Python mangrupikeun basa pamrograman anu terkenal sareng biasa dianggo. Éta ogé mangrupikeun basa anu dipikaresep pikeun Élmuwan Data, Analis Data, Insinyur Pembelajaran Mesin, sareng anu damel di Kecerdasan Buatan.
Kusabab éta mangrupikeun basa open-source, éta lugas sareng ngagaduhan rupa-rupa alternatif coding.
Di antara seueur kasus pamakean anu katutupan ku Python, analitik data parantos janten salah sahiji anu paling penting. Ékosistem Python beunghar ku perpustakaan, alat, sareng aplikasi anu ngamungkinkeun komputasi ilmiah sareng analisa data langkung gampang sareng gancang.
Python henteu cekap gancang pikeun panyipta Julia, program anu dimaksudkeun pikeun "komputasi ilmiah, learning mesin, data mining, aljabar linier skala badag, komputasi sebaran jeung paralel,” nurutkeun katerangan maranéhanana.
Julia aspires nawarkeun analis data jeung élmuwan teu ngan gancang jeung nyaman kreasi tapi ogé palaksanaan kilat-gancang.
Array, aljabar linier, sareng matriks mangrupikeun bagian tina basa pamrograman matematika sareng téknis anu katelah Matlab. Hal ieu ogé dipikawanoh salaku atmosfir top-kiyeu pikeun kagiatan naon.
Sapanjang 10 taun katukang, lingkungan komputasi ilmiah sapertos Mathematica, Maple, sareng Matlab parantos janten langkung populer salaku hasil tina kanyataan yén para ilmuwan sareng insinyur ngarasa langkung produktif dina lingkungan sapertos kitu.
Kotak alat éksténsif sareng sintaksis basajan tina basa paréntah anu dianggo dina lingkungan ieu mangrupikeun panyabab anu jelas.
Dina tulisan ieu, urang bakal ngabandingkeun Matlab, Julia, sareng Python pikeun ngabantosan anjeun ngartos basa mana anu dianggo pikeun tujuan naon sareng, anu paling penting, mana anu cocog pikeun anjeun.
bubuka keur Python
Salah sahiji basa programming nu pang populerna dipaké kiwari nyaéta Python. Ieu mimiti dipaké dina 1991 sarta mangrupakeun tingkat luhur, diinterpretasi, basa multi-paradigma.
Éta ngandung seueur perpustakaan sareng alat pikeun diajar mesin, intelijen buatan (AI), sareng ngembangkeun aplikasi sareng situs wéb (ML). Python sigana mangrupikeun basa anu anjeun anggo pikeun program naon waé.
Kusabab kakuatanana, versatility, sarta gampang dipikaharti sarta mastered sintaksis, Python mangrupakeun favorit diantara pamekar.
Ampir 70% pamekar ngaku ngagunakeun Python pikeun nyiptakeun algoritma AI sareng ML anu kuat pikeun analisis sentimen sareng Pangolahan Basa Alam. Basa pilihan pikeun élmu data nyaéta Python sareng R.
Seueur perpustakaan éksternal anu diciptakeun ku komunitas pamekar Python anu ageung mangrupikeun anu masihan kalenturan na.
Python ngagunakeun sababaraha modul ieu pikeun nanganan tugas matematik jeung ilmiah dina elmu data. Diantara anu pang populerna nyaéta NumPy, TensorFlow, PyTorch, Pandas, sareng Maplotlib.
Pangrojong Python pikeun format data umum sapertos file CSV sareng JSON sareng kamampuan berinteraksi sareng database SQL ogé leresan anu kuat pikeun ngagunakeunana.
Fitur
- Ieu mangrupikeun basa open-source anu tiasa diunduh gratis anu sayogi online.
- Éta mangrupikeun basa pamrograman tingkat luhur anu gampang dipelajari, ramah pamekar.
- Kelas, polimorfisme, enkapsulasi, sareng ide-ide berorientasi obyék sanésna dirojong ku basa.
- Python mangrupa basa extensible, sarta C atawa C ++ bisa dipaké pikeun nulis jeung compile program Python.
- Éta mangrupikeun basa anu diinterpretasi, ku kituna kompilasi henteu diperyogikeun. Kode debugging digampangkeun ku garis anu dieksekusi baris demi baris.
- Python hadir sareng koleksi perpustakaan anu ageung anu tiasa dianggo pikeun nyegerkeun pangwangunan ku ngan saukur ngimpor aranjeunna. Pamekar henteu kedah ngulang kodeu anu pas salaku akibatna.
