Python යනු සුප්රසිද්ධ සහ බහුලව භාවිතා වන ක්රමලේඛන භාෂාවකි. එය දත්ත විද්යාඥයින්, දත්ත විශ්ලේෂකයින්, යන්ත්ර ඉගෙනුම් ඉංජිනේරුවන් සහ කෘත්රිම බුද්ධියේ සේවය කරන අය සඳහා ද කැමති භාෂාව වේ.
එය විවෘත මූලාශ්ර භාෂාවක් බැවින් එය සරල වන අතර විවිධ කේතකරණ විකල්ප ඇත.
Python විසින් ආවරණය කරන ලද බොහෝ භාවිත අවස්ථා අතර, දත්ත විශ්ලේෂණ වඩාත් වැදගත් එකක් ලෙස වර්ධනය වී ඇත. Python පරිසර පද්ධතිය පුස්තකාල, මෙවලම් සහ යෙදුම් වලින් පොහොසත් වන අතර එමඟින් විද්යාත්මක පරිගණකකරණය සහ දත්ත විශ්ලේෂණය පහසු සහ වේගවත් වේ.
“විද්යාත්මක පරිගණනය, යන්ත්ර ඉගෙනීම, දත්ත කැණීම, මහා පරිමාණ රේඛීය වීජ ගණිතය, බෙදා හරින ලද සහ සමාන්තර පරිගණනය,” ඔවුන්ගේ විස්තරයට අනුව.
ජූලියා පිරිනැමීමට අපේක්ෂා කරයි දත්ත විශ්ලේෂකයින් සහ විද්යාඥයින් ඉක්මන් සහ සුවපහසු නිර්මාණය පමණක් නොව අකුණු වේගයෙන් ක්රියාත්මක කිරීම ද වේ.
අරා, රේඛීය වීජ ගණිතය සහ න්යාස යන සියල්ලම Matlab ලෙස හඳුන්වන ගණිතමය සහ තාක්ෂණික ක්රමලේඛන භාෂාවේ කොටසකි. ඕනෑම ක්රියාකාරකමක් සඳහා ඉහළ මට්ටමේ වාතාවරණයක් ලෙස එය හොඳින් පිළිගැනේ.
පසුගිය වසර 10 තුළ, Mathematica, Maple, සහ Matlab වැනි විද්යාත්මක පරිගණක පරිසරයන් සැලකිය යුතු ලෙස ජනප්රිය වී ඇත්තේ එවැනි පරිසරයන් තුළ විද්යාඥයින් සහ ඉංජිනේරුවන් වඩාත් ඵලදායී බවක් දැනීමේ ප්රතිඵලයක් වශයෙනි.
මෙම පරිසරවල භාවිතා වන විධාන භාෂා වල පුළුල් මෙවලම් පෙට්ටිය සහ සරල වාක්ය ඛණ්ඩය එක් පැහැදිලි හේතුවක් වේ.
මෙම ලිපියෙන්, අපි Matlab, Julia, සහ Python සංසන්දනය කරන්නෙමු, කුමන භාෂාව කුමන අරමුණක් සඳහා භාවිතා කරන්නේද යන්න සහ, වඩාත්ම වැදගත් ලෙස, ඔබට වඩාත් සුදුසු වන්නේ කුමක්ද යන්න තේරුම් ගැනීමට ඔබට උපකාර කිරීමට.
හැඳින්වීම සඳහා Python මීට උදාහරණ
එකෙකු වඩාත්ම ජනප්රිය ක්රමලේඛන භාෂා අද භාවිතා වන්නේ Python ය. එය ප්රථම වරට 1991 දී භාවිතා කරන ලද අතර එය ඉහළ මට්ටමේ, අර්ථකථනය කරන ලද, බහු සුසමාදර්ශ භාෂාවකි.
යන්ත්ර ඉගෙනීම, කෘතිම බුද්ධිය (AI) සහ යෙදුම් සහ වෙබ් අඩවි (ML) සංවර්ධනය කිරීම සඳහා පුස්තකාල සහ මෙවලම් රාශියක් එහි අඩංගු වේ. Python බොහෝ විට ඔබ ඕනෑම දෙයක් වැඩසටහන් කිරීමට භාවිතා කරන භාෂාව වේ.
