Python este un limbaj de programare bine-cunoscut și folosit în mod obișnuit. Este, de asemenea, limba preferată pentru oamenii de știință de date, analiștii de date, inginerii de învățare automată și cei care lucrează în inteligența artificială.
Deoarece este un limbaj open-source, este simplu și are o varietate de alternative de codare.
Printre numeroasele cazuri de utilizare acoperite de Python, analiza datelor a devenit una dintre cele mai importante. Ecosistemul Python este bogat în biblioteci, instrumente și aplicații care permit calculul științific și analiza datelor mai ușor și mai rapid.
Python nu este suficient de rapid pentru creatorii lui Julia, un program destinat „calculului științific, masina de învățare, data mining, algebră liniară la scară largă, calcul distribuit și paralel”, conform descrierii lor.
Julia aspiră să ofere analiști de date și oameni de știință nu doar crearea rapidă și confortabilă, ci și execuția fulgerătoare.
Matricele, algebra liniară și matricele fac parte din limbajul de programare matematic și tehnic cunoscut sub numele de Matlab. Este bine recunoscut ca o atmosferă de top pentru orice activitate.
În ultimii 10 ani, mediile de calcul științifice precum Mathematica, Maple și Matlab au devenit semnificativ mai populare ca urmare a faptului că oamenii de știință și inginerii se simt mai productivi în astfel de medii.
Setul de instrumente extins și sintaxa simplă a limbajelor de comandă utilizate în aceste medii sunt o cauză evidentă.
În această postare, vom compara Matlab, Julia și Python pentru a vă ajuta să înțelegeți ce limbă este folosită în ce scop și, cel mai important, care este ideal pentru dvs.
Introducere în Piton
Unul din cele mai populare limbaje de programare folosit astăzi este Python. A fost folosit pentru prima dată în 1991 și este un limbaj de nivel înalt, interpretat, cu mai multe paradigme.
Conține o mulțime de biblioteci și instrumente pentru învățarea automată, inteligența artificială (AI) și dezvoltarea de aplicații și site-uri web (ML). Python este probabil limbajul pe care îl veți folosi pentru a programa orice.
Datorită puterii, versatilității și sintaxei ușor de înțeles și stăpânit, Python este favoritul dezvoltatorilor.
Aproape 70% dintre dezvoltatori susțin că folosesc Python pentru a crea algoritmi puternici de inteligență artificială și ML pentru analiza sentimentelor și procesarea limbajului natural. Limbile alese pentru știința datelor sunt Python și R.
Numeroasele biblioteci externe care au fost create de comunitatea mare de dezvoltatori Python sunt cele care îi conferă flexibilitatea.
Python folosește mai multe dintre aceste module pentru a gestiona sarcini matematice și științifice în știința datelor. Printre cele mai populare sunt NumPy, TensorFlow, PyTorch, Pandas și Maplotlib.
Suportul Python pentru formatele de date comune, cum ar fi fișierele CSV și JSON și capacitatea sa de a interacționa cu bazele de date SQL sunt, de asemenea, justificări puternice pentru utilizarea acestuia.
DESCRIERE
- Este o limbă open source care poate fi descărcată gratuit și este disponibilă online.
- Este un limbaj de programare de nivel înalt, ușor de învățat, prietenos pentru dezvoltatori.
- Clasele, polimorfismul, încapsularea și alte idei orientate pe obiecte sunt susținute de limbaj.
- Python este un limbaj extensibil, iar C sau C++ poate fi folosit pentru a scrie și compila programe Python.
- Este un limbaj interpretat, prin urmare compilarea nu este necesară. Depanarea codului este ușoară prin executarea liniilor linie cu linie.
- Python vine cu o colecție substanțială de biblioteci care pot fi folosite pentru a eficientiza dezvoltarea prin simpla importare a acestora. Dezvoltatorii nu trebuie să refacă acel cod precis ca o consecință.
