Python je známy a bežne používaný programovací jazyk. Je to tiež preferovaný jazyk pre dátových vedcov, dátových analytikov, inžinierov strojového učenia a tých, ktorí pracujú v oblasti umelej inteligencie.
Keďže ide o jazyk s otvoreným zdrojovým kódom, je jednoduchý a má rôzne alternatívy kódovania.
Medzi mnohými prípadmi použitia, ktoré pokrýva Python, sa analýza údajov stala jedným z najdôležitejších. Ekosystém Pythonu je bohatý na knižnice, nástroje a aplikácie, ktoré umožňujú jednoduchšie a rýchlejšie vedecké výpočty a analýzu údajov.
Python nie je dosť rýchly pre tvorcov Julie, programu určeného pre „vedecké výpočty, strojové učenie, data mining, rozsiahla lineárna algebra, distribuované a paralelné výpočty,“ podľa ich popisu.
Julia túži ponúknuť dátových analytikov a vedcov nielen rýchle a pohodlné vytváranie, ale aj bleskurýchle prevedenie.
Polia, lineárna algebra a matice sú súčasťou matematického a technického programovacieho jazyka známeho ako Matlab. Je dobre známa ako špičková atmosféra pre akúkoľvek aktivitu.
Za posledných 10 rokov sa vedecké výpočtové prostredia ako Mathematica, Maple a Matlab stali výrazne populárnejšími v dôsledku skutočnosti, že vedci a inžinieri sa v takýchto prostrediach cítia produktívnejší.
Rozsiahly súbor nástrojov a jednoduchá syntax príkazových jazykov používaných v týchto prostrediach sú jednou zjavnou príčinou.
V tomto príspevku porovnáme Matlab, Juliu a Python, aby sme vám pomohli pochopiť, ktorý jazyk sa používa na aký účel, a čo je najdôležitejšie, ktorý z nich je pre vás ideálny.
Úvod do Pytón
Jeden z najpopulárnejšie programovacie jazyky dnes sa používa Python. Prvýkrát bol použitý v roku 1991 a je to vysokoúrovňový interpretovaný jazyk s viacerými paradigmami.
Obsahuje množstvo knižníc a nástrojov pre strojové učenie, umelú inteligenciu (AI) a vývoj aplikácií a webových stránok (ML). Python je pravdepodobne jazyk, ktorý budete používať na programovanie čohokoľvek.
Vďaka svojej sile, všestrannosti a ľahko zrozumiteľnej a zvládnutej syntaxi je Python obľúbený medzi vývojármi.
Takmer 70 % vývojárov tvrdí, že používa Python na vytváranie výkonných algoritmov AI a ML na analýzu sentimentu a spracovanie prirodzeného jazyka. Jazyky voľby pre vedu o údajoch sú Python a R.
Početné externé knižnice, ktoré vytvorila veľká komunita vývojárov Pythonu, mu dávajú flexibilitu.
Python používa niekoľko z týchto modulov na zvládnutie matematických a vedeckých úloh v dátovej vede. Medzi najobľúbenejšie patria NumPy, TensorFlow, PyTorch, Pandas a Maplotlib.
Podpora Pythonu pre bežné dátové formáty, ako sú súbory CSV a JSON, a jeho schopnosť interagovať s databázami SQL sú tiež silnými dôvodmi na jeho používanie.
Vlastnosti
- Je to voľne stiahnuteľný open-source jazyk, ktorý je dostupný online.
- Ide o programovací jazyk na vysokej úrovni, ktorý sa ľahko naučíte a je vhodný pre vývojárov.
- Jazyk podporuje triedy, polymorfizmus, zapuzdrenie a iné objektovo orientované myšlienky.
- Python je rozšíriteľný jazyk a C alebo C++ možno použiť na písanie a kompiláciu Python programov.
- Je to interpretovaný jazyk, preto nie je potrebná kompilácia. Ladenie kódu je uľahčené tým, že sa riadky vykonávajú riadok po riadku.
