Python je dobro znan in pogosto uporabljan programski jezik. Je tudi prednostni jezik za podatkovne znanstvenike, podatkovne analitike, inženirje strojnega učenja in tiste, ki delajo na področju umetne inteligence.
Ker je odprtokodni jezik, je preprost in ima različne možnosti kodiranja.
Med številnimi primeri uporabe, ki jih pokriva Python, je analitika podatkov postala ena najpomembnejših. Ekosistem Python je bogat s knjižnicami, orodji in aplikacijami, ki omogočajo lažje in hitrejše znanstveno računalništvo in analizo podatkov.
Python ni dovolj hiter za ustvarjalce Julia, programa, namenjenega »znanstvenemu računanju, strojno učenje, podatkovno rudarjenje, linearna algebra velikega obsega, porazdeljeno in vzporedno računalništvo,« v skladu z njihovim opisom.
Julia želi ponuditi podatkovni analitiki in znanstveniki ne le hitra in udobna izdelava, temveč tudi bliskovita izvedba.
Nizi, linearna algebra in matrike so del matematičnega in tehničnega programskega jezika, znanega kot Matlab. Prepoznan je kot vrhunsko vzdušje za vsako dejavnost.
V zadnjih 10 letih so znanstvena računalniška okolja, kot so Mathematica, Maple in Matlab, postala znatno bolj priljubljena zaradi dejstva, da se znanstveniki in inženirji v takih okoljih počutijo bolj produktivne.
Obsežna orodjarna in preprosta sintaksa ukaznih jezikov, ki se uporabljajo v teh okoljih, sta očiten vzrok.
V tej objavi bomo primerjali Matlab, Julia in Python, da bi vam pomagali razumeti, kateri jezik se uporablja za kakšen namen in, kar je najpomembnejše, kateri je idealen za vas.
Predstavitev Python
Eden izmed najbolj priljubljenih programskih jezikov danes v uporabi je Python. Prvič je bil uporabljen leta 1991 in je visokonivojski, interpretiran jezik z več paradigmami.
Vsebuje veliko knjižnic in orodij za strojno učenje, umetno inteligenco (AI) ter razvoj aplikacij in spletnih mest (ML). Python je verjetno jezik, ki ga boste uporabili za programiranje česar koli.
Zaradi svoje moči, vsestranskosti ter lahko razumljive in obvladljive sintakse je Python priljubljen med razvijalci.
Skoraj 70 % razvijalcev trdi, da uporabljajo Python za ustvarjanje zmogljivih algoritmov AI in ML za analizo razpoloženja in obdelavo naravnega jezika. Izbrana jezika za podatkovno znanost sta Python in R.
Številne zunanje knjižnice, ki jih je ustvarila velika skupnost razvijalcev Pythona, so tisto, kar mu daje prilagodljivost.
Python uporablja več teh modulov za reševanje matematičnih in znanstvenih nalog v podatkovni znanosti. Med najbolj priljubljenimi so NumPy, TensorFlow, PyTorch, Pandas in Maplotlib.
Pythonova podpora za običajne podatkovne formate, kot so datoteke CSV in JSON, ter njegova zmožnost interakcije z bazami podatkov SQL sta prav tako močni razlogi za njegovo uporabo.
Lastnosti
- Je prosto prenosljiv odprtokodni jezik, ki je na voljo na spletu.
- Je enostaven za učenje, razvijalcem prijazen programski jezik na visoki ravni.
- Jezik podpira razrede, polimorfizem, enkapsulacijo in druge objektno usmerjene ideje.
- Python je razširljiv jezik, C ali C++ pa se lahko uporabljata za pisanje in prevajanje programov Python.
- To je interpretirani jezik, zato prevajanje ni potrebno. Razhroščevanje kode je lažje, če se vrstice izvajajo vrstico za vrstico.
- Python ima obsežno zbirko knjižnic, ki jih je mogoče uporabiti za racionalizacijo razvoja tako, da jih preprosto uvozite. Razvijalcem posledično ni treba ponavljati te natančne kode.