- Variabilele nu trebuie definite înainte de a fi utilizate în acest limbaj tatat dinamic, deoarece tipul de date este decis în timpul execuției.
Introducere în Julia
Cu prima sa versiune stabilă lansată în 2018, Julia, un nou venit în domeniul limbajelor de programare, a fost creată în 2012 pentru a satisface nevoile comunităților Data Science și Machine Learning pentru un limbaj mai rapid, orientat spre matematică.
Cu ajutorul hardware-ului modern Concurrent, Parallel și Calculul distribuit capabilități, Julia este un limbaj de programare care combină cele mai delicate aspecte ale altor limbaje de programare.
Sintaxa lui Julia, care este destinată în mare măsură calculelor tehnice, este comparabilă cu cea a lui Python.
Julia este un limbaj de programare dinamic, de nivel înalt și de înaltă performanță.
Deoarece este o componentă esențială a acestui limbaj, algebra liniară este utilizată pe scară largă în învățarea automată, știința datelor, extragerea datelor, analiza numerică și pentru orice scop matematic.
Simplitatea, eficiența excelentă și viteza lui Julia îl fac atrăgător pentru utilizarea cu modele de date complicate.
Dar pentru oamenii de știință, posibilitatea de a traduce limbajul formula al Științei în cod este o problemă: Julia are suport pentru alfabetul grecesc, permițând utilizarea ecuațiilor matematice fără a le converti mai întâi într-un limbaj de codare.
DESCRIERE
- Julia folosește o sintaxă simplă.
- Pentru adăugarea de comenzi prompte, Julia are o linie de comandă interactivă și o buclă de imprimare de evaluare a citirii (REPL).
- Pentru a interacționa cu programele Fortran, C și Python, poate importa și utiliza cu ușurință biblioteci externe.
- Compilarea just-in-time (JIT) este o caracteristică a limbajului compilat Julia. Julia folosește cadrul LLVM pentru colecție, ceea ce contribuie la execuția rapidă a acesteia.
- Sintaxa Juliei este ușor de utilizat pentru oricine lucrează la codificare bazată pe matematică, deoarece seamănă cu ecuațiile matematice.
- Meta-programarea este o caracteristică a Julia care permite programelor Julia să producă aplicații Julia.
- Vine cu un depanator care permite programatorilor să stabilească puncte de întrerupere și să examineze rezultatele.
- Ambele tipuri statice și dinamice sunt acceptate de Julia. Înainte de a utiliza o variabilă, o puteți declara sau puteți crea o funcție care preia implicit variabile.
Introducere în Matlab
Mediul interactiv și limbajul de programare de nivel înalt de a patra generație MATLAB (laborator de matrice) sunt utilizate pentru calculul numeric, vizualizare și programare.
Permite manipulări matrice, reprezentarea grafică a funcțiilor și a datelor, implementarea algoritmilor, dezvoltarea de interfețe de utilizator, interacțiunea cu programe scrise în alte limbaje, precum C, C++, Java și FORTRAN, precum și analiza și dezvoltarea algoritmilor, crearea de modele și aplicații și implementarea interfețelor utilizator.
Puteți face calcule matematice, puteți crea diagrame și puteți utiliza abordări numerice cu ajutorul numeroaselor comenzi încorporate și funcții matematice.
După zeci de ani de evoluție, MATLAB poate citi acum date din fișiere plate, baze de date, stocare în cloud, echipamente de colectare a datelor și chiar fluxuri de date financiare live.
MATLAB a fost anterior minunat pentru a lucra cu date numerice statice în vectori și matrice. Datorită capacităților sale de extindere, utilizatorii pot rula acum modele sofisticate de învățare automată, pot vizualiza datele și chiar pot dezvolta aplicații mobile și desktop.
Oferind o GUI (Graphical User Interface) și alte instrumente, cum ar fi analiza semnalului și tunerele, MATLAB oferă un mediu interactiv. MATLAB oferă, de asemenea, instrumente pentru crearea de software și depanare.