එහි බලය, බහුකාර්යතාව සහ පහසුවෙන් තේරුම් ගත හැකි සහ ප්රගුණ කළ වාක්ය ඛණ්ඩය නිසා, පයිතන් සංවර්ධකයින් අතර ප්රියතම එකක් වේ.
සංවර්ධකයින්ගෙන් 70% කට ආසන්න ප්රමාණයක් හැඟීම් විශ්ලේෂණය සහ ස්වාභාවික භාෂා සැකසීම සඳහා ප්රබල AI සහ ML ඇල්ගොරිතම නිර්මාණය කිරීමට Python භාවිතා කරන බව කියා සිටිති. දත්ත විද්යාව සඳහා තෝරා ගත හැකි භාෂා වන්නේ පයිතන් සහ ආර්.
Python හි විශාල සංවර්ධක ප්රජාව විසින් නිර්මාණය කර ඇති බොහෝ බාහිර පුස්තකාල එයට නම්යශීලී බවක් ලබා දෙයි.
දත්ත විද්යාවේ ගණිතමය සහ විද්යාත්මක කාර්යයන් හැසිරවීමට Python මෙම මොඩියුල කිහිපයක් භාවිතා කරයි. වඩාත්ම ජනප්රිය ඒවා අතර NumPy, TensorFlow, PyTorch, Pandas සහ Maplotlib වේ.
CSV සහ JSON ගොනු වැනි පොදු දත්ත ආකෘති සඳහා Python හි සහාය සහ SQL දත්ත සමුදායන් සමඟ අන්තර්ක්රියා කිරීමේ හැකියාව ද එය භාවිතා කිරීම සඳහා ප්රබල සාධාරණීකරණයකි.
විශේෂාංග
- එය නොමිලේ බාගත හැකි විවෘත මූලාශ්ර භාෂාවක් වන අතර එය අන්තර්ජාලය හරහා ලබා ගත හැකිය.
- එය ඉගෙනීමට පහසු, සංවර්ධක හිතකාමී, ඉහළ මට්ටමේ ක්රමලේඛන භාෂාවකි.
- පන්ති, බහුරූපතාව, සංග්රහය සහ වෙනත් වස්තු-නැඹුරු අදහස් වලට භාෂාවෙන් සහාය ලැබේ.
- Python යනු විස්තීරණ භාෂාවක් වන අතර, Python වැඩසටහන් ලිවීමට සහ සම්පාදනය කිරීමට C හෝ C++ භාවිතා කළ හැක.
- එය අර්ථකථනය කරන ලද භාෂාවකි, එබැවින් සම්පාදනය කිරීම අවශ්ය නොවේ. පේළියෙන් පේළිය ක්රියාත්මක කිරීමෙන් කේත නිදොස්කරණය පහසු වේ.
- Python සැලකිය යුතු පුස්තකාල එකතුවක් සමඟ පැමිණේ, ඒවා සරලව ආනයනය කිරීමෙන් සංවර්ධනය විධිමත් කිරීමට භාවිතා කළ හැක. එහි ප්රතිඵලයක් ලෙස සංවර්ධකයින්ට එම නිශ්චිත කේතය නැවත කිරීමට අවශ්ය නොවේ.
- දත්ත වර්ගය ධාවන වේලාවේදී තීරණය වන බැවින් ගතිකව ටයිප් කරන ලද මෙම භාෂාවේ භාවිතයට පෙර විචල්යයන් අර්ථ දැක්වීම අවශ්ය නොවේ.
හැඳින්වීම සඳහා ජූලියා
2018 දී නිකුත් කරන ලද එහි පළමු ස්ථාවර අනුවාදය සමඟින්, ක්රමලේඛන භාෂා ක්ෂේත්රයට නවකයෙකු වන ජූලියා, වේගවත්, ගණිතයට නැඹුරු භාෂාවක් සඳහා දත්ත විද්යාව සහ යන්ත්ර ඉගෙනීමේ ප්රජාවන්ගේ අවශ්යතා සපුරාලීම සඳහා 2012 දී නිර්මාණය කරන ලදී.
නවීන දෘඪාංගවල සමගාමී, සමාන්තර සහ බෙදා හරින ලද පරිගණකකරණය හැකියාවන්, ජූලියා යනු අනෙකුත් ක්රමලේඛන භාෂා වල සියුම් අංගයන් ඒකාබද්ධ කරන ක්රමලේඛන භාෂාවකි.