- Spremenljivk ni treba definirati pred uporabo v tem dinamično tipiziranem jeziku, saj se tip podatkov določi med izvajanjem.
Predstavitev Julia
S svojo prvo stabilno različico, izdano leta 2018, je bila Julia, novinec na področju programskih jezikov, ustvarjena leta 2012, da bi zadovoljila potrebe skupnosti podatkovne znanosti in strojnega učenja po hitrejšem, matematičnem jeziku.
S pomočjo sodobne strojne opreme Concurrent, Parallel in Porazdeljeno računanje Julia je programski jezik, ki združuje najbolj občutljive vidike drugih programskih jezikov.
Sintaksa Julie, ki je v veliki meri namenjena tehničnemu računanju, je primerljiva s Pythonovo.
Julia je dinamičen, visokonivojski, visoko zmogljiv programski jezik.
Ker je bistvena sestavina tega jezika, se linearna algebra v veliki meri uporablja pri strojnem učenju, podatkovni znanosti, podatkovnem rudarjenju, numerični analizi in za vse matematične namene.
Zaradi preprostosti, odlične učinkovitosti in hitrosti je Julia privlačna za uporabo z zapletenimi podatkovnimi modeli.
Toda za znanstvenike je možnost prevajanja formulacijskega jezika znanosti v kodo prelomnica: Julia ima podporo za grško abecedo, ki omogoča uporabo matematičnih enačb, ne da bi jih prej pretvorili v kodirni jezik.
Lastnosti
- Julia uporablja preprosto sintakso.
- Za dodajanje pozivnih ukazov ima Julia interaktivno ukazno vrstico in Read Eval Print Loop (REPL).
- Za interakcijo s programi Fortran, C in Python lahko preprosto uvozi in uporablja zunanje knjižnice.
- Pravočasno prevajanje (JIT) je značilnost prevedenega jezika Julia. Julia za zbirko uporablja ogrodje LLVM, kar prispeva k njeni hitri izvedbi.
- Julijina sintaksa je enostavna za uporabo za vse, ki delajo na matematičnem kodiranju, saj je podobna matematičnim enačbam.
- Metaprogramiranje je funkcija Julie, ki programom Julia omogoča izdelavo aplikacij Julia.
- Priložen je razhroščevalnik, ki programerjem omogoča, da nastavijo prekinitvene točke in pregledajo rezultate.
- Julia podpira tako statične kot dinamične vrste. Pred uporabo spremenljivke jo lahko deklarirate ali pa ustvarite funkcijo, ki spremenljivke sprejema implicitno.
Predstavitev matlab
Za numerično računanje, vizualizacijo in programiranje se uporablja interaktivno okolje in visokonivojski programski jezik četrte generacije MATLAB (matrični laboratorij).
Omogoča manipulacije z matriko, risanje funkcij in podatkov, izvajanje algoritmov, razvoj uporabniški vmesniki, interakcija s programi, napisanimi v drugih jezikih, kot so C, C++, Java in FORTRAN, ter analiza in razvoj algoritmov, izdelava modelov in aplikacij ter implementacija uporabniških vmesnikov.
S pomočjo številnih vgrajenih ukazov in matematične funkcije.
Po desetletjih razvoja lahko MATLAB zdaj bere podatke iz ravnih datotek, baz podatkov, shranjevanja v oblaku, opreme za zbiranje podatkov in celo tokov finančnih podatkov v živo.
MATLAB je bil prej čudovit za delo s statičnimi numeričnimi podatki v vektorjih in matrikah. Zaradi vse večjih zmogljivosti lahko uporabniki zdaj poganjajo prefinjene modele strojnega učenja, izvajajo vizualizacijo podatkov in celo razvijajo mobilne in namizne aplikacije.
S ponudbo GUI (Graphical User Interface) in drugih orodij, kot so analiza signalov in sprejemniki, MATLAB ponuja interaktivno okolje. MATLAB ponuja tudi orodja za ustvarjanje programske opreme in odpravljanje napak.