- Python prichádza s rozsiahlou zbierkou knižníc, ktoré možno použiť na zefektívnenie vývoja jednoduchým importom. V dôsledku toho vývojári nemusia prerábať tento presný kód.
- Premenné nie je potrebné pred použitím v tomto dynamicky typovanom jazyku definovať, pretože o type údajov sa rozhoduje za behu.
Úvod do Julie
S prvou stabilnou verziou vydanou v roku 2018 bola Julia, nováčik v oblasti programovacích jazykov, vytvorená v roku 2012, aby uspokojila potreby komunít Data Science a Machine Learning pre rýchlejší, matematicky orientovaný jazyk.
S pomocou moderného hardvéru Concurrent, Parallel a Distribuované výpočty Julia je programovací jazyk, ktorý kombinuje najcitlivejšie aspekty iných programovacích jazykov.
Syntax Julie, ktorá je určená prevažne pre technické výpočty, je porovnateľná so syntaxou Pythonu.
Julia je dynamický programovací jazyk na vysokej úrovni s vysokým výkonom.
Keďže ide o základnú súčasť tohto jazyka, lineárna algebra sa vo veľkej miere využíva v strojovom učení, vede o údajoch, dolovaní údajov, numerickej analýze a na akékoľvek matematické účely.
Vďaka jednoduchosti, vynikajúcej efektívnosti a rýchlosti Julie je príťažlivý pre použitie s komplikovanými dátovými modelmi.
Pre vedcov je však možnosť preložiť formulačný jazyk vedy do kódu priekopníkom: Julia má podporu pre grécku abecedu, čo umožňuje použitie matematických rovníc bez toho, aby ich najprv previedla do kódovacieho jazyka.
Vlastnosti
- Julia používa priamu syntax.
- Na pridávanie rýchlych príkazov má Julia interaktívny príkazový riadok a čítaciu slučku tlače Eval (REPL).
- Na interakciu s programami Fortran, C a Python môže jednoducho importovať a používať externé knižnice.
- Just-in-time (JIT) kompilácia je vlastnosťou kompilovaného jazyka Julia. Julia používa na kolekciu framework LLVM, čo prispieva k jej rýchlemu vykonaniu.
- Juliina syntax je ľahko použiteľná pre každého, kto pracuje na matematickom kódovaní, pretože pripomína matematické rovnice.
- Metaprogramovanie je funkcia Julie, ktorá umožňuje programom Julia vytvárať aplikácie Julia.
- Dodáva sa s debuggerom, ktorý umožňuje programátorom nastaviť prerušovacie body a preskúmať výsledky.
- Julia podporuje statické aj dynamické typy. Pred použitím premennej ju môžete deklarovať alebo môžete vytvoriť funkciu, ktorá implicitne preberá premenné.
Úvod do MATLAB
Na numerické výpočty, vizualizáciu a programovanie sa používa interaktívne prostredie a štvrtá generácia vysokoúrovňového programovacieho jazyka MATLAB (maticové laboratórium).
Umožňuje manipuláciu s maticami, vykresľovanie funkcií a dát, implementáciu algoritmov, vývoj užívateľské rozhrania, interakciu s programami napísanými v iných jazykoch, ako sú C, C++, Java a FORTRAN, a analýzu a vývoj algoritmov, vytváranie modelov a aplikácií a implementáciu používateľských rozhraní.
Pomocou mnohých vstavaných príkazov a matematické funkcie.
Po desaťročiach vývoja môže MATLAB teraz čítať dáta z plochých súborov, databáz, cloudových úložísk, zariadení na zber dát a dokonca aj živých finančných dátových tokov.
MATLAB bol predtým skvelý na prácu so statickými numerickými údajmi vo vektoroch a maticách. Vďaka jeho rozširujúcim sa možnostiam môžu teraz používatelia spúšťať sofistikované modely strojového učenia, vizualizovať dáta a dokonca vyvíjať mobilné a desktopové aplikácie.
Tým, že ponúka GUI (Graphical User Interface) a ďalšie nástroje, ako je analýza signálu a tunery, MATLAB ponúka interaktívne prostredie. MATLAB ponúka aj nástroje na tvorbu a ladenie softvéru.