බොහෝ දුරට තාක්ෂණික පරිගණනය සඳහා අදහස් කරන ජූලියාගේ වාක්ය ඛණ්ඩය පයිතන් හා සැසඳිය හැකිය.
ජූලියා යනු ගතික, ඉහළ මට්ටමේ, ඉහළ කාර්ය සාධනයක් සහිත ක්රමලේඛන භාෂාවකි.
එය මෙම භාෂාවේ අත්යවශ්ය අංගයක් වන බැවින්, රේඛීය වීජ ගණිතය යන්ත්ර ඉගෙනීම, දත්ත විද්යාව, දත්ත කැණීම, සංඛ්යාත්මක විශ්ලේෂණය සහ ඕනෑම ගණිතමය අරමුණක් සඳහා බහුලව භාවිතා වේ.
ජූලියාගේ සරල බව, විශිෂ්ට කාර්යක්ෂමතාව සහ වේගය සංකීර්ණ දත්ත ආකෘති සමඟ භාවිතා කිරීමට එය සිත් ඇදගන්නාසුළු කරයි.
නමුත් විද්යාඥයින්ට, විද්යාවේ සූත්ර භාෂාව කේත බවට පරිවර්ථනය කිරීමේ හැකියාව ගිවිසුම් කඩ කිරීමකි: ජූලියාට ග්රීක හෝඩිය සඳහා සහය ඇත, ගණිතමය සමීකරණ මුලින්ම කේතීකරණ භාෂාවක් බවට පරිවර්තනය නොකර භාවිතා කිරීමට හැකියාව ලබා දෙයි.
විශේෂාංග
- ජූලියා සරල සින්ටැක්ස් භාවිතා කරයි.
- ඉක්මන් විධාන එකතු කිරීම සඳහා, ජූලියාට අන්තර්ක්රියාකාරී විධාන රේඛාවක් සහ Read Eval Print Loop (REPL) ඇත.
- Fortran, C, සහ Python වැඩසටහන් සමඟ අන්තර් ක්රියා කිරීමට, එයට පහසුවෙන් බාහිර පුස්තකාල ආනයනය කර භාවිතා කළ හැක.
- Just-in-time (JIT) සම්පාදනය සම්පාදනය කරන ලද ජූලියා භාෂාවේ ලක්ෂණයකි. එකතුව සඳහා ජූලියා LLVM රාමුව භාවිතා කරයි, එය ඉක්මනින් ක්රියාත්මක කිරීමට දායක වේ.
- ජූලියාගේ වාක්ය ඛණ්ඩය ගණිතමය සමීකරණවලට සමාන බැවින් ගණිතය මත පදනම් වූ කේතීකරණය මත වැඩ කරන ඕනෑම කෙනෙකුට භාවිතා කිරීමට පහසුය.
- මෙටා-ක්රමලේඛනය යනු ජූලියාගේ විශේෂාංගයක් වන අතර එය ජූලියා වැඩසටහන් ජූලියා යෙදුම් නිෂ්පාදනය කිරීමට හැකියාව ලබා දෙයි.
- එය ක්රමලේඛකයින්ට බිඳුම් ලක්ෂ්ය සැකසීමට සහ ප්රතිඵල පරීක්ෂා කිරීමට හැකි නිදොස්කරණයක් සමඟින් පැමිණේ.
- ස්ථිතික සහ ගතික වර්ග දෙකම ජූලියා විසින් සහාය දක්වයි. විචල්යයක් භාවිතා කිරීමට පෙර, ඔබට එය ප්රකාශ කළ හැකිය, නැතහොත් ඔබට විචල්යයන් ව්යංගයෙන් ගන්නා ශ්රිතයක් සෑදිය හැකිය.
හැඳින්වීම සඳහා මැට්ලබ්
අන්තර්ක්රියාකාරී පරිසරය සහ සිව්වන පරම්පරාවේ ඉහළ මට්ටමේ ක්රමලේඛන භාෂාව MATLAB (matrix රසායනාගාරය) සංඛ්යාත්මක ගණනය කිරීම්, දෘශ්යකරණය සහ ක්රමලේඛනය සඳහා භාවිතා වේ.
