Inhoudsopgave[Zich verstoppen][Laten zien]
Python is een bekende en veelgebruikte programmeertaal. Het is ook de voorkeurstaal voor datawetenschappers, data-analisten, machine learning-ingenieurs en degenen die werken in kunstmatige intelligentie.
Omdat het een open-sourcetaal is, is het eenvoudig en heeft het een verscheidenheid aan coderingsalternatieven.
Van de vele use-cases die door Python worden behandeld, is data-analyse uitgegroeid tot een van de belangrijkste. Het Python-ecosysteem is rijk aan bibliotheken, tools en applicaties die wetenschappelijke computing en data-analyse eenvoudiger en sneller mogelijk maken.
Python is niet snel genoeg voor de makers van Julia, een programma bedoeld voor 'wetenschappelijk computergebruik, machine learning, datamining, grootschalige lineaire algebra, gedistribueerde en parallelle computing”, aldus hun beschrijving.
Julia ambieert te bieden data-analisten en wetenschappers niet alleen snel en comfortabel creëren, maar ook razendsnel uitvoeren.
Arrays, lineaire algebra en matrices maken allemaal deel uit van de wiskundige en technische programmeertaal die bekend staat als Matlab. Het wordt algemeen erkend als een eersteklas sfeer voor elke activiteit.
In de afgelopen 10 jaar zijn wetenschappelijke computeromgevingen zoals Mathematica, Maple en Matlab aanzienlijk populairder geworden als gevolg van het feit dat wetenschappers en ingenieurs zich productiever voelen in dergelijke omgevingen.
De uitgebreide toolbox en eenvoudige syntaxis van de commandotalen die in deze omgevingen worden gebruikt, zijn een voor de hand liggende oorzaak.
In dit bericht vergelijken we Matlab, Julia en Python om u te helpen begrijpen welke taal voor welk doel wordt gebruikt en, belangrijker nog, welke ideaal voor u is.
Inleiding tot Python
Een van de meest populaire programmeertalen in gebruik is vandaag Python. Het werd voor het eerst gebruikt in 1991 en is een taal op hoog niveau, geïnterpreteerd en met meerdere paradigma's.
Het bevat veel bibliotheken en tools voor machine learning, kunstmatige intelligentie (AI) en het ontwikkelen van applicaties en websites (ML). Python is waarschijnlijk de taal die je zult gebruiken om iets te programmeren.
Vanwege zijn kracht, veelzijdigheid en gemakkelijk te begrijpen en te beheersen syntaxis, is Python een favoriet onder ontwikkelaars.
Bijna 70% van de ontwikkelaars beweert Python te gebruiken om krachtige AI- en ML-algoritmen te maken voor sentimentanalyse en Natural Language Processing. De talen bij uitstek voor datawetenschap zijn Python en R.
De talrijke externe bibliotheken die zijn gemaakt door de grote ontwikkelaarsgemeenschap van Python, geven het zijn flexibiliteit.
Python gebruikt verschillende van deze modules om wiskundige en wetenschappelijke taken in datawetenschap uit te voeren. Een van de meest populaire zijn NumPy, TensorFlow, PyTorch, Pandas en Maplotlib.
Python's ondersteuning voor veelgebruikte gegevensindelingen zoals CSV- en JSON-bestanden en de mogelijkheid om te communiceren met SQL-databases zijn ook sterke rechtvaardigingen voor het gebruik ervan.
Voordelen
- Het is een vrij te downloaden open-source taal die online beschikbaar is.
- Het is een gemakkelijk te leren, ontwikkelaarvriendelijke programmeertaal op hoog niveau.
- Klassen, polymorfisme, inkapseling en andere objectgeoriënteerde ideeën worden ondersteund door de taal.
- Python is een uitbreidbare taal en C of C++ kan worden gebruikt om Python-programma's te schrijven en te compileren.
- Het is een geïnterpreteerde taal, dus compilatie is niet nodig. Het debuggen van codes wordt eenvoudiger doordat de regels regel voor regel worden uitgevoerd.
- Python wordt geleverd met een substantiële verzameling bibliotheken die kunnen worden gebruikt om de ontwikkeling te stroomlijnen door ze eenvoudig te importeren. Als gevolg daarvan hoeven ontwikkelaars die precieze code niet opnieuw uit te voeren.