Prin intermediul GUI, importarea și exportarea fișierelor în MATLAB este simplă. Pe măsură ce intrăm în crearea software-ului nostru, putem inspecta datele spațiului de lucru și le putem modifica după cum este necesar.
DESCRIERE
- Atât calculul numeric, cât și cel simbolic se pot face cu el.
- Este un limbaj de nivel înalt utilizat în cea mai mare parte în calculatoare științifice și de inginerie.
- Oferă o bibliotecă considerabilă de funcții matematice pentru algebră liniară, statistică, analiză Fourier, filtrare, optimizare, integrare numerică și soluții de ecuații diferențiale obișnuite.
- Include instrumente pentru realizarea de diagrame personalizate, precum și elemente vizuale încorporate pentru vizualizarea datelor.
- Oferă instrumente pentru crearea de aplicații cu interfețe grafice unice pentru utilizator.
- Interfața de programare pentru MATLAB oferă dezvoltatorilor instrumente pentru a îmbunătăți performanța și mentenabilitatea programelor lor.
- Oferă instrumente de integrare pentru algoritmi bazați pe MATLAB cu programe și limbaje terțe, inclusiv C, Java, .NET și Microsoft Excel.
- O varietate de date în timp real din bazele de date JDBC/ODBC pot fi suportate nativ de MATLAB, inclusiv senzor, video, imagine, telemetrie, binare și alte tipuri de date.
Diferențele dintre Matlab, Julia și Python
Popularitate
Python se află acum în fruntea listei celor mai utilizate limbaje de programare. Cu una dintre cele mai mari comunități de dezvoltatori pentru orice limbă, este utilizat de mai bine de 30 de ani și oferă răspunsuri și asistență pentru fiecare problemă imaginabilă.
Chiar dacă numărul de fani a crescut constant, Julia are o comunitate mică, dar angajată, iar majoritatea sprijinului este încă oferit de autori.
Blogurile specifice Julia și o comunitate în plină dezvoltare își împărtășesc cunoștințele despre utilizarea acesteia pe o varietate de platforme.
Se anticipează că utilizarea lui Julia în afara științei datelor va crește în proeminență.
Limbajul tocmai a început să îmbrățișeze cadrele de dezvoltare web, extinzând gama de posibilități de dezvoltare și, în consecință, grupul de dezvoltatori care îl folosesc.
Pe de altă parte, MATLAB are anumite limitări în ceea ce privește portabilitatea, deoarece este un program scump.
Numai platformele cu MATLAB sau MATLAB Component Runtime pot executa fișiere MATLAB pe alte platforme (MCR). Deoarece OOP-ul MATLAB este mai sofisticat și mai complicat, poate fi mai derutant pentru anumite persoane.
Cu toate acestea, MATLAB este adesea un limbaj mai sofisticat.
Viteză
Viteza de execuție este crucială în timpul dezvoltării codului. Ritmul în care este executată Julia este similar cu cel al limbajului de programare C. A fost dezvoltat pentru a oferi un limbaj rapid.
Spre deosebire de alte limbi interpretate, Julia nu accelerează execuția. Pentru a crea programe în Julia, este utilizat cadrul LLVM. \
Fără a folosi tehnici manuale de profilare și optimizare, Julia abordează dificultățile de performanță care necesită viteză. Pentru probleme care necesită Big Data, Cloud Computing, Analiza datelor și Calcul statistic, Julia oferă un răspuns fantastic.
Este evident că Julia este superioară lui Python când îi comparăm performanța și rapiditatea.
Matlab, pe de altă parte, este un limbaj de programare de nivel înalt care prezintă structuri de date, instrucțiuni de flux de control, funcții, ieșire/intrare și programare orientată pe obiecte.
Permite crearea rapidă de aplicații de aruncat rapid, precum și crearea de programe de aplicații cuprinzătoare, complicate și mari.
Biblioteci
Pur și simplu importând aceste biblioteci și utilizând funcțiile lor, biblioteca vastă a lui Python face dezvoltarea pentru Python mult mai ușoară.
În comparație cu Python, Julia suferă de o lipsă de resurse extinse ale bibliotecii. Un număr considerabil de biblioteci terțe acceptă și Python. Din cauza întreținerii inadecvate a pachetului, bibliotecile Juliei au și ele această problemă.
Chiar dacă inițial vizualizarea datelor durează ceva timp, Julia poate interfața cu bibliotecile C.
Dezvoltarea bibliotecilor Juliei este necesară pentru succesul acesteia ca limbă nouă.
Pentru a calcula statistici, algebră liniară, integrare numerică, filtrare, analiză Fourier, optimizare și rezolvarea ecuațiilor diferențiale obișnuite, Matlab oferă o bibliotecă mare de funcții matematice.
Versatilitate
Python este un limbaj ușor de înțeles și de scris, ceea ce îl face versatil. Adaptabilitatea lui Python îl face excelent pentru sarcini de programare, inclusiv scripting web, dezvoltare și automatizare.
Deoarece poate face sarcini și folosește o varietate de biblioteci și cadre, Python este limbajul ales pentru dezvoltatori.
Python este mai flexibil, în timp ce Julia excelează la rezolvarea problemelor din programarea științifică.
Inginerii care sunt interesați în primul rând să utilizeze Matlab ca instrument de codificare simplu pentru a efectua calcule de inginerie standard îl vor găsi util.
Este simplu pentru non-codatori să construiască logica executabilă din cauza mediului de dezvoltare integrat și a depanatorului care sunt deja prezente.
Instrumente acceptate
Orice programator va alege un limbaj de programare care oferă suport pentru instrumente de top pentru toate proiectele de dezvoltare software.
Julia are performanțe mai bune decât Python în ceea ce privește suportul pentru instrumente. Suportul pentru instrumente de la Julia este încă funcțional, dar suportul pentru instrumente de la Python este excelent.
Din această cauză, Julia nu are anumite capacități de diagnosticare și remediere ale Python pentru problemele de performanță.
În plus, există o șansă mai mare de apariție a unei interfețe nesigure în cazul lui Julia, deoarece este un limbaj nou cu API-uri native.
Setarea interactivă oferită de MATLAB permite explorarea iterativă, proiectarea și rezolvarea problemelor. Este o colecție de resurse pe care programatorii le pot utiliza.
Dispune de instrumente pentru gestionarea variabilelor spațiului de lucru și pentru importul și exportul de date. În plus, include instrumente pentru procesarea, depanarea și profilarea fișierelor MATLAB.
Concluzie
Voi rezuma spunând că Julia este o limbă specializată care este folosită în cea mai mare parte de un grup mic.
Julia va evolua probabil într-un limbaj foarte apreciat și solicitat, pe măsură ce dezvoltatorii și comunitatea își extind capacitățile.
Milioane de oameni folosesc Python, care este un limbaj consacrat, și există nenumărate programe terțe disponibile. De la jocuri la cercetarea datelor, este folosit peste tot.
Curriculum-ul fiecărui dezvoltator include Python ca unul dintre limbile fundamentale și, deoarece noile limbi se pot conecta constant cu acesta, acesta nu va fi înlocuit prea curând.
Deși Julia și Python sunt acum cele mai populare limbaje de programare în domeniul științei datelor, se preconizează că MATLAB va câștiga în popularitate și durata de aplicare datorită capacităților sale superioare de dezvoltare și implementare de modelare colectivă.
Faptul că utilizatorii pot utiliza o singură platformă robustă pentru a proiecta modele ML, analiza date și construi aplicații desktop și mobile cu GUI-uri personalizate îmbunătățește semnificativ poziția MATLAB în sectorul științei datelor.
Lasă un comentariu