එය matrix හැසිරවීම්, ශ්රිත සහ දත්ත සැලසුම් කිරීම, ඇල්ගොරිතම ක්රියාත්මක කිරීම, සංවර්ධනය පරිශීලක අතුරුමුහුණත්, C, C++, Java, සහ FORTRAN වැනි වෙනත් භාෂාවලින් ලියා ඇති වැඩසටහන් සමඟ අන්තර්ක්රියා සහ ඇල්ගොරිතම විශ්ලේෂණය සහ සංවර්ධනය, ආකෘති සහ යෙදුම් නිර්මාණය කිරීම සහ පරිශීලක අතුරුමුහුණත් ක්රියාත්මක කිරීම.
ඔබට ගණිතමය ගණනය කිරීම්, ප්රස්ථාර සෑදීම සහ සංඛ්යාත්මක ප්රවේශයන් බොහෝ ගොඩනඟන ලද විධානයන් සහ සහාය ඇතිව භාවිතා කළ හැක. ගණිත කාර්යයන්.
දශක පරිණාමයෙන් පසුව, MATLAB හට දැන් පැතලි ගොනු, දත්ත සමුදායන්, වලාකුළු ආචයනය, දත්ත එකතු කිරීමේ ආම්පන්න සහ සජීවී මූල්ය දත්ත ප්රවාහ වලින් දත්ත කියවිය හැක.
දෛශික සහ න්යාසවල ස්ථිතික සංඛ්යාත්මක දත්ත සමඟ වැඩ කිරීම සඳහා MATLAB කලින් අපූරු විය. එහි පුළුල් වන හැකියාවන් හේතුවෙන්, පරිශීලකයින්ට දැන් නවීන යන්ත්ර ඉගෙනුම් ආකෘති ධාවනය කිරීමට, දත්ත දෘශ්යකරණය කිරීමට සහ ජංගම සහ ඩෙස්ක්ටොප් යෙදුම් සංවර්ධනය කිරීමට පවා හැකිය.
GUI (චිත්රක පරිශීලක අතුරුමුහුණත) සහ සංඥා විශ්ලේෂණය සහ සුසරක වැනි වෙනත් මෙවලම් ලබා දීමෙන්, MATLAB අන්තර්ක්රියාකාරී පරිසරයක් ලබා දෙයි. MATLAB මෘදුකාංග නිර්මාණය සහ නිදොස්කරණය සඳහා මෙවලම් ද ඉදිරිපත් කරයි.
GUI හරහා, MATLAB හි ගොනු ආයාත කිරීම සහ අපනයනය කිරීම සරල ය. අපි අපගේ මෘදුකාංගය නිර්මාණය කිරීමට යන විට, අපට වැඩබිම් දත්ත පරීක්ෂා කර අවශ්ය පරිදි වෙනස් කළ හැක.
විශේෂාංග
- සංඛ්යාත්මක සහ සංකේතාත්මක පරිගණනය යන දෙකම එය සමඟ කළ හැකිය.
- එය ඉංජිනේරු සහ විද්යාත්මක පරිගණකවල බහුලව භාවිතා වන ඉහළ මට්ටමේ භාෂාවකි.
- එය රේඛීය වීජ ගණිතය, සංඛ්යාලේඛන, ෆූරියර් විශ්ලේෂණය, පෙරීම, ප්රශස්තකරණය, සංඛ්යාත්මක අනුකලනය සහ සාමාන්ය අවකල සමීකරණවල විසඳුම සඳහා ගණිතමය ශ්රිතවල විශාල පුස්තකාලයක් ඉදිරිපත් කරයි.
- අභිරුචි බිම් කොටස් සෑදීම සඳහා මෙවලම් මෙන්ම දත්ත බැලීම සඳහා ගොඩනඟන ලද දෘශ්ය ද එයට ඇතුළත් වේ.
- එය අද්විතීය චිත්රක පරිශීලක අතුරුමුහුණත් සහිත යෙදුම් නිර්මාණය කිරීම සඳහා මෙවලම් සපයයි.
- MATLAB සඳහා වන ක්රමලේඛන අතුරුමුහුණත මඟින් සංවර්ධකයින්ට ඔවුන්ගේ වැඩසටහන් වල ක්රියාකාරීත්වය සහ නඩත්තු කිරීමේ හැකියාව වැඩි දියුණු කිරීමට මෙවලම් සපයයි.