- Variabel henteu kedah didefinisikeun sateuacan dianggo dina basa anu diketik dinamis ieu sabab jinis data diputuskeun dina waktos jalan.
bubuka keur Julia
Kalayan versi stabil anu munggaran dileupaskeun taun 2018, Julia, pendatang dina widang basa pamrograman, diciptakeun dina taun 2012 pikeun nyugemakeun kabutuhan komunitas Data Science and Machine Learning pikeun basa anu langkung gancang sareng berorientasi matematika.
Kalayan bantuan hardware modern sacara Concurrent, Parallel, and Disebarkeun Komputer kamampuhan, Julia mangrupakeun basa programming nu ngagabungkeun aspék paling hipu tina basa programming séjén.
Sintaksis Julia, anu umumna dimaksudkeun pikeun komputasi téknis, tiasa dibandingkeun sareng Python.
Julia mangrupikeun basa pamrograman anu dinamis, tingkat luhur, sareng kinerja tinggi.
Kusabab éta mangrupikeun komponén penting tina basa ieu, aljabar liniér dianggo sacara éksténsif dina diajar mesin, élmu data, pertambangan data, analisis numerik, sareng pikeun tujuan matematika.
Kesederhanaan Julia, efisiensi anu saé, sareng kacepetan ngajantenkeun éta pikaresepeun pikeun dianggo sareng modél data anu rumit.
Tapi pikeun élmuwan, kamungkinan narjamahkeun basa formulaic of Science kana kode mangrupakeun deal-breaker: Julia boga rojongan pikeun alfabét Yunani, sangkan pamakéan persamaan matematik tanpa mimiti ngarobahna kana basa coding.
Fitur
- Julia ngagunakeun sintaksis lugas.
- Pikeun nambihan paréntah ajakan, Julia gaduh garis paréntah interaktif sareng Read Eval Print Loop (REPL).
- Pikeun berinteraksi sareng program Fortran, C, sareng Python, éta tiasa gampang ngimpor sareng ngagunakeun perpustakaan éksternal.
- Kompilasi Just-in-time (JIT) mangrupikeun fitur tina basa anu disusun Julia. Julia ngagunakeun kerangka LLVM pikeun koleksi, anu nyumbang kana palaksanaan gancang na.
- Sintaksis Julia gampang dianggo pikeun saha waé anu ngerjakeun coding dumasar kana matematika sabab éta nyarupaan persamaan matematika.
- Meta-programming mangrupikeun fitur Julia anu ngamungkinkeun program Julia ngahasilkeun aplikasi Julia.
- Éta hadir sareng debugger anu ngamungkinkeun para programer nyetél titik-titik putus sareng mariksa hasilna.
- Duanana jinis statik sareng dinamis dirojong ku Julia. Sateuacan nganggo variabel, anjeun tiasa nyatakeun éta, atanapi anjeun tiasa nyiptakeun fungsi anu nyandak variabel sacara implisit.
bubuka keur matlab
Lingkungan interaktif sareng basa pamrograman tingkat luhur generasi kaopat MATLAB (laboratorium matriks) dianggo pikeun itungan numerik, visualisasi, sareng program.
Éta ngamungkinkeun manipulasi matriks, ngarencanakeun fungsi sareng data, palaksanaan algoritma, pamekaran antar pangguna, interaksi jeung program ditulis dina basa sejen, kayaning C, C++, Java, jeung FORTRAN, sarta analisis jeung ngembangkeun algoritma, kreasi model jeung aplikasi, sarta palaksanaan interfaces pamaké.
Anjeun tiasa ngadamel itungan matematis, ngadamel bagan, sareng nganggo pendekatan numerik kalayan bantosan seueur paréntah anu diwangun sareng fungsi matématika.
Saatos évolusi puluhan taun, MATLAB ayeuna tiasa maca data tina file datar, pangkalan data, panyimpen awan, alat pangumpulan data, bahkan aliran data kauangan langsung.
MATLAB baheulana éndah pikeun gawé bareng data numerik statik dina vektor jeung matriks. Alatan kamampuhan ngembangna, pamaké ayeuna bisa ngajalankeun model pembelajaran mesin canggih, ngalakukeun visualisasi data, komo ngamekarkeun aplikasi mobile na desktop.
