Python to dobrze znany i powszechnie używany język programowania. Jest to również preferowany język dla naukowców zajmujących się danymi, analityków danych, inżynierów uczenia maszynowego i osób pracujących w sztucznej inteligencji.
Ponieważ jest to język o otwartym kodzie źródłowym, jest prosty i ma wiele alternatyw kodowania.
Wśród wielu przypadków użycia opisanych w Pythonie analityka danych stała się jednym z najważniejszych. Ekosystem Pythona jest bogaty w biblioteki, narzędzia i aplikacje, które ułatwiają i przyspieszają obliczenia naukowe i analizę danych.
Python nie jest wystarczająco szybki dla twórców Julii, programu przeznaczonego do „informatyki naukowej, uczenie maszynowe, eksploracja danych, wielkoskalowa algebra liniowa, przetwarzanie rozproszone i równoległe”, zgodnie z ich opisem.
Julia aspiruje do zaoferowania analitycy danych i naukowcy nie tylko szybkie i wygodne tworzenie, ale także błyskawiczne wykonanie.
Tablice, algebra liniowa i macierze są częścią matematycznego i technicznego języka programowania znanego jako Matlab. Jest dobrze rozpoznawany jako atmosfera na najwyższym poziomie dla każdej działalności.
W ciągu ostatnich 10 lat naukowe środowiska obliczeniowe, takie jak Mathematica, Maple i Matlab, stały się znacznie bardziej popularne, ponieważ naukowcy i inżynierowie czują się bardziej produktywni w takich środowiskach.
Obszerny zestaw narzędzi i prosta składnia języków poleceń używanych w tych środowiskach to jedna z oczywistych przyczyn.
W tym poście porównamy Matlaba, Julię i Pythona, aby pomóc Ci zrozumieć, który język jest używany w jakim celu i, co najważniejsze, który jest dla Ciebie idealny.
Wprowadzenie do Python
Jeden z najpopularniejsze języki programowania w użyciu jest dzisiaj Python. Został po raz pierwszy użyty w 1991 roku i jest językiem wysokiego poziomu, interpretowanym, wieloparadygmatycznym.
Zawiera wiele bibliotek i narzędzi do uczenia maszynowego, sztucznej inteligencji (AI) oraz tworzenia aplikacji i stron internetowych (ML). Python jest prawdopodobnie językiem, którego będziesz używać do programowania czegokolwiek.
Ze względu na swoją moc, wszechstronność oraz łatwo zrozumiałą i opanowaną składnię Python jest ulubieńcem programistów.
Prawie 70% programistów twierdzi, że wykorzystuje Pythona do tworzenia potężnych algorytmów AI i ML do analizy sentymentów i przetwarzania języka naturalnego. Języki z wyboru do nauki o danych to Python i R.
Liczne zewnętrzne biblioteki, które zostały stworzone przez dużą społeczność programistów Pythona, zapewniają mu elastyczność.
Python używa kilku z tych modułów do obsługi zadań matematycznych i naukowych w nauce o danych. Do najpopularniejszych należą NumPy, TensorFlow, PyTorch, Pandas i Maplotlib.
Wsparcie Pythona dla popularnych formatów danych, takich jak pliki CSV i JSON, oraz jego zdolność do interakcji z bazami danych SQL są również mocnym uzasadnieniem dla jego używania.
Korzyści
- Jest to darmowy język open-source, który jest dostępny online.
- Jest to łatwy do nauczenia, przyjazny dla programistów język programowania wysokiego poziomu.
- Klasy, polimorfizm, enkapsulacja i inne idee zorientowane obiektowo są obsługiwane przez język.
- Python jest językiem rozszerzalnym, a C lub C++ można używać do pisania i kompilowania programów w Pythonie.
- Jest to język interpretowany, stąd kompilacja nie jest konieczna. Debugowanie kodu jest łatwiejsze dzięki wierszom wykonywanym wiersz po wierszu.
- Python zawiera pokaźną kolekcję bibliotek, które można wykorzystać do usprawnienia programowania, po prostu je importując. W konsekwencji programiści nie muszą przerabiać tego dokładnego kodu.