- එය C, Java,.NET, සහ Microsoft Excel ඇතුළු තුන්වන පාර්ශ්ව වැඩසටහන් සහ භාෂා සමඟ MATLAB මත පදනම් වූ ඇල්ගොරිතම සඳහා ඒකාබද්ධ කිරීමේ මෙවලම් පිරිනමයි.
- JDBC/ODBC දත්ත සමුදායන් වෙතින් විවිධ තත්ය කාලීන දත්ත වලට සංවේදකය, වීඩියෝ, පින්තූර, ටෙලිමෙට්රි, ද්විමය, සහ අනෙකුත් දත්ත ඇතුළුව MATLAB මගින් ස්වදේශීයව සහය දැක්විය හැක.
Matlab, Julia සහ Python අතර වෙනස්කම්
ජනප්රියත්වය
Python දැන් වැඩිපුරම භාවිතා කරන ක්රමලේඛන භාෂා ලැයිස්තුවේ ඉහළින්ම සිටී. ඕනෑම භාෂාවක් සඳහා විශාලතම සංවර්ධක ප්රජාවක් සමඟින්, එය වසර 30කට වැඩි කාලයක් භාවිතයේ පවතින අතර සිතිය හැකි සෑම ගැටලුවකටම පිළිතුරු සහ සහාය සපයයි.
රසිකයින් සංඛ්යාව ක්රමයෙන් වර්ධනය වුවද, ජූලියාට කුඩා නමුත් කැපවූ ප්රජාවක් සිටින අතර, බහුතරයකගේ සහයෝගය තවමත් කතුවරුන් විසින් සපයනු ලැබේ.
ජුලියා-විශේෂිත බ්ලොග් සහ වර්ධනය වන ප්රජාවක් එය විවිධ වේදිකාවල භාවිතා කිරීම පිළිබඳ ඔවුන්ගේ දැනුම බෙදා ගනී.
දත්ත විද්යාවෙන් පිටත ජූලියා භාවිතය ප්රකටව වර්ධනය වනු ඇතැයි අපේක්ෂා කෙරේ.
භාෂාව වෙබ් සංවර්ධන රාමු වැලඳ ගැනීමට පටන් ගෙන ඇත, සංවර්ධන හැකියාවන් පරාසය පුළුල් කිරීම සහ, ඒ අනුව, එය භාවිතා කරන සංවර්ධකයින්ගේ සංචිතය.
අනෙක් අතට, MATLAB මිල අධික වැඩසටහනක් බැවින් අතේ ගෙන යා හැකි බව පිළිබඳ යම් සීමාවන් ඇත.
වෙනත් වේදිකාවල (MCR) MATLAB ගොනු ක්රියාත්මක කළ හැක්කේ MATLAB හෝ MATLAB සංරචක ධාවන කාලය සහිත වේදිකා වලට පමණි. MATLAB හි OOP වඩාත් සංකීර්ණ සහ සංකීර්ණ බැවින්, එය ඇතැම් පුද්ගලයන්ට වඩාත් ව්යාකූල විය හැක.
කෙසේ වෙතත්, MATLAB බොහෝ විට වඩාත් සංකීර්ණ භාෂාවකි.
වේගය
කේතය සංවර්ධනය කිරීමේදී ක්රියාත්මක වීමේ වේගය ඉතා වැදගත් වේ. ජූලියා ක්රියාත්මක කරන වේගය C ක්රමලේඛන භාෂාවට සමාන වේ. එය ඉක්මන් භාෂාවක් සැපයීම සඳහා සංවර්ධනය කරන ලදී.
වෙනත් අර්ථකථන භාෂා මෙන් නොව, ජූලියා ක්රියාත්මක කිරීම වේගවත් නොකරයි. ජූලියා හි වැඩසටහන් නිර්මාණය කිරීම සඳහා, LLVM රාමුව භාවිතා කරනු ලැබේ. \
අතින් පැතිකඩ සහ ප්රශස්තකරණ ශිල්පීය ක්රම භාවිතා නොකර, ජූලියා වේගය ඉල්ලා සිටින කාර්ය සාධන දුෂ්කරතා ආමන්ත්රණය කරයි. විශාල දත්ත අවශ්ය ගැටළු සඳහා, වලාකුළු පරිගණක, දත්ත විශ්ලේෂණය, සහ සංඛ්යානමය පරිගණකකරණය, ජූලියා අපූරු පිළිතුරක් ඉදිරිපත් කරයි.
