Innholdsfortegnelse[Gjemme seg][Forestilling]
Python er et velkjent og ofte brukt programmeringsspråk. Det er også det foretrukne språket for dataforskere, dataanalytikere, maskinlæringsingeniører og de som jobber med kunstig intelligens.
Fordi det er et åpen kildekode-språk, er det enkelt og har en rekke kodealternativer.
Blant de mange brukstilfellene som dekkes av Python, har dataanalyse vokst til å bli en av de viktigste. Python-økosystemet er rikt på biblioteker, verktøy og applikasjoner som muliggjør vitenskapelig databehandling og dataanalyse enklere og raskere.
Python er ikke rask nok for skaperne av Julia, et program beregnet for "vitenskapelig databehandling, maskinlæring, data mining, storskala lineær algebra, distribuert og parallell databehandling," ifølge deres beskrivelse.
Julia ønsker å tilby dataanalytikere og forskere ikke bare rask og komfortabel oppretting, men også lynrask utførelse.
Matriser, lineær algebra og matriser er alle en del av det matematiske og tekniske programmeringsspråket kjent som Matlab. Det er godt anerkjent som en førsteklasses atmosfære for enhver aktivitet.
I løpet av de siste 10 årene har vitenskapelige datamiljøer som Mathematica, Maple og Matlab blitt betydelig mer populære som et resultat av det faktum at forskere og ingeniører føler seg mer produktive i slike miljøer.
Den omfattende verktøykassen og den enkle syntaksen til kommandospråkene som brukes i disse miljøene er en åpenbar årsak.
I dette innlegget vil vi sammenligne Matlab, Julia og Python for å hjelpe deg å forstå hvilket språk som brukes til hvilket formål og, viktigst av alt, hvilket som er ideelt for deg.
Introduksjon til Python
En av mest populære programmeringsspråk som brukes i dag er Python. Det ble først brukt i 1991 og er et høyt nivå, tolket, multi-paradigme språk.
Den inneholder mange biblioteker og verktøy for maskinlæring, kunstig intelligens (AI) og utvikling av applikasjoner og nettsteder (ML). Python er sannsynligvis språket du vil bruke til å programmere hva som helst.
På grunn av sin kraft, allsidighet og lett forståelige og mestrede syntaks, er Python en favoritt blant utviklere.
Nesten 70 % av utviklerne hevder å bruke Python til å lage kraftige AI- og ML-algoritmer for sentimentanalyse og naturlig språkbehandling. Valgspråkene for datavitenskap er Python og R.
De mange eksterne bibliotekene som har blitt opprettet av Pythons store utviklerfellesskap er det som gir dens fleksibilitet.
Python bruker flere av disse modulene til å håndtere matematiske og vitenskapelige oppgaver innen datavitenskap. Blant de mest populære er NumPy, TensorFlow, PyTorch, Pandas og Maplotlib.
Pythons støtte for vanlige dataformater som CSV- og JSON-filer og dens evne til å samhandle med SQL-databaser er også sterke begrunnelser for å bruke det.
Egenskaper
- Det er et fritt nedlastbart åpen kildekodespråk som er tilgjengelig på nettet.
- Det er et lett å lære, utviklervennlig programmeringsspråk på høyt nivå.
- Klasser, polymorfisme, innkapsling og andre objektorienterte ideer støttes av språket.
- Python er et utvidbart språk, og C eller C++ kan brukes til å skrive og kompilere Python-programmer.
- Det er et tolket språk, derfor er kompilering ikke nødvendig. Kodefeilsøking gjøres enklere ved at linjene utføres linje for linje.
- Python kommer med en betydelig samling av biblioteker som kan brukes til å strømlinjeforme utviklingen ved ganske enkelt å importere dem. Utviklere trenger ikke å gjøre om den nøyaktige koden som en konsekvens.
- Variabler trenger ikke å være definert før bruk i dette dynamisk skrevet språket siden datatypen bestemmes ved kjøring.
Introduksjon til Julia
Med sin første stabile versjon utgitt i 2018, ble Julia, en nykommer innen programmeringsspråk, opprettet i 2012 for å tilfredsstille behovene til datavitenskap og maskinlæringsmiljøer for et raskere, matematikkorientert språk.
Med hjelp av moderne maskinvares Concurrent, Parallel og Distribuert Computing Julia er et programmeringsspråk som kombinerer de mest delikate aspektene ved andre programmeringsspråk.
Syntaksen til Julia, som i stor grad er ment for teknisk databehandling, er sammenlignbar med Pythons.
Julia er et dynamisk programmeringsspråk på høyt nivå med høy ytelse.
Siden det er en viktig komponent i dette språket, er lineær algebra mye brukt i maskinlæring, datavitenskap, datautvinning, numerisk analyse og for ethvert matematisk formål.
Julias enkelhet, utmerkede effektivitet og hastighet gjør den tiltalende for bruk med kompliserte datamodeller.