Ku nawiskeun GUI (Graphical User Interface) sareng alat anu sanés, sapertos analisa sinyal sareng tuner, MATLAB nawiskeun lingkungan interaktif. MATLAB ogé nawiskeun alat pikeun nyiptakeun parangkat lunak sareng debugging.
Ngaliwatan GUI, ngimpor sareng ngékspor file dina MATLAB saderhana. Nalika urang nuju nyiptakeun parangkat lunak, urang tiasa mariksa data ruang kerja sareng ngarobih upami diperyogikeun.
Fitur
- Duanana komputasi numerik sareng simbolis tiasa dilakukeun sareng éta.
- Ieu mangrupikeun basa tingkat luhur anu biasana dianggo dina rékayasa sareng komputer ilmiah.
- Ieu nawiskeun perpustakaan anu ageung fungsi matematika pikeun aljabar linier, statistik, analisis Fourier, nyaring, optimasi, integrasi numerik, sareng solusi persamaan diferensial biasa.
- Éta kalebet alat pikeun ngadamel plot khusus ogé visual anu diwangun pikeun ningali data.
- Éta nawiskeun alat pikeun nyiptakeun aplikasi kalayan antarmuka pangguna grafis anu unik.
- Antarbeungeut programming pikeun MATLAB nyadiakeun pamekar jeung parabot pikeun ngaronjatkeun kinerja sarta maintainability program maranéhanana.
- Ieu nawiskeun alat integrasi pikeun algoritma basis MATLAB sareng program sareng basa pihak katilu, kalebet C, Java, .NET, sareng Microsoft Excel.
- Rupa-rupa data real-time tina database JDBC/ODBC bisa dirojong asli ku MATLAB, kaasup sensor, video, gambar, telemétri, binér, jeung tipe séjén data.
Bedana antara Matlab, Julia, sareng Python
popularitas
Python ayeuna aya di luhureun daptar basa program anu paling sering dianggo. Kalayan salah sahiji komunitas pamekar panggedéna pikeun basa naon waé, éta parantos dianggo langkung ti 30 taun sareng nyayogikeun jawaban sareng bantosan pikeun unggal masalah anu tiasa dibayangkeun.
Sanajan jumlah fans geus steadily tumuwuh, Julia boga komunitas leutik tapi komitmen, sarta mayoritas rojongan masih disadiakeun ku pangarang.
Blog khusus Julia sareng komunitas ngembang ngabagi pangaweruh ngeunaan ngagunakeunana dina sababaraha platform.
Pamakéan Julia luar élmu data diantisipasi tumuwuh di prominence.
Basa éta nembé mimiti nangkep kerangka pamekaran wéb, ngalegaan jangkauan kamungkinan pangwangunan sareng, akibatna, kumpulan pamekar anu ngagunakeunana.
Di sisi anu sanés, MATLAB gaduh watesan anu tangtu dina portabilitas sabab éta mangrupikeun program anu mahal.
Ngan platform sareng MATLAB atanapi MATLAB Component Runtime tiasa ngaéksekusi file MATLAB dina platform anu sanés (MCR). Kusabab OOP MATLAB langkung canggih sareng rumit, éta tiasa langkung ngabingungkeun pikeun sababaraha jalma.
Nanging, MATLAB sering mangrupikeun basa anu langkung canggih.
kagancangan
Laju palaksanaan penting nalika ngembangkeun kode. Laju di mana Julia dieksekusi sami sareng basa pamrograman C. Éta dikembangkeun pikeun nyayogikeun basa anu gancang.
Beda sareng basa anu diinterpretasi sanés, Julia henteu nyepetkeun palaksanaan. Pikeun nyiptakeun program dina Julia, kerangka LLVM dianggo. \
Tanpa ngagunakeun profil manual sareng téknik optimasi, Julia nyéépkeun kasusah kinerja anu nyebatkeun gancang. Pikeun masalah merlukeun Big Data, awan komputasi, Analisis Data, sareng Komputasi Statistik, Julia nawiskeun jawaban anu saé.
Éta écés yén Julia punjul pikeun Python nalika urang kontraskeun kinerja sareng gancangna.
Matlab, di sisi anu sanés, mangrupikeun basa pamrograman tingkat luhur anu nampilkeun struktur data, pernyataan aliran kontrol, fungsi, kaluaran/input, jeung program berorientasi obyék.