පයිතන්ට වඩා ජූලියා උසස් බව පැහැදිලි වන්නේ එහි කාර්ය සාධනය සහ වේගවත් බව අප වෙනස් කරන විටය.
අනෙක් අතට, Matlab යනු ඉහළ මට්ටමේ ක්රමලේඛන භාෂාවකි දත්ත ව්යුහයන්, ප්රවාහ ප්රකාශ, ශ්රිත, ප්රතිදානය/ආදානය, සහ වස්තු-නැඹුරු වැඩසටහන් පාලනය කරන්න.
එය ඉක්මනින් ඉවතලන යෙදුම් වේගයෙන් නිර්මාණය කිරීමට මෙන්ම විස්තීර්ණ, සංකීර්ණ සහ විශාල යෙදුම් වැඩසටහන් නිර්මාණය කිරීමට ඉඩ සලසයි.
පුස්තකාල
මෙම පුස්තකාල ආනයනය කිරීමෙන් සහ ඒවායේ කාර්යයන් භාවිතා කිරීමෙන්, Python හි විශාල පුස්තකාලය Python සඳහා සංවර්ධනය කිරීම වඩාත් පහසු කරයි.
Python හා සසඳන විට, ජූලියා පුළුල් පුස්තකාල සම්පත් හිඟයකින් පෙළෙනවා. තුන්වන පාර්ශ්ව පුස්තකාල විශාල සංඛ්යාවක් ද Python සඳහා සහය දක්වයි. ප්රමාණවත් පැකේජ නඩත්තු නොකිරීම නිසා, ජූලියාගේ පුස්තකාලවල ද මෙම ගැටලුව තිබේ.
මුලදී දත්ත දෘශ්යකරණය කිරීමට යම් කාලයක් ගත වුවද, ජූලියාට C පුස්තකාල සමඟ සම්බන්ධ විය හැක.
නව භාෂාවක් ලෙස එහි සාර්ථකත්වය සඳහා ජූලියාගේ පුස්තකාල සංවර්ධනය කිරීම අවශ්ය වේ.
සංඛ්යාලේඛන, රේඛීය වීජ ගණිතය, සංඛ්යාත්මක අනුකලනය, පෙරීම, ෆූරියර් විශ්ලේෂණය, ප්රශස්තකරණය සහ සාමාන්ය අවකල සමීකරණ විසඳීම සඳහා ගණිතමය ශ්රිත විශාල පුස්තකාලයක් Matlab විසින් සපයනු ලැබේ.
විවිධත්වය
Python යනු තේරුම් ගැනීමට සහ ලිවීමට පහසු භාෂාවක් වන අතර එය බහුකාර්ය කරයි. Python හි අනුවර්තනය වීමේ හැකියාව වෙබ් ස්ක්රිප්ට් කිරීම, සංවර්ධනය සහ ස්වයංක්රීයකරණය ඇතුළු ක්රමලේඛන කාර්යයන් සඳහා එය විශිෂ්ට කරයි.
එයට කාර්යයන් කළ හැකි අතර විවිධ පුස්තකාල සහ රාමු භාවිතා කරන බැවින්, සංවර්ධකයින් සඳහා තෝරා ගැනීමේ භාෂාව පයිතන් වේ.
පයිතන් වඩාත් නම්යශීලී වන අතර ජූලියා විද්යාත්මක ක්රමලේඛනයේ ගැටළු විසඳීමේදී විශිෂ්ටයි.
සම්මත ඉංජිනේරු ගණනය කිරීම් සිදු කිරීම සඳහා සරල කේතීකරණ මෙවලමක් ලෙස Matlab භාවිතා කිරීමට මූලික වශයෙන් උනන්දුවක් දක්වන ඉංජිනේරුවන්ට එය ප්රයෝජනවත් වනු ඇත.
දැනටමත් පවතින ඒකාබද්ධ සංවර්ධන පරිසරය සහ නිදොස්කරණය හේතුවෙන් ක්රියාත්මක කළ හැකි තාර්කික නිර්මාණය කිරීම කේතක නොවන අයට සරල ය.