- Zmienne nie muszą być definiowane przed użyciem w tym dynamicznie typowanym języku, ponieważ typ danych jest ustalany w czasie wykonywania.
Wprowadzenie do Julia
Wraz z pierwszą stabilną wersją wydaną w 2018 roku, Julia, nowicjusz w dziedzinie języków programowania, została stworzona w 2012 roku, aby zaspokoić potrzeby społeczności Data Science i Machine Learning w zakresie szybszego, zorientowanego na matematykę języka.
Z pomocą nowoczesnego sprzętu Concurrent, Parallel i Obliczenia rozproszone możliwości, Julia jest językiem programowania, który łączy w sobie najdelikatniejsze aspekty innych języków programowania.
Składnia Julii, która jest przeznaczona głównie do obliczeń technicznych, jest porównywalna ze składnią Pythona.
Julia to dynamiczny, wysokopoziomowy język programowania o wysokiej wydajności.
Ponieważ jest to niezbędny składnik tego języka, algebra liniowa jest szeroko wykorzystywana w uczeniu maszynowym, nauce o danych, eksploracji danych, analizie numerycznej i do wszelkich celów matematycznych.
Prostota, doskonała wydajność i szybkość Julii sprawiają, że jest atrakcyjna w przypadku skomplikowanych modeli danych.
Ale dla naukowców możliwość przetłumaczenia formuły języka nauki na kod jest przełomem: Julia wspiera alfabet grecki, umożliwiając korzystanie z równań matematycznych bez uprzedniego przekształcania ich na język kodowania.
Korzyści
- Julia używa prostej składni.
- Do dodawania poleceń podpowiedzi Julia ma interaktywny wiersz poleceń i pętlę drukowania Read Eval (REPL).
- Aby współpracować z programami Fortran, C i Python, może łatwo importować i używać zewnętrznych bibliotek.
- Kompilacja just-in-time (JIT) jest cechą kompilowanego języka Julia. Julia wykorzystuje do kolekcji framework LLVM, co przyczynia się do jej szybkiego wykonania.
- Składnia Julii jest łatwa w użyciu dla każdego, kto pracuje nad kodowaniem opartym na matematyce, ponieważ przypomina równania matematyczne.
- Metaprogramowanie to funkcja Julii, która umożliwia programom Julii tworzenie aplikacji Julia.
- Jest wyposażony w debugger, który umożliwia programistom ustawianie punktów przerwania i badanie wyników.
- Julia obsługuje zarówno typy statyczne, jak i dynamiczne. Przed użyciem zmiennej można ją zadeklarować lub utworzyć funkcję, która niejawnie pobiera zmienne.
Wprowadzenie do matlab
Interaktywne środowisko i język programowania czwartej generacji MATLAB (laboratorium macierzowe) są wykorzystywane do obliczeń numerycznych, wizualizacji i programowania.
Umożliwia manipulacje macierzami, wykreślanie funkcji i danych, implementację algorytmów, rozwój interfejsy użytkownika, interakcja z programami napisanymi w innych językach, takich jak C, C++, Java i FORTRAN oraz analiza i rozwój algorytmów, tworzenie modeli i aplikacji oraz implementacja interfejsów użytkownika.
Możesz wykonywać obliczenia matematyczne, tworzyć wykresy i używać podejść numerycznych za pomocą wielu wbudowanych poleceń i funkcje matematyczne.
Po dziesięcioleciach ewolucji MATLAB może teraz odczytywać dane z płaskich plików, baz danych, pamięci w chmurze, sprzętu do gromadzenia danych, a nawet strumieni danych finansowych na żywo.
MATLAB był dawniej wspaniały do pracy ze statycznymi danymi liczbowymi w wektorach i macierzach. Dzięki rosnącym możliwościom użytkownicy mogą teraz uruchamiać zaawansowane modele uczenia maszynowego, wizualizować dane, a nawet tworzyć aplikacje mobilne i stacjonarne.
Oferując GUI (graficzny interfejs użytkownika) i inne narzędzia, takie jak analiza sygnału i tunery, MATLAB oferuje interaktywne środowisko. MATLAB oferuje również narzędzia do tworzenia i debugowania oprogramowania.