Hal ieu ngamungkinkeun pikeun nyiptakeun gancang aplikasi lémparan gancang ogé nyiptakeun program aplikasi anu komprehensif, rumit, sareng ageung.
perpustakaan
Ku ngan saukur ngimpor perpustakaan ieu sareng ngamangpaatkeun fungsina, perpustakaan anu ageung Python ngajantenkeun ngembangkeun Python langkung gampang.
Lamun dibandingkeun Python, Julia kakurangan tina dearth sumberdaya perpustakaan éksténsif. Sajumlah ageung perpustakaan pihak katilu ogé ngadukung Python. Kusabab pangropéa pakét anu teu cekap, perpustakaan Julia ogé ngagaduhan masalah ieu.
Sanajan mimitina visualizing data butuh sababaraha waktu, Julia bisa panganteur sareng perpustakaan C.
Ngembangkeun perpustakaan Julia dipikabutuh pikeun kasuksésan salaku basa anyar.
Pikeun ngitung statistik, aljabar linier, integrasi numerik, nyaring, analisis Fourier, optimasi, jeung ngajawab persamaan diferensial biasa, perpustakaan badag fungsi matematik disadiakeun ku Matlab.
versatility
Python mangrupikeun basa anu gampang kahartos sareng nyerat, janten serbaguna. Adaptasi Python ngajadikeun eta alus teuing pikeun tugas programming kaasup web scripting, ngembangkeun, sarta automation.
Kusabab éta tiasa ngalakukeun tugas sareng ngagunakeun rupa-rupa perpustakaan sareng kerangka, Python mangrupikeun basa pilihan pikeun pamekar.
Python leuwih fleksibel, sedengkeun Julia unggul dina ngarengsekeun masalah dina programming ilmiah.
Insinyur anu utamina resep ngagunakeun Matlab salaku alat coding anu lugas pikeun ngalaksanakeun itungan rékayasa standar bakal mendakan éta mangpaat.
Saderhana pikeun non-coders ngawangun logika anu tiasa dieksekusi kusabab lingkungan pangembangan terpadu sareng debugger anu parantos aya.
Parabot Dirojong
Sakur programer bakal milih basa pamrograman anu nawiskeun pangrojong alat anu paling luhur pikeun sadaya proyék pangembangan parangkat lunak.
Julia ngalaksanakeun langkung saé tibatan Python dina hal ngadukung alat. Dukungan alat Julia masih fungsional, tapi dukungan alat Python saé.
Kusabab ieu, Julia kakurangan tina kamampuan diagnostik sareng remediasi Python pikeun masalah kinerja.
Salaku tambahan, aya kasempetan anu langkung luhur pikeun antarmuka anu teu aman dina kasus Julia sabab éta basa novél sareng API asli.
Setélan interaktif anu ditawarkeun ku MATLAB ngamungkinkeun éksplorasi, desain, sareng ngarengsekeun masalah. Éta mangrupikeun kumpulan sumber daya anu tiasa dianggo ku programer.
Éta gaduh alat pikeun ngatur variabel ruang kerja sareng ngimpor sareng ngékspor data. Salaku tambahan, éta kalebet alat pikeun ngolah, debugging, sareng profil file MATLAB.
kacindekan
Kuring bakal nyimpulkeun yén Julia mangrupikeun basa khusus anu seueur dianggo ku kelompok alit.
Julia sigana bakal mekar janten basa anu dipikaresep sareng dipénta nalika pamekar sareng komunitas ngalegaan kamampuanana.
Jutaan jalma nganggo Python, anu mangrupikeun basa anu mapan, sareng aya seueur program pihak katilu anu sayogi. Ti kaulinan pikeun panalungtikan data, dipaké di mana waé.
Unggal kurikulum pamekar ngawengku Python salaku salah sahiji basa dasar, sarta saprak basa anyar terus-terusan bisa nyambung jeung eta, eta moal diganti iraha wae geura-giru.
Sanaos Julia sareng Python ayeuna mangrupikeun basa pamrograman anu paling populér dina widang élmu data, MATLAB diprediksi bakal popularitas sareng rentang aplikasi kusabab kamampuan modél modél koléktif anu unggul sareng kamampuan panyebaran.
Kanyataan yén pangguna tiasa ngagunakeun platform anu kuat pikeun ngarancang modél ML, nganalisa data, sareng ngawangun aplikasi desktop sareng mobile kalayan GUI anu disaluyukeun sacara signifikan ningkatkeun posisi MATLAB dina sektor élmu data.
Leave a Reply