Prek GUI je uvoz in izvoz datotek v MATLAB preprost. Ko se lotimo ustvarjanja naše programske opreme, lahko pregledamo podatke delovnega prostora in jih po potrebi spremenimo.
Lastnosti
- Z njim je mogoče izvajati tako numerično kot simbolno računanje.
- Je jezik na visoki ravni, ki se večinoma uporablja v inženirskih in znanstvenih računalnikih.
- Ponuja obsežno knjižnico matematičnih funkcij za linearno algebro, statistiko, Fourierjevo analizo, filtriranje, optimizacijo, numerično integracijo in rešitev navadnih diferencialnih enačb.
- Vključuje orodja za izdelavo risb po meri in vgrajene vizualne elemente za ogled podatkov.
- Ponuja orodja za ustvarjanje aplikacij z edinstvenimi grafičnimi uporabniškimi vmesniki.
- Programski vmesnik za MATLAB ponuja razvijalcem orodja za izboljšanje učinkovitosti in vzdržljivosti njihovih programov.
- Ponuja orodja za integracijo algoritmov, ki temeljijo na MATLAB, s programi in jeziki tretjih oseb, vključno s C, Javo, .NET in Microsoft Excel.
- Različne podatke v realnem času iz baz podatkov JDBC/ODBC lahko izvorno podpira MATLAB, vključno s senzorskimi, video, slikovnimi, telemetričnimi, binarnimi in drugimi vrstami podatkov.
Razlike med Matlabom, Julio in Pythonom
Priljubljenosti
Python je zdaj na vrhu lestvice najbolj uporabljanih programskih jezikov. Z eno največjih skupnosti razvijalcev za kateri koli jezik se uporablja že več kot 30 let in nudi odgovore in pomoč za vsako možno težavo.
Čeprav število oboževalcev vztrajno narašča, ima Julia majhno, a predano skupnost, večino podpore pa še vedno zagotavljajo avtorji.
Spletni dnevniki, specifični za Julio, in rastoča skupnost delijo svoje znanje o uporabi na različnih platformah.
Pričakuje se, da bo uporaba Julie zunaj znanosti o podatkih postala vse pomembnejša.
Jezik je šele začel zajemati okvire spletnega razvoja, s čimer je razširil obseg razvojnih možnosti in posledično skupino razvijalcev, ki ga uporabljajo.
Po drugi strani pa ima MATLAB določene omejitve glede prenosljivosti, ker je drag program.
Samo platforme z MATLAB ali MATLAB Component Runtime lahko izvajajo datoteke MATLAB na drugih platformah (MCR). Ker je MATLAB-ov OOP bolj sofisticiran in zapleten, je lahko za nekatere ljudi bolj zmeden.
Vendar je MATLAB pogosto bolj izpopolnjen jezik.
Hitrost
Hitrost izvajanja je ključnega pomena pri razvoju kode. Hitrost, s katero se izvaja Julia, je podobna tisti pri programskem jeziku C. Razvit je bil za zagotavljanje hitrega jezika.
Za razliko od drugih tolmačenih jezikov Julia ne pospeši izvedbe. Za ustvarjanje programov v Julii se uporablja okvir LLVM. \
Brez uporabe tehnik ročnega profiliranja in optimizacije Julia obravnava težave pri delovanju, ki zahtevajo hitrost. Za težave, ki zahtevajo velike podatke, Cloud Computing, analizo podatkov in statistično računalništvo, Julia ponuja fantastičen odgovor.
Očitno je, da je Julia boljša od Pythona, če primerjamo njeno zmogljivost in hitrost.
Matlab pa je programski jezik na visoki ravni, ki vključuje podatkovne strukture, stavki toka nadzora, funkcije, izhod/vhod in objektno orientirano programiranje.
Omogoča hitro ustvarjanje aplikacij, ki se lahko hitro zavržejo, kot tudi ustvarjanje obsežnih, zapletenih in velikih aplikacijskih programov.