- Variabelen hoeven niet te worden gedefinieerd voordat ze worden gebruikt in deze dynamisch getypeerde taal, aangezien het gegevenstype tijdens runtime wordt bepaald.
Inleiding tot Julia
Met de eerste stabiele versie die in 2018 werd uitgebracht, werd Julia, een nieuwkomer op het gebied van programmeertalen, in 2012 gemaakt om te voldoen aan de behoeften van de Data Science- en Machine Learning-gemeenschappen voor een snellere, op wiskunde gerichte taal.
Met behulp van moderne hardware's Concurrent, Parallel en Gedistribueerd computergebruik mogelijkheden, Julia is een programmeertaal die de meest delicate aspecten van andere programmeertalen combineert.
De syntaxis van Julia, die grotendeels bedoeld is voor technisch computergebruik, is vergelijkbaar met die van Python.
Julia is een dynamische, hoogwaardige programmeertaal met hoge prestaties.
Omdat het een essentieel onderdeel van deze taal is, wordt lineaire algebra op grote schaal gebruikt in machine learning, datawetenschap, datamining, numerieke analyse en voor elk wiskundig doel.
Julia's eenvoud, uitstekende efficiëntie en snelheid maken het aantrekkelijk voor gebruik met gecompliceerde datamodellen.
Maar voor wetenschappers is de mogelijkheid om de formuletaal van de wetenschap in code te vertalen een dealbreaker: Julia heeft ondersteuning voor het Griekse alfabet, waardoor het gebruik van wiskundige vergelijkingen mogelijk wordt zonder ze eerst in een codeertaal om te zetten.
Voordelen
- Julia gebruikt een eenvoudige syntaxis.
- Voor het toevoegen van promptcommando's heeft Julia een interactieve commandoregel en een Read Eval Print Loop (REPL).
- Om te communiceren met Fortran-, C- en Python-programma's, kan het gemakkelijk externe bibliotheken importeren en gebruiken.
- Just-in-time (JIT) compilatie is een kenmerk van de gecompileerde taal Julia. Julia gebruikt het LLVM-framework voor de collectie, wat bijdraagt aan een snelle uitvoering.
- Julia's syntaxis is gemakkelijk te gebruiken voor iedereen die werkt aan op wiskunde gebaseerde codering, omdat het lijkt op wiskundige vergelijkingen.
- Meta-programmering is een functie van Julia waarmee Julia-programma's Julia-toepassingen kunnen produceren.
- Het wordt geleverd met een debugger waarmee programmeurs breekpunten kunnen instellen en de resultaten kunnen onderzoeken.
- Zowel statische als dynamische typen worden door Julia ondersteund. Voordat u een variabele gebruikt, kunt u deze declareren, of u kunt een functie maken die variabelen impliciet opneemt.
Inleiding tot matlab
De interactieve omgeving en de vierde generatie programmeertaal MATLAB (matrixlaboratorium) op hoog niveau worden gebruikt voor numerieke berekening, visualisatie en programmering.
Het maakt matrixmanipulaties, het plotten van functies en gegevens, de implementatie van algoritmen, de ontwikkeling van gebruikersinterfaces, de interactie met programma's die in andere talen zijn geschreven, zoals C, C++, Java en FORTRAN, en de analyse en ontwikkeling van algoritmen, het creëren van modellen en applicaties, en de implementatie van gebruikersinterfaces.
U kunt wiskundige berekeningen maken, grafieken maken en numerieke benaderingen gebruiken met behulp van de vele ingebouwde commando's en wiskundige functies.
Na tientallen jaren van evolutie kan MATLAB nu gegevens lezen uit platte bestanden, databases, cloudopslag, gegevensverzamelingsapparatuur en zelfs live financiële gegevensstromen.
MATLAB was vroeger geweldig voor het werken met statische numerieke gegevens in vectoren en matrices. Dankzij de groeiende mogelijkheden kunnen gebruikers nu geavanceerde machine learning-modellen gebruiken, datavisualisatie doen en zelfs mobiele en desktop-applicaties ontwikkelen.