Men for forskere er muligheten for å oversette vitenskapens formelspråk til kode en avtalebryter: Julia har støtte for det greske alfabetet, som muliggjør bruk av matematiske ligninger uten først å konvertere dem til et kodespråk.
Egenskaper
- Julia bruker enkel syntaks.
- For å legge til ledetekstkommandoer har Julia en interaktiv kommandolinje og en Read Eval Print Loop (REPL).
- For å samhandle med Fortran-, C- og Python-programmer kan den enkelt importere og bruke eksterne biblioteker.
- Just-in-time (JIT) kompilering er en funksjon i det kompilerte språket Julia. Julia bruker LLVM-rammeverket for samlingen, noe som bidrar til rask gjennomføring.
- Julias syntaks er enkel å bruke for alle som jobber med matematikkbasert koding siden den ligner matematiske ligninger.
- Metaprogrammering er en funksjon i Julia som gjør at Julia-programmer kan produsere Julia-applikasjoner.
- Den kommer med en debugger som gjør det mulig for programmerere å sette bruddpunkter og undersøke resultatene.
- Både statiske og dynamiske typer støttes av Julia. Før du bruker en variabel, kan du deklarere den, eller du kan lage en funksjon som tar variabler implisitt.
Introduksjon til matlab
Det interaktive miljøet og fjerde generasjons høynivåprogrammeringsspråk MATLAB (matriselaboratorium) brukes til numerisk beregning, visualisering og programmering.
Det muliggjør matrisemanipulasjoner, plotting av funksjoner og data, implementering av algoritmer, utvikling av brukergrensesnitt, samspillet med programmer skrevet på andre språk, som C, C++, Java og FORTRAN, og analyse og utvikling av algoritmer, oppretting av modeller og applikasjoner og implementering av brukergrensesnitt.
Du kan gjøre matematiske beregninger, lage diagrammer og bruke numeriske tilnærminger ved hjelp av de mange innebygde kommandoene og matematiske funksjoner.
Etter tiår med utvikling kan MATLAB nå lese data fra flate filer, databaser, skylagring, datainnsamlingsutstyr og til og med direkte økonomiske datastrømmer.
MATLAB var tidligere fantastisk for å jobbe med statiske numeriske data i vektorer og matriser. På grunn av de utvidede mulighetene, kan brukere nå kjøre sofistikerte maskinlæringsmodeller, gjøre datavisualisering og til og med utvikle mobile og stasjonære applikasjoner.
Ved å tilby en GUI (Graphical User Interface) og andre verktøy, som signalanalyse og tunere, tilbyr MATLAB et interaktivt miljø. MATLAB tilbyr også verktøy for programvareoppretting og feilsøking.
Gjennom GUI er det enkelt å importere og eksportere filer i MATLAB. Når vi går inn i opprettelsen av programvaren vår, kan vi inspisere arbeidsområdedataene og endre dem etter behov.
Egenskaper
- Både numerisk og symbolsk databehandling kan gjøres med den.
- Det er et språk på høyt nivå som for det meste brukes i tekniske og vitenskapelige datamaskiner.
- Det tilbyr et betydelig bibliotek av matematiske funksjoner for lineær algebra, statistikk, Fourier-analyse, filtrering, optimalisering, numerisk integrasjon og løsning av vanlige differensialligninger.
- Den inkluderer verktøy for å lage egendefinerte plott, så vel som innebygde bilder for visning av data.
- Den tilbyr verktøy for å lage apper med unike grafiske brukergrensesnitt.
- Programmeringsgrensesnittet for MATLAB gir utviklere verktøy for å forbedre ytelsen og vedlikeholdet til programmene deres.
- Den tilbyr integreringsverktøy for MATLAB-baserte algoritmer med tredjepartsprogrammer og språk, inkludert C, Java,.NET og Microsoft Excel.
- En rekke sanntidsdata fra JDBC/ODBC-databaser kan støttes naturlig av MATLAB, inkludert sensor, video, bilde, telemetri, binær og andre typer data.
Forskjeller mellom Matlab, Julia og Python
popularitet
Python er nå øverst på listen over de mest brukte programmeringsspråkene. Med et av de største utviklermiljøene for ethvert språk, har det vært i bruk i mer enn 30 år og gir svar og assistanse for hvert tenkelig problem.
Selv om antallet fans har vokst jevnt og trutt, har Julia et lite, men engasjert fellesskap, og størstedelen av støtten er fortsatt gitt av forfatterne.
Julia-spesifikke blogger og et voksende fellesskap deler sin kunnskap om å bruke den på en rekke plattformer.
Bruken av Julia utenfor datavitenskap antas å bli mer fremtredende.
Språket har nettopp begynt å omfavne nettutviklingsrammer, utvide spekteret av utviklingsmuligheter og følgelig poolen av utviklere som bruker det.
På den annen side har MATLAB visse begrensninger på portabilitet fordi det er et dyrt program.
Bare plattformer med MATLAB eller MATLAB Component Runtime kan kjøre MATLAB-filer på andre plattformer (MCR). Fordi MATLABs OOP er mer sofistikert og intrikat, kan det være mer forvirrende for visse personer.