Cez GUI je import a export súborov v MATLAB-e jednoduchý. Keď sa pustíme do vytvárania nášho softvéru, môžeme kontrolovať údaje pracovného priestoru a podľa potreby ich meniť.
Vlastnosti
- Dá sa s ním robiť numerické aj symbolické výpočty.
- Je to jazyk na vysokej úrovni, ktorý sa väčšinou používa v inžinierskych a vedeckých počítačoch.
- Ponúka rozsiahlu knižnicu matematických funkcií pre lineárnu algebru, štatistiku, Fourierovu analýzu, filtrovanie, optimalizáciu, numerickú integráciu a riešenie obyčajných diferenciálnych rovníc.
- Zahŕňa nástroje na vytváranie vlastných grafov, ako aj vstavané vizuály na prezeranie údajov.
- Ponúka nástroje na vytváranie aplikácií s jedinečným grafickým používateľským rozhraním.
- Programovacie rozhranie pre MATLAB poskytuje vývojárom nástroje na zvýšenie výkonu a udržiavateľnosti ich programov.
- Ponúka integračné nástroje pre algoritmy založené na MATLAB s programami a jazykmi tretích strán, vrátane C, Java, .NET a Microsoft Excel.
- MATLAB môže natívne podporovať množstvo údajov v reálnom čase z databáz JDBC/ODBC, vrátane senzorov, videa, obrázkov, telemetrie, binárnych a iných typov údajov.
Rozdiely medzi Matlabom, Juliou a Pythonom
popularita
Python je teraz na vrchole zoznamu najpoužívanejších programovacích jazykov. S jednou z najväčších komunít vývojárov pre akýkoľvek jazyk sa používa už viac ako 30 rokov a poskytuje odpovede a pomoc pre každý mysliteľný problém.
Aj keď počet fanúšikov neustále rastie, Julia má malú, ale oddanú komunitu a väčšinu podpory stále poskytujú autori.
Blogy špecifické pre Juliu a rastúca komunita zdieľajú svoje znalosti o jej používaní na rôznych platformách.
Očakáva sa, že používanie Julie mimo vedy o údajoch bude rásť na poprednom mieste.
Jazyk práve začal prijímať rámce pre vývoj webových aplikácií, čím sa rozširuje rozsah možností vývoja a následne aj skupina vývojárov, ktorí ho používajú.
Na druhej strane má MATLAB určité obmedzenia týkajúce sa prenosnosti, pretože je to drahý program.
Iba platformy s MATLAB alebo MATLAB Component Runtime môžu spúšťať súbory MATLAB na iných platformách (MCR). Pretože OOP MATLABu je sofistikovanejší a komplikovanejší, môže byť pre niektorých ľudí mätúci.
MATLAB je však často sofistikovanejší jazyk.
Rýchlosť
Pri vývoji kódu je rozhodujúca rýchlosť vykonávania. Tempo, akým sa Julia vykonáva, je podobné ako v programovacom jazyku C. Bol vyvinutý tak, aby poskytoval rýchly jazyk.
Na rozdiel od iných tlmočených jazykov Júlia neurýchľuje popravu. Na vytváranie programov v Julii sa používa rámec LLVM. \
Bez použitia manuálneho profilovania a optimalizačných techník Julia rieši problémy s výkonom, ktoré si vyžadujú rýchlosť. Pre problémy vyžadujúce veľké dáta, Cloud Computing, analýza údajov a štatistické výpočty, Julia ponúka fantastickú odpoveď.
Je zrejmé, že Julia je lepšia ako Python, keď porovnáme jeho výkon a rýchlosť.
Na druhej strane Matlab je programovací jazyk na vysokej úrovni dátových štruktúr, kontrolné toky, funkcie, výstup/vstup a objektovo orientované programovanie.
Umožňuje rýchle vytváranie rýchlych jednorazových aplikácií, ako aj vytváranie komplexných, komplikovaných a veľkých aplikačných programov.
knižnice
Jednoduchým importovaním týchto knižníc a využitím ich funkcií rozsiahla knižnica Pythonu výrazne uľahčuje vývoj pre Python.