Dzięki GUI importowanie i eksportowanie plików w MATLAB jest proste. Gdy przystępujemy do tworzenia naszego oprogramowania, możemy sprawdzać dane obszaru roboczego i zmieniać je w razie potrzeby.
Korzyści
- Można za jego pomocą wykonywać obliczenia zarówno numeryczne, jak i symboliczne.
- Jest to język wysokiego poziomu używany głównie w komputerach inżynierskich i naukowych.
- Oferuje pokaźną bibliotekę funkcji matematycznych do algebry liniowej, statystyki, analizy Fouriera, filtrowania, optymalizacji, całkowania numerycznego i rozwiązywania równań różniczkowych zwyczajnych.
- Zawiera narzędzia do tworzenia niestandardowych wykresów, a także wbudowane wizualizacje do przeglądania danych.
- Oferuje narzędzia do tworzenia aplikacji z unikalnymi graficznymi interfejsami użytkownika.
- Interfejs programistyczny dla MATLAB zapewnia programistom narzędzia zwiększające wydajność i łatwość konserwacji ich programów.
- Oferuje narzędzia do integracji algorytmów opartych na MATLAB z programami i językami innych firm, w tym C, Java, .NET i Microsoft Excel.
- MATLAB może natywnie obsługiwać różnorodne dane czasu rzeczywistego z baz danych JDBC/ODBC, w tym dane z czujników, wideo, obrazy, telemetrię, dane binarne i inne.
Różnice między Matlabem, Julią i Pythonem
Popularność
Python znajduje się teraz na szczycie listy najczęściej używanych języków programowania. Dzięki jednej z największych społeczności programistów dla dowolnego języka, jest używany od ponad 30 lat i zapewnia odpowiedzi i pomoc w przypadku każdego możliwego problemu.
Nawet jeśli liczba fanów stale rośnie, Julia ma niewielką, ale zaangażowaną społeczność, a większość wsparcia nadal zapewniają autorzy.
Blogi poświęcone Julii i rozwijająca się społeczność dzielą się wiedzą na temat korzystania z niej na różnych platformach.
Przewiduje się, że wykorzystanie Julii poza nauką o danych będzie coraz bardziej widoczne.
Język właśnie zaczął obejmować frameworki do tworzenia stron internetowych, rozszerzając zakres możliwości programistycznych, a co za tym idzie, pulę programistów korzystających z niego.
Z drugiej strony MATLAB ma pewne ograniczenia dotyczące przenośności, ponieważ jest to kosztowny program.
Tylko platformy z MATLAB lub MATLAB Component Runtime mogą wykonywać pliki MATLAB na innych platformach (MCR). Ponieważ OOP w MATLAB jest bardziej wyrafinowane i skomplikowane, może być bardziej kłopotliwe dla niektórych osób.
Jednak MATLAB jest często bardziej wyrafinowanym językiem.
Prędkość
Szybkość wykonania jest kluczowa podczas tworzenia kodu. Tempo, w jakim wykonywana jest Julia, jest zbliżone do tempa języka programowania C. Został opracowany, aby zapewnić szybki język.
W przeciwieństwie do innych języków interpretowanych, Julia nie przyspiesza wykonywania. Do tworzenia programów w Julii wykorzystywany jest framework LLVM. \
Bez korzystania z ręcznych technik profilowania i optymalizacji Julia rozwiązuje problemy z wydajnością, które wymagają szybkości. W przypadku problemów wymagających Big Data, Cloud Computing, Analiza danych i obliczenia statystyczne, Julia oferuje fantastyczną odpowiedź.
Oczywiste jest, że Julia przewyższa Pythona, gdy zestawimy jego wydajność i szybkość.
Z drugiej strony Matlab to język programowania wysokiego poziomu, który zawiera struktury danych, instrukcje przepływu sterowania, funkcje, wyjścia/wejścia i programowanie obiektowe.
Pozwala na szybkie tworzenie szybkich aplikacji jednorazowych, a także tworzenie rozbudowanych, skomplikowanych i dużych programów aplikacyjnych.
biblioteki
Po prostu importując te biblioteki i wykorzystując ich funkcje, obszerna biblioteka Pythona znacznie ułatwia programowanie dla Pythona.