මෙවලම් සහය දක්වයි
ඕනෑම ක්රමලේඛකයෙක් සියලුම මෘදුකාංග සංවර්ධන ව්යාපෘති සඳහා ඉහළම මට්ටමේ මෙවලම් සහය ලබා දෙන ක්රමලේඛන භාෂාවක් තෝරා ගනු ඇත.
මෙවලම් සහය අනුව ජූලියා පයිතන්ට වඩා හොඳින් ක්රියා කරයි. Julia ගේ මෙවලම් සහය තවමත් ක්රියාත්මකයි, නමුත් Python ගේ මෙවලම් සහය විශිෂ්ටයි.
මේ නිසා, කාර්ය සාධන ගැටළු සඳහා පයිතන්ගේ රෝග විනිශ්චය සහ ප්රතිකර්ම කිරීමේ හැකියාව ජූලියාට නිශ්චිත නැත.
මීට අමතරව, එය ස්වදේශීය API සහිත නව භාෂාවක් වන නිසා ජූලියා සම්බන්ධයෙන් අනාරක්ෂිත අතුරු මුහුණතක් සඳහා වැඩි අවස්ථාවක් තිබේ.
MATLAB විසින් පිරිනමනු ලබන අන්තර්ක්රියාකාරී සැකසුම මඟින් පුනරාවර්තන ගවේෂණය, සැලසුම් කිරීම සහ ගැටළු විසඳීම සක්රීය කරයි. එය වැඩසටහන්කරුවන්ට භාවිතා කළ හැකි සම්පත් එකතුවකි.
එය කාර්ය ඉඩ විචල්ය කළමනාකරණය සහ දත්ත ආනයනය සහ අපනයනය සඳහා මෙවලම් දක්වයි. මීට අමතරව, MATLAB ගොනු සැකසීම, නිදොස්කරණය සහ පැතිකඩ සඳහා මෙවලම් ඇතුළත් වේ.
නිගමනය
ජූලියා යනු බොහෝ විට කුඩා කණ්ඩායමක් විසින් භාවිතා කරන විශේෂිත භාෂාවක් බව පවසමින් මම සාරාංශ කරමි.
සංවර්ධකයින් සහ ප්රජාව එහි හැකියාවන් පුළුල් කරන විට ජූලියා බොහෝ විට හොඳින් කැමති, ඉල්ලුමේ භාෂාවක් බවට පරිණාමය වනු ඇත.
මිලියන සංඛ්යාත ජනතාවක් ස්ථාපිත භාෂාවක් වන Python භාවිතා කරන අතර ගණන් කළ නොහැකි තෙවන පාර්ශවීය වැඩසටහන් තිබේ. ක්රීඩා වල සිට දත්ත පර්යේෂණ දක්වා එය සෑම තැනකම භාවිතා වේ.
සෑම සංවර්ධකයෙකුගේම විෂය මාලාව මූලික භාෂාවලින් එකක් ලෙස Python ඇතුළත් වන අතර, නව භාෂාවන්ට එය සමඟ නිරන්තරයෙන් සම්බන්ධ වීමට හැකි බැවින්, එය ඉක්මනින් ප්රතිස්ථාපනය නොවනු ඇත.
ජූලියා සහ පයිතන් දැන් දත්ත විද්යා ක්ෂේත්රයේ වඩාත්ම ජනප්රිය ක්රමලේඛන භාෂාවන් වුවද, MATLAB එහි උසස් සාමූහික ආකෘති නිර්මාණ සංවර්ධනය සහ යෙදවීමේ හැකියාවන් නිසා ජනප්රියත්වය සහ යෙදුම් පරාසය ලබා ගැනීමට පුරෝකථනය කර ඇත.
පරිශීලකයින්ට ML මාදිලි සැලසුම් කිරීමට, දත්ත විශ්ලේෂණය කිරීමට සහ අභිරුචිකරණය කළ GUI සමඟ ඩෙස්ක්ටොප් සහ ජංගම යෙදුම් තැනීමට තනි ශක්තිමත් වේදිකාවක් භාවිතා කළ හැකි බව දත්ත විද්යා අංශයේ MATLAB හි තත්ත්වය සැලකිය යුතු ලෙස වැඩි දියුණු කරයි.
ඔබමයි