V porovnaní s Pythonom trpí Julia nedostatkom rozsiahlych knižničných zdrojov. Python podporuje aj veľké množstvo knižníc tretích strán. Kvôli nedostatočnej údržbe balíkov majú tento problém aj Juliine knižnice.
Aj keď počiatočná vizualizácia údajov nejaký čas trvá, Julia môže komunikovať s knižnicami C.
Rozvoj Júliiných knižníc je nevyhnutný pre jej úspech ako nového jazyka.
Na výpočet štatistík, lineárnej algebry, numerickej integrácie, filtrovania, Fourierovej analýzy, optimalizácie a riešenia bežných diferenciálnych rovníc poskytuje Matlab veľkú knižnicu matematických funkcií.
Všestrannosť
Python je ľahko zrozumiteľný a písaný jazyk, vďaka čomu je všestranný. Vďaka prispôsobivosti Pythonu je vynikajúci pre programovacie úlohy vrátane webového skriptovania, vývoja a automatizácie.
Pretože Python dokáže vykonávať úlohy a používa rôzne knižnice a rámce, je jazykom voľby vývojárov.
Python je flexibilnejší, kým Julia vyniká v riešení problémov vo vedeckom programovaní.
Inžinieri, ktorí sa primárne zaujímajú o využitie Matlabu ako jednoduchého kódovacieho nástroja na vykonávanie štandardných inžinierskych výpočtov, ho budú považovať za užitočné.
Pre nekódovačov je jednoduché zostaviť spustiteľnú logiku vďaka integrovanému vývojovému prostrediu a debuggeru, ktoré sú už prítomné.
Podporované nástroje
Každý programátor si vyberie programovací jazyk, ktorý ponúka špičkovú podporu nástrojov pre všetky projekty vývoja softvéru.
Julia funguje lepšie ako Python, pokiaľ ide o podporu nástrojov. Juliina podpora nástrojov je stále funkčná, ale podpora nástrojov Pythonu je skvelá.
Z tohto dôvodu Julia nemá určité diagnostické a opravné schopnosti Pythonu pre problémy s výkonom.
Okrem toho existuje väčšia šanca na nebezpečné rozhranie v prípade Julie, pretože ide o nový jazyk s natívnymi API.
Interaktívne nastavenie, ktoré ponúka MATLAB, umožňuje iteratívne skúmanie, navrhovanie a riešenie problémov. Je to súbor zdrojov, ktoré môžu programátori využiť.
Obsahuje nástroje na správu premenných pracovného priestoru a import a export údajov. Okrem toho obsahuje nástroje na spracovanie, ladenie a profilovanie súborov MATLAB.
záver
Zhrniem to tak, že Julia je špecializovaný jazyk, ktorý väčšinou používa malá skupina.
Julia sa pravdepodobne vyvinie do obľúbeného jazyka, keď vývojári a komunita rozšíria jej možnosti.
Milióny ľudí používajú Python, čo je zavedený jazyk, a k dispozícii je nespočetné množstvo programov tretích strán. Od hier po výskum údajov sa používa všade.
Učebné osnovy každého vývojára zahŕňajú Python ako jeden zo základných jazykov a keďže sa s ním môžu neustále spájať nové jazyky, nebude tak skoro nahradený.
Hoci Julia a Python sú teraz najpopulárnejšími programovacími jazykmi v oblasti vedy o údajoch, predpokladá sa, že MATLAB získa na popularite a aplikačnom rozsahu vďaka svojim vynikajúcim schopnostiam vývoja a nasadenia kolektívneho modelovania.
Skutočnosť, že používatelia môžu využívať jedinú robustnú platformu na navrhovanie modelov ML, analýzu údajov a vytváranie desktopových a mobilných aplikácií s prispôsobenými GUI výrazne zlepšuje pozíciu MATLABu v sektore vedy o údajoch.
Nechaj odpoveď