W porównaniu z Pythonem Julia cierpi na niedostatek obszernych zasobów bibliotecznych. Spora liczba bibliotek innych firm również obsługuje Pythona. Ze względu na nieodpowiednią konserwację pakietów, biblioteki Julii również mają ten problem.
Mimo że początkowo wizualizacja danych zajmuje trochę czasu, Julia może współpracować z bibliotekami C.
Rozwój bibliotek Julii jest niezbędny do jej sukcesu jako nowego języka.
Do obliczania statystyk, algebry liniowej, całkowania numerycznego, filtrowania, analizy Fouriera, optymalizacji i rozwiązywania równań różniczkowych zwyczajnych, Matlab udostępnia obszerną bibliotekę funkcji matematycznych.
Wszechstronność
Python jest językiem łatwym do zrozumienia i pisania, co czyni go wszechstronnym. Łatwość adaptacji Pythona sprawia, że doskonale nadaje się do zadań programistycznych, w tym skryptów internetowych, programowania i automatyzacji.
Ponieważ może wykonywać zadania i korzysta z różnych bibliotek i frameworków, Python jest językiem wybieranym przez programistów.
Python jest bardziej elastyczny, podczas gdy Julia przoduje w rozwiązywaniu problemów w programowaniu naukowym.
Inżynierowie, którzy są przede wszystkim zainteresowani wykorzystaniem Matlaba jako prostego narzędzia do kodowania do wykonywania standardowych obliczeń inżynierskich, uznają go za przydatny.
Osoby niebędące programistami mogą łatwo skonstruować logikę wykonywalną dzięki zintegrowanemu środowisku programistycznemu i debugerowi, które są już obecne.
Obsługiwane narzędzia
Każdy programista wybierze język programowania, który oferuje najwyższej klasy obsługę narzędzi dla wszystkich projektów rozwoju oprogramowania.
Julia radzi sobie lepiej niż Python pod względem obsługi narzędzi. Obsługa narzędzi Julii jest nadal funkcjonalna, ale obsługa narzędzi Pythona jest świetna.
Z tego powodu Julia nie ma pewnych możliwości diagnostycznych i naprawczych Pythona w przypadku problemów z wydajnością.
Dodatkowo w przypadku Julii istnieje większa szansa na niebezpieczny interfejs, ponieważ jest to nowatorski język z natywnymi interfejsami API.
Interaktywne ustawienie oferowane przez MATLAB umożliwia iteracyjne badanie, projektowanie i rozwiązywanie problemów. Jest to zbiór zasobów, z których mogą korzystać programiści.
Zawiera narzędzia do zarządzania zmiennymi obszaru roboczego oraz importowania i eksportowania danych. Dodatkowo zawiera narzędzia do przetwarzania, debugowania i profilowania plików MATLAB.
Wnioski
Podsumuję mówiąc, że Julia jest językiem specjalistycznym używanym głównie przez małą grupę.
Julia prawdopodobnie przekształci się w lubiany, pożądany język, gdy programiści i społeczność poszerzą swoje możliwości.
Miliony ludzi używają Pythona, który jest uznanym językiem, i dostępnych jest niezliczona ilość programów innych firm. Od gier po badania danych, jest używany wszędzie.
Program nauczania każdego programisty zawiera Pythona jako jeden z podstawowych języków, a ponieważ nowe języki mogą się z nim stale łączyć, nie zostanie on szybko zastąpiony.
Chociaż Julia i Python są obecnie najpopularniejszymi językami programowania w dziedzinie nauki o danych, przewiduje się, że MATLAB zyska na popularności i rozpiętości aplikacji ze względu na doskonałe możliwości tworzenia i wdrażania modelowania zbiorowego.
Fakt, że użytkownicy mogą korzystać z jednej solidnej platformy do projektowania modeli ML, analizowania danych oraz tworzenia aplikacji stacjonarnych i mobilnych z dostosowanymi GUI, znacznie poprawia pozycję MATLAB w sektorze nauki o danych.
Dodaj komentarz