Knjižnice
S preprostim uvozom teh knjižnic in uporabo njihovih funkcij Pythonova obsežna knjižnica precej olajša razvoj za Python.
V primerjavi s Pythonom Julia trpi zaradi pomanjkanja obsežnih knjižničnih virov. Python podpira tudi precejšnje število knjižnic tretjih oseb. Zaradi neustreznega vzdrževanja paketov imajo to težavo tudi Julijine knjižnice.
Čeprav začetna vizualizacija podatkov traja nekaj časa, se lahko Julia poveže s knjižnicami C.
Razvoj Julijinih knjižnic je nujen za njen uspeh kot novega jezika.
Matlab ponuja veliko knjižnico matematičnih funkcij za izračun statistike, linearne algebre, numerične integracije, filtriranja, Fourierove analize, optimizacije in reševanja navadnih diferencialnih enačb.
vsestranskost
Python je enostaven jezik za razumevanje in pisanje, zaradi česar je vsestranski. Zaradi prilagodljivosti Pythona je odličen za programske naloge, vključno s spletnimi skripti, razvojem in avtomatizacijo.
Ker lahko opravlja naloge in uporablja različne knjižnice in ogrodja, je Python jezik izbire za razvijalce.
Python je bolj prilagodljiv, Julia pa je odlična pri reševanju problemov znanstvenega programiranja.
Inženirji, ki jih predvsem zanima uporaba Matlaba kot enostavnega orodja za kodiranje za izvajanje standardnih inženirskih izračunov, se bodo zdeli koristni.
Nekodirniki lahko preprosto sestavijo izvršljivo logiko zaradi integriranega razvojnega okolja in razhroščevalnika, ki sta že prisotna.
Podprta orodja
Vsak programer bo izbral programski jezik, ki nudi vrhunsko orodno podporo za vse projekte razvoja programske opreme.
Julia deluje bolje kot Python v smislu podpore orodij. Julijina podpora za orodja še vedno deluje, vendar je podpora za orodja Python odlična.
Zaradi tega Julia nima nekaterih diagnostičnih in odpravnih zmogljivosti Pythona za težave z zmogljivostjo.
Poleg tega obstaja večja možnost nevarnega vmesnika v primeru Julie, ker gre za nov jezik z izvornimi API-ji.
Interaktivna nastavitev, ki jo ponuja MATLAB, omogoča iterativno raziskovanje, načrtovanje in reševanje problemov. Je zbirka virov, ki jih programerji lahko uporabljajo.
Vsebuje orodja za upravljanje spremenljivk delovnega prostora ter uvoz in izvoz podatkov. Poleg tega vključuje orodja za obdelavo, odpravljanje napak in profiliranje datotek MATLAB.
zaključek
Povzel bom z besedami, da je Julia specializiran jezik, ki ga večinoma uporablja majhna skupina.
Julia se bo verjetno razvila v zelo priljubljen in zahtevan jezik, ko bodo razvijalci in skupnost razširili njene zmogljivosti.
Milijoni ljudi uporabljajo Python, ki je uveljavljen jezik, in na voljo je nešteto programov tretjih oseb. Od iger do raziskovanja podatkov, uporablja se povsod.
Kurikulum vsakega razvijalca vključuje Python kot enega od temeljnih jezikov in ker se novi jeziki nenehno povezujejo z njim, ga ne bo kmalu nadomestil.
Čeprav sta Julia in Python zdaj najbolj priljubljena programska jezika na področju znanosti o podatkih, se predvideva, da bo MATLAB pridobil na priljubljenosti in obsegu aplikacij zaradi vrhunskega razvoja kolektivnega modeliranja in zmogljivosti uvajanja.
Dejstvo, da lahko uporabniki uporabijo eno samo robustno platformo za načrtovanje modelov ML, analizo podatkov ter izdelavo namiznih in mobilnih aplikacij s prilagojenimi GUI-ji, znatno izboljša položaj MATLAB-a v sektorju podatkovne znanosti.
Pustite Odgovori