအတွက် ရွေးချယ်စရာဘာသာစကားဖြစ်သည်။
Julia သည် သိပ္ပံနည်းကျ ပရိုဂရမ်ရေးဆွဲခြင်းတွင် ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရာတွင် ထူးချွန်သော်လည်း Python သည် ပိုမိုပျော့ပြောင်းသည်။
စံအင်ဂျင်နီယာ တွက်ချက်မှုများကို လုပ်ဆောင်ရန် Matlab ကို ရိုးရှင်းသော coding tool တစ်ခုအဖြစ် အသုံးချရန် အဓိက စိတ်ဝင်စားသော အင်ဂျင်နီယာများသည် ၎င်းကို အသုံးဝင်ကြောင်း တွေ့ရှိမည်ဖြစ်သည်။
ပေါင်းစည်းထားသော ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုပတ်ဝန်းကျင်နှင့် လက်ရှိရှိနေသော အမှားရှာပြင်ကိရိယာကြောင့် ကုဒ်ဒါမဟုတ်သူများအတွက် executable logic တည်ဆောက်ရန် ရိုးရှင်းပါသည်။
ကိရိယာများကို ပံ့ပိုးထားသည်။
မည်သည့် ပရိုဂရမ်မာမဆို ဆော့ဖ်ဝဲလ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု ပရောဂျက်အားလုံးအတွက် ထိပ်တန်းကိရိယာပံ့ပိုးမှုပေးသည့် ပရိုဂရမ်ဘာသာစကားကို ရွေးချယ်မည်ဖြစ်သည်။
ကိရိယာပံ့ပိုးမှုအရ Julia သည် Python ထက် ပိုမိုကောင်းမွန်သည်။ Julia ၏ tooling support သည် လုပ်ဆောင်နိုင်ဆဲဖြစ်သော်လည်း Python ၏ tooling support သည် ကောင်းမွန်ပါသည်။
ထို့အတွက်ကြောင့် Julia သည် Python ၏ ရောဂါရှာဖွေခြင်းနှင့် စွမ်းဆောင်မှုဆိုင်ရာ ပြဿနာများအတွက် ပြုပြင်ပေးနိုင်စွမ်းအချို့ ချို့တဲ့နေပါသည်။
ထို့အပြင်၊ ၎င်းသည် မူရင်း APIs များပါသည့် ဆန်းသစ်သောဘာသာစကားဖြစ်သောကြောင့် Julia ကိစ္စတွင် မလုံခြုံသောအင်တာဖေ့စ်အတွက် အခွင့်အလမ်းပိုများသည်။
MATLAB မှ ပေးဆောင်သည့် အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်မှု ဆက်တင်သည် ထပ်ခါတလဲလဲ ရှာဖွေခြင်း၊ ဒီဇိုင်းထုတ်ခြင်းနှင့် ပြဿနာဖြေရှင်းခြင်းတို့ကို လုပ်ဆောင်စေသည်။ ၎င်းသည် ပရိုဂရမ်မာများ အသုံးပြုနိုင်သည့် အရင်းအမြစ်များ စုစည်းမှုဖြစ်သည်။
၎င်းတွင် workspace variable များကို စီမံခန့်ခွဲရန်နှင့် ဒေတာတင်သွင်းခြင်းနှင့် ထုတ်ယူခြင်းအတွက် ကိရိယာများပါရှိသည်။ ထို့အပြင်၊ ၎င်းတွင် MATLAB ဖိုင်များကို လုပ်ဆောင်ရန်၊ အမှားရှာပြင်ခြင်းနှင့် ပရိုဖိုင်းပြုလုပ်ခြင်းအတွက် ကိရိယာများ ပါဝင်သည်။
ကောက်ချက်
Julia သည် အထူးပြုဘာသာစကားဖြစ်ပြီး အုပ်စုငယ်တစ်ခုမှ အများဆုံးအသုံးပြုသော ဘာသာစကားဖြစ်ကြောင်း နိဂုံးချုပ်ပါမည်။
ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများနှင့် အသိုင်းအဝိုင်းက ၎င်း၏စွမ်းရည်များကို ချဲ့ထွင်ထားသောကြောင့် Julia သည် ကောင်းစွာနှစ်သက်သော၊ လိုအပ်ချက်ရှိသည့် ဘာသာစကားတစ်ခုအဖြစ် ပြောင်းလဲသွားပေမည်။
သန်းပေါင်းများစွာသောလူများသည် တည်ထောင်ထားသောဘာသာစကားဖြစ်သည့် Python ကိုအသုံးပြုကြပြီး မရေမတွက်နိုင်သော Third-party ပရိုဂရမ်များရှိပါသည်။ ဂိမ်းများမှ ဒေတာသုတေသနအထိ၊ ၎င်းကို နေရာတိုင်းတွင် အသုံးပြုသည်။
ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူ၏ သင်ရိုးညွှန်းတမ်းတိုင်းတွင် အခြေခံဘာသာစကားများထဲမှ Python ပါ၀င်ပြီး ဘာသာစကားအသစ်များသည် ၎င်းနှင့်အဆက်မပြတ်ချိတ်ဆက်နိုင်သောကြောင့် မကြာမီအချိန်အတွင်း အစားထိုးမည်မဟုတ်ပါ။
Julia နှင့် Python တို့သည် ဒေတာသိပ္ပံနယ်ပယ်တွင် ရေပန်းအစားဆုံး ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားများဖြစ်ကြသော်လည်း MATLAB သည် ၎င်း၏ သာလွန်ကောင်းမွန်သော စုပေါင်းပုံစံတည်ဆောက်မှုနှင့် အသုံးချမှုစွမ်းရည်များကြောင့် လူကြိုက်များပြီး အသုံးချမှုအတိုင်းအတာတွင် တိုးလာမည်ဟု ခန့်မှန်းရသည်။
သုံးစွဲသူများသည် ML မော်ဒယ်များကို ဒီဇိုင်းထုတ်ခြင်း၊ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် စိတ်ကြိုက် GUI များဖြင့် desktop နှင့် မိုဘိုင်းအက်ပ်များကို တည်ဆောက်ရန်အတွက် တစ်ခုတည်းသော ခိုင်မာသောပလပ်ဖောင်းတစ်ခုကို အသုံးပြုနိုင်သည့်အချက်က ဒေတာသိပ္ပံကဏ္ဍတွင် MATLAB ၏ ရပ်တည်ချက်ကို သိသိသာသာ တိုးတက်စေသည်။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave