Python — широко известный и часто используемый язык программирования. Это также предпочтительный язык для специалистов по данным, аналитиков данных, инженеров по машинному обучению и тех, кто работает в области искусственного интеллекта.
Поскольку это язык с открытым исходным кодом, он прост и имеет множество альтернатив кодирования.
Среди многочисленных вариантов использования, охватываемых Python, аналитика данных стала одной из самых важных. Экосистема Python богата библиотеками, инструментами и приложениями, которые упрощают и ускоряют научные вычисления и анализ данных.
Python недостаточно быстр для создателей Julia, программы, предназначенной для «научных вычислений, обучение с помощью машины, интеллектуальный анализ данных, крупномасштабная линейная алгебра, распределенные и параллельные вычисления», — говорится в их описании.
Юлия стремится предложить аналитики данных и ученые не только быстрое и удобное создание, но и молниеносное исполнение.
Массивы, линейная алгебра и матрицы — все это часть математического и технического языка программирования, известного как Matlab. Он хорошо известен как первоклассная атмосфера для любого мероприятия.
За последние 10 лет среды научных вычислений, такие как Mathematica, Maple и Matlab, стали значительно популярнее в результате того, что ученые и инженеры чувствуют себя в таких средах более продуктивно.
Обширный набор инструментов и простой синтаксис командных языков, используемых в этих средах, являются одной из очевидных причин.
В этом посте мы сравним Matlab, Julia и Python, чтобы помочь вам понять, какой язык для какой цели используется и, самое главное, какой из них идеально подходит для вас.
Введение в Питон
Один из самые популярные языки программирования сегодня используется Python. Впервые он был использован в 1991 году и представляет собой интерпретируемый мультипарадигмальный язык высокого уровня.
Он содержит множество библиотек и инструментов для машинного обучения, искусственного интеллекта (ИИ) и разработки приложений и веб-сайтов (МО). Python — это, вероятно, язык, который вы будете использовать для программирования чего угодно.
Благодаря своей мощности, универсальности и легкому пониманию и освоению синтаксиса, Python является фаворитом среди разработчиков.
Почти 70% разработчиков утверждают, что используют Python для создания мощных алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения для анализа настроений и обработки естественного языка. Предпочтительными языками для науки о данных являются Python и R.
Многочисленные внешние библиотеки, созданные большим сообществом разработчиков Python, придают ему гибкость.
Python использует несколько таких модулей для решения математических и научных задач в науке о данных. Среди самых популярных — NumPy, TensorFlow, PyTorch, Pandas и Maplotlib.
Поддержка Python распространенных форматов данных, таких как файлы CSV и JSON, и его способность взаимодействовать с базами данных SQL также являются веским аргументом в пользу его использования.
Особенности
- Это свободно загружаемый язык с открытым исходным кодом, который доступен в Интернете.
- Это простой в освоении, удобный для разработчиков язык программирования высокого уровня.
- Язык поддерживает классы, полиморфизм, инкапсуляцию и другие объектно-ориентированные идеи.
- Python — расширяемый язык, а C или C++ можно использовать для написания и компиляции программ Python.
- Это интерпретируемый язык, поэтому компиляция не требуется. Отладка кода упрощается благодаря тому, что строки выполняются построчно.
- Python поставляется с большим набором библиотек, которые можно использовать для оптимизации разработки, просто импортировав их. Как следствие, разработчикам не нужно переделывать этот точный код.
- Переменные не нужно определять перед использованием в этом языке с динамической типизацией, поскольку тип данных определяется во время выполнения.
Введение в Юлия
Выпустив первую стабильную версию в 2018 году, Julia, новичок в области языков программирования, была создана в 2012 году, чтобы удовлетворить потребности сообществ Data Science и Machine Learning в более быстром, ориентированном на математику языке.
С помощью современных аппаратных средств Concurrent, Parallel и Распределенных вычислений Возможности, Julia — это язык программирования, который сочетает в себе самые тонкие аспекты других языков программирования.
Синтаксис Julia, предназначенный в основном для технических вычислений, сравним с синтаксисом Python.
Julia — динамичный, высокоуровневый, высокопроизводительный язык программирования.
Поскольку это важный компонент этого языка, линейная алгебра широко используется в машинном обучении, науке о данных, интеллектуальном анализе данных, численном анализе и для любых математических целей.
Простота, превосходная эффективность и скорость Julia делают его привлекательным для использования со сложными моделями данных.
Но для ученых возможность перевода формульного языка науки в код является препятствием: у Джулии есть поддержка греческого алфавита, что позволяет использовать математические уравнения без предварительного преобразования их в язык кодирования.
Особенности
- Джулия использует простой синтаксис.
- Для добавления подсказок у Джулии есть интерактивная командная строка и цикл чтения Eval Print Loop (REPL).
- Для взаимодействия с программами на Fortran, C и Python он может легко импортировать и использовать внешние библиотеки.
- Компиляция «точно в срок» (JIT) — это функция компилируемого языка Julia. Для коллекции Юлия использует фреймворк LLVM, что способствует ее быстрому выполнению.
- Синтаксис Джулии удобен для всех, кто работает с программированием на основе математики, поскольку он напоминает математические уравнения.
- Метапрограммирование — это функция Julia, которая позволяет программам Julia создавать приложения Julia.
- Он поставляется с отладчиком, который позволяет программистам устанавливать точки останова и проверять результаты.
- Как статические, так и динамические типы поддерживаются Julia. Прежде чем использовать переменную, вы можете объявить ее или создать функцию, которая неявно принимает переменные.
Введение в Matlab
Интерактивная среда и язык программирования высокого уровня четвертого поколения MATLAB (лаборатория матриц) используются для численного расчета, визуализации и программирования.
Это позволяет манипулировать матрицами, отображать функции и данные, реализовывать алгоритмы, разрабатывать пользовательские интерфейсы, взаимодействие с программами, написанными на других языках, таких как C, C++, Java и FORTRAN, а также анализ и разработка алгоритмов, создание моделей и приложений, реализация пользовательских интерфейсов.
Вы можете выполнять математические расчеты, создавать диаграммы и использовать численные подходы с помощью множества встроенных команд и математические функции.
После десятилетий эволюции MATLAB теперь может считывать данные из плоских файлов, баз данных, облачных хранилищ, средств сбора данных и даже потоков финансовых данных в реальном времени.
Раньше MATLAB отлично подходил для работы со статическими числовыми данными в векторах и матрицах. Благодаря расширяющимся возможностям пользователи теперь могут запускать сложные модели машинного обучения, визуализировать данные и даже разрабатывать мобильные и настольные приложения.
Предлагая GUI (графический интерфейс пользователя) и другие инструменты, такие как анализ сигналов и тюнеры, MATLAB предлагает интерактивную среду. MATLAB также предлагает инструменты для создания и отладки программного обеспечения.
Через графический интерфейс импортировать и экспортировать файлы в MATLAB очень просто. По мере того, как мы приступаем к созданию нашего программного обеспечения, мы можем проверять данные рабочей области и изменять их по мере необходимости.
Особенности
- С его помощью можно выполнять как численные, так и символьные вычисления.
- Это язык высокого уровня, который в основном используется в инженерных и научных компьютерах.
- Он предлагает значительную библиотеку математических функций для линейной алгебры, статистики, анализа Фурье, фильтрации, оптимизации, численного интегрирования и решения обыкновенных дифференциальных уравнений.
- Он включает в себя инструменты для создания пользовательских графиков, а также встроенные визуальные элементы для просмотра данных.
- Он предлагает инструменты для создания приложений с уникальными графическими пользовательскими интерфейсами.
- Интерфейс программирования для MATLAB предоставляет разработчикам инструменты для повышения производительности и удобства сопровождения их программ.
- Он предлагает инструменты интеграции алгоритмов на основе MATLAB со сторонними программами и языками, включая C, Java, .NET и Microsoft Excel.
- MATLAB может изначально поддерживать различные данные в реальном времени из баз данных JDBC/ODBC, включая датчики, видео, изображения, телеметрию, двоичные данные и другие типы данных.
Различия между Matlab, Julia и Python
Популярные
Python сейчас находится в верхней части списка наиболее используемых языков программирования. С одним из крупнейших сообществ разработчиков для любого языка, он используется уже более 30 лет и предоставляет ответы и помощь для каждой мыслимой проблемы.
Несмотря на то, что число поклонников неуклонно растет, у Джулии небольшое, но преданное сообщество, и большую часть поддержки по-прежнему оказывают авторы.
Блоги, посвященные Джулии, и растущее сообщество делятся своими знаниями по ее использованию на различных платформах.
Ожидается, что использование Джулии за пределами науки о данных будет приобретать все большее значение.
Язык только начал охватывать фреймворки веб-разработки, расширяя диапазон возможностей разработки и, следовательно, круг разработчиков, использующих его.
С другой стороны, у MATLAB есть определенные ограничения на переносимость, поскольку это дорогая программа.
Только платформы с MATLAB или MATLAB Component Runtime могут выполнять файлы MATLAB на других платформах (MCR). Поскольку ООП MATLAB является более сложным и запутанным, некоторых людей это может сбить с толку.
Однако MATLAB часто является более сложным языком.
Скорость
Скорость выполнения имеет решающее значение при разработке кода. Скорость, с которой выполняется Julia, аналогична скорости языка программирования C. Он был разработан, чтобы обеспечить быстрый язык.
В отличие от других интерпретируемых языков, Julia не ускоряет выполнение. Для создания программ в Julia используется фреймворк LLVM. \
Без использования методов ручного профилирования и оптимизации Julia решает проблемы с производительностью, которые требуют скорости. Для задач, требующих больших данных, Cloud Computing, анализ данных и статистические вычисления, Джулия предлагает фантастический ответ.
Очевидно, что Julia превосходит Python, если сравнивать его производительность и быстроту.
Matlab, с другой стороны, представляет собой язык программирования высокого уровня, в котором структуры данных, операторы управления потоком, функции, ввод/вывод и объектно-ориентированное программирование.
Это позволяет быстро создавать одноразовые приложения, а также создавать комплексные, сложные и большие прикладные программы.
Библиотеки
Просто импортируя эти библиотеки и используя их функции, обширная библиотека Python значительно упрощает разработку для Python.
По сравнению с Python, Джулия страдает от нехватки обширных библиотечных ресурсов. Значительное количество сторонних библиотек также поддерживает Python. Из-за неадекватного обслуживания пакетов в библиотеках Джулии также есть эта проблема.
Несмотря на то, что первоначальная визуализация данных занимает некоторое время, Джулия может взаимодействовать с библиотеками C.
Разработка библиотек Джулии необходима для его успеха в качестве нового языка.
Для вычисления статистики, линейной алгебры, численного интегрирования, фильтрации, анализа Фурье, оптимизации и решения обыкновенных дифференциальных уравнений Matlab предоставляет большую библиотеку математических функций.
Гибкость
Python — это простой язык для понимания и написания, что делает его универсальным. Благодаря адаптивности Python отлично подходит для задач программирования, включая создание веб-скриптов, разработку и автоматизацию.
Поскольку он может выполнять задачи и использует множество библиотек и фреймворков, Python является предпочтительным языком для разработчиков.
Python более гибкий, а Джулия отлично справляется с решением задач в научном программировании.
Инженеры, которые в первую очередь заинтересованы в использовании Matlab в качестве простого инструмента кодирования для выполнения стандартных инженерных расчетов, найдут его полезным.
Непрограммистам легко создавать исполняемую логику благодаря интегрированной среде разработки и отладчику, которые уже присутствуют.
Поддерживаемые инструменты
Любой программист выберет язык программирования, который предлагает первоклассную инструментальную поддержку для всех проектов разработки программного обеспечения.
Julia работает лучше, чем Python, с точки зрения поддержки инструментов. Инструментальная поддержка Джулии по-прежнему работает, но инструментальная поддержка Python великолепна.
Из-за этого Джулии не хватает некоторых возможностей Python для диагностики и устранения проблем с производительностью.
Кроме того, в случае с Julia выше вероятность небезопасного интерфейса, поскольку это новый язык с родными API.
Интерактивная настройка, предлагаемая MATLAB, обеспечивает итеративное исследование, проектирование и решение проблем. Это набор ресурсов, которые могут использовать программисты.
Он содержит инструменты для управления переменными рабочей области, а также для импорта и экспорта данных. Кроме того, он включает инструменты для обработки, отладки и профилирования файлов MATLAB.
Заключение
Подводя итог, скажу, что Julia — это специализированный язык, который в основном используется небольшой группой.
Джулия, вероятно, превратится в популярный и востребованный язык, поскольку разработчики и сообщество расширят его возможности.
Миллионы людей используют Python, который является общепризнанным языком, и доступно бесчисленное множество сторонних программ. От игр до исследования данных, он используется везде.
Учебная программа каждого разработчика включает Python в качестве одного из основных языков, и, поскольку новые языки постоянно могут быть связаны с ним, он не будет заменен в ближайшее время.
Хотя Julia и Python в настоящее время являются самыми популярными языками программирования в области науки о данных, ожидается, что MATLAB будет набирать популярность и охват приложений благодаря своим превосходным возможностям коллективного моделирования и развертывания.
Тот факт, что пользователи могут использовать единую надежную платформу для проектирования моделей машинного обучения, анализа данных и создания настольных и мобильных приложений с настраиваемыми графическими интерфейсами, значительно улучшает позиции MATLAB в секторе обработки данных.
Оставьте комментарий