Door het aanbieden van een GUI (Graphical User Interface) en andere tools, zoals signaalanalyse en tuners, biedt MATLAB een interactieve omgeving. MATLAB biedt ook tools voor het maken en debuggen van software.
Via de GUI is het importeren en exporteren van bestanden in MATLAB eenvoudig. Terwijl we ingaan op het maken van onze software, kunnen we de gegevens van de werkruimte inspecteren en indien nodig wijzigen.
Voordelen
- Zowel numeriek als symbolisch rekenen kan ermee.
- Het is een taal op hoog niveau die meestal wordt gebruikt in technische en wetenschappelijke computers.
- Het biedt een omvangrijke bibliotheek van wiskundige functies voor lineaire algebra, statistiek, Fourier-analyse, filtering, optimalisatie, numerieke integratie en de oplossing van gewone differentiaalvergelijkingen.
- Het bevat tools voor het maken van aangepaste plots en ingebouwde visuals voor het bekijken van gegevens.
- Het biedt tools voor het maken van apps met unieke grafische gebruikersinterfaces.
- De programmeerinterface voor MATLAB biedt ontwikkelaars tools om de prestaties en onderhoudbaarheid van hun programma's te verbeteren.
- Het biedt integratietools voor op MATLAB gebaseerde algoritmen met programma's en talen van derden, waaronder C, Java,.NET en Microsoft Excel.
- Een verscheidenheid aan realtime gegevens uit JDBC/ODBC-databases kan native worden ondersteund door MATLAB, waaronder sensor-, video-, foto-, telemetrie-, binaire en andere soorten gegevens.
Verschillen tussen Matlab, Julia en Python
populariteit
Python staat nu bovenaan de lijst van de meest gebruikte programmeertalen. Met een van de grootste ontwikkelaarsgemeenschappen voor elke taal, is het al meer dan 30 jaar in gebruik en biedt het antwoorden en hulp voor elk denkbaar probleem.
Zelfs als het aantal fans gestaag groeit, heeft Julia een kleine maar toegewijde community, en de meeste steun wordt nog steeds geleverd door de auteurs.
Julia-specifieke blogs en een snelgroeiende community delen hun kennis over het gebruik ervan op verschillende platforms.
Het gebruik van Julia buiten de datawetenschap zal naar verwachting toenemen.
De taal is net begonnen met het omarmen van frameworks voor webontwikkeling, waardoor het scala aan ontwikkelingsmogelijkheden is uitgebreid en als gevolg daarvan de pool van ontwikkelaars die het gebruikt.
Aan de andere kant heeft MATLAB bepaalde beperkingen op draagbaarheid omdat het een duur programma is.
Alleen platforms met MATLAB of de MATLAB Component Runtime kunnen MATLAB-bestanden op andere platforms (MCR) uitvoeren. Omdat de OOP van MATLAB geavanceerder en ingewikkelder is, kan het voor bepaalde mensen verwarrender zijn.
MATLAB is echter vaak een meer geavanceerde taal.
Speed
De snelheid van uitvoering is cruciaal bij het ontwikkelen van code. Het tempo waarin Julia wordt uitgevoerd is vergelijkbaar met dat van de programmeertaal C. Het is ontwikkeld om een snelle taal te bieden.
In tegenstelling tot andere geïnterpreteerde talen, versnelt Julia de uitvoering niet. Om programma's in Julia te maken, wordt het LLVM-framework gebruikt. \
Zonder handmatige profilering en optimalisatietechnieken te gebruiken, pakt Julia prestatieproblemen aan die snelheid vereisen. Voor problemen die Big Data vereisen, Cloud Computing, gegevensanalyse en statistische gegevensverwerking, biedt Julia een fantastisch antwoord.
Het is duidelijk dat Julia superieur is aan Python als we de prestaties en snelheid ervan tegenover elkaar stellen.
Matlab, aan de andere kant, is een programmeertaal op hoog niveau met: data structuren, besturingsstroominstructies, functies, uitvoer/invoer en objectgeoriënteerd programmeren.