Imidlertid er MATLAB ofte et mer sofistikert språk.
Speed
Utførelseshastigheten er avgjørende under utvikling av kode. Tempoet som Julia blir henrettet med er lik tempoet i programmeringsspråket C. Den ble utviklet for å gi et raskt språk.
I motsetning til andre tolkede språk, fremskynder ikke Julia henrettelsen. For å lage programmer i Julia, brukes LLVM-rammeverket. \
Uten å bruke manuell profilering og optimaliseringsteknikker tar Julia opp ytelsesvansker som krever hurtighet. For problemer som krever Big Data, Cloud Computing, dataanalyse og statistisk databehandling, Julia tilbyr et fantastisk svar.
Det er åpenbart at Julia er overlegen Python når vi kontrasterer ytelsen og hurtigheten.
Matlab, på den annen side, er et programmeringsspråk på høyt nivå datastrukturer, kontrollflytsetninger, funksjoner, utdata/inndata og objektorientert programmering.
Det gir mulighet for rask opprettelse av applikasjoner som kan kastes raskt, så vel som omfattende, kompliserte og store applikasjonsprogrammer.
Bibliotekene
Ved ganske enkelt å importere disse bibliotekene og bruke funksjonene deres, gjør Pythons enorme bibliotek utvikling for Python mye enklere.
Sammenlignet med Python, lider Julia av mangel på omfattende bibliotekressurser. Et betydelig antall tredjepartsbiblioteker støtter også Python. På grunn av utilstrekkelig pakkevedlikehold har Julias biblioteker også dette problemet.
Selv om det tar litt tid å visualisere data til å begynne med, kan Julia kommunisere med C-biblioteker.
Utviklingen av Julias bibliotek er nødvendig for å lykkes som et nytt språk.
For å beregne statistikk, lineær algebra, numerisk integrasjon, filtrering, Fourier-analyse, optimalisering og løse vanlige differensialligninger, er et stort bibliotek av matematiske funksjoner levert av Matlab.
Allsidighet
Python er et enkelt språk å forstå og skrive, noe som gjør det allsidig. Pythons tilpasningsevne gjør den utmerket for programmeringsoppgaver inkludert webskripting, utvikling og automatisering.
Fordi den kan utføre oppgaver og bruker en rekke biblioteker og rammeverk, er Python det foretrukne språket for utviklere.
Python er mer fleksibel, mens Julia utmerker seg med å løse problemer innen vitenskapelig programmering.
Ingeniører som først og fremst er interessert i å bruke Matlab som et enkelt kodeverktøy for å utføre standard tekniske beregninger, vil finne det nyttig.
Det er enkelt for ikke-kodere å konstruere kjørbar logikk på grunn av det integrerte utviklingsmiljøet og debuggeren som allerede er til stede.
Verktøy som støttes
Enhver programmerer vil velge et programmeringsspråk som tilbyr førsteklasses verktøystøtte for alle programvareutviklingsprosjekter.
Julia presterer bedre enn Python når det gjelder verktøystøtte. Julias verktøystøtte er fortsatt funksjonell, men Pythons verktøystøtte er utmerket.
På grunn av dette mangler Julia visse av Pythons diagnostiske og utbedringsmuligheter for ytelsesproblemer.
I tillegg er det en høyere sjanse for et usikkert grensesnitt i tilfellet med Julia fordi det er et nytt språk med innfødte APIer.
Den interaktive innstillingen som tilbys av MATLAB muliggjør iterativ utforskning, design og problemløsning. Det er en samling ressurser som programmerere kan bruke.
Den har verktøy for å administrere arbeidsområdevariabler og importere og eksportere data. I tillegg inkluderer den verktøy for behandling, feilsøking og profilering av MATLAB-filer.
konklusjonen
Jeg vil oppsummere med å si at Julia er et spesialisert språk som stort sett brukes av en liten gruppe.
Julia vil sannsynligvis utvikle seg til et godt likt, etterspurt språk ettersom utviklere og fellesskapet utvider sine evner.
Millioner av mennesker bruker Python, som er et etablert språk, og det finnes utallige tredjepartsprogrammer tilgjengelig. Fra spill til dataforskning, det brukes overalt.
Hver utvikleres læreplan inkluderer Python som et av de grunnleggende språkene, og siden nye språk hele tiden er i stand til å koble seg til det, vil det ikke bli erstattet med det første.
Selv om Julia og Python nå er de mest populære programmeringsspråkene innen datavitenskap, er MATLAB spådd å vinne i popularitet og applikasjonsspenn på grunn av dens overlegne kollektive modelleringsutvikling og distribusjonsevner.
Det faktum at brukere kan bruke en enkelt robust plattform for å designe ML-modeller, analysere data og bygge desktop- og mobilapper med tilpassede GUIer, forbedrer MATLABs posisjon i datavitenskapssektoren betydelig.
Legg igjen en kommentar