Het maakt de snelle creatie van snelle wegwerpapplicaties mogelijk, evenals de creatie van uitgebreide, gecompliceerde en grote applicatieprogramma's.
bibliotheken
Door simpelweg deze bibliotheken te importeren en hun functies te gebruiken, maakt de enorme bibliotheek van Python het ontwikkelen voor Python veel gemakkelijker.
In vergelijking met Python heeft Julia een gebrek aan uitgebreide bibliotheekbronnen. Een aanzienlijk aantal bibliotheken van derden ondersteunt ook Python. Vanwege onvoldoende pakketonderhoud hebben Julia's bibliotheken dit probleem ook.
Hoewel het in eerste instantie enige tijd kost om gegevens te visualiseren, kan Julia communiceren met C-bibliotheken.
De ontwikkeling van Julia's bibliotheken is noodzakelijk voor het succes ervan als nieuwe taal.
Om statistieken, lineaire algebra, numerieke integratie, filtering, Fourier-analyse, optimalisatie en het oplossen van gewone differentiaalvergelijkingen te berekenen, biedt Matlab een grote bibliotheek met wiskundige functies.
Veelzijdigheid
Python is een eenvoudige taal om te begrijpen en te schrijven, waardoor het veelzijdig is. Het aanpassingsvermogen van Python maakt het uitstekend geschikt voor programmeertaken, waaronder webscripting, ontwikkeling en automatisering.
Omdat het taken kan uitvoeren en een verscheidenheid aan bibliotheken en frameworks gebruikt, is Python de taal bij uitstek voor ontwikkelaars.
Python is flexibeler, terwijl Julia uitblinkt in het oplossen van problemen in wetenschappelijk programmeren.
Ingenieurs die voornamelijk geïnteresseerd zijn in het gebruik van Matlab als een eenvoudig codeerhulpmiddel om standaard technische berekeningen uit te voeren, zullen het nuttig vinden.
Het is eenvoudig voor niet-codeerders om uitvoerbare logica te construeren vanwege de geïntegreerde ontwikkelomgeving en debugger die al aanwezig zijn.
Ondersteunde tools
Elke programmeur zal een programmeertaal kiezen die eersteklas toolondersteuning biedt voor alle softwareontwikkelingsprojecten.
Julia presteert beter dan Python op het gebied van toolondersteuning. Julia's tooling-ondersteuning is nog steeds functioneel, maar de tooling-ondersteuning van Python is geweldig.
Hierdoor mist Julia bepaalde diagnostische en herstelmogelijkheden van Python voor prestatieproblemen.
Bovendien is er een grotere kans op een onveilige interface in het geval van Julia, omdat het een nieuwe taal is met native API's.
De interactieve setting die MATLAB biedt, maakt iteratieve verkenning, ontwerp en probleemoplossing mogelijk. Het is een verzameling bronnen die programmeurs kunnen gebruiken.
Het bevat tools voor het beheren van werkruimtevariabelen en het importeren en exporteren van gegevens. Daarnaast bevat het tools voor het verwerken, debuggen en profileren van MATLAB-bestanden.
Conclusie
Ik zal samenvatten door te zeggen dat Julia een gespecialiseerde taal is die meestal door een kleine groep wordt gebruikt.
Julia zal waarschijnlijk evolueren naar een populaire, veelgevraagde taal naarmate ontwikkelaars en de gemeenschap hun mogelijkheden uitbreiden.
Miljoenen mensen gebruiken Python, een gevestigde taal, en er zijn talloze programma's van derden beschikbaar. Van games tot data-onderzoek, het wordt overal gebruikt.
Het curriculum van elke ontwikkelaar bevat Python als een van de fundamentele talen, en aangezien nieuwe talen er constant mee kunnen verbinden, zal het niet snel worden vervangen.
Hoewel Julia en Python nu de meest populaire programmeertalen zijn op het gebied van datawetenschap, wordt voorspeld dat MATLAB aan populariteit en toepassingsbereik zal winnen vanwege de superieure mogelijkheden voor collectieve modellering en implementatie.
Het feit dat gebruikers één robuust platform kunnen gebruiken om ML-modellen te ontwerpen, gegevens te analyseren en desktop- en mobiele apps te bouwen met aangepaste GUI's, verbetert de positie van MATLAB in de datawetenschapssector aanzienlijk.
Laat een reactie achter