Python är ett välkänt och vanligt förekommande programmeringsspråk. Det är också det föredragna språket för dataforskare, dataanalytiker, maskininlärningsingenjörer och de som arbetar med artificiell intelligens.
Eftersom det är ett språk med öppen källkod är det enkelt och har en mängd olika kodningsalternativ.
Bland de många användningsfall som täcks av Python har dataanalys vuxit till att bli ett av de viktigaste. Python-ekosystemet är rikt på bibliotek, verktyg och applikationer som möjliggör vetenskaplig beräkning och dataanalys enklare och snabbare.
Python är inte tillräckligt snabbt för skaparna av Julia, ett program avsett för "vetenskaplig datoranvändning, maskininlärning, datautvinning, storskalig linjär algebra, distribuerad och parallell beräkning”, enligt deras beskrivning.
Julia strävar efter att erbjuda dataanalytiker och vetenskapsmän inte bara snabbt och bekvämt skapande utan också blixtsnabbt utförande.
Matriser, linjär algebra och matriser är alla en del av det matematiska och tekniska programmeringsspråket som kallas Matlab. Det är välkänt som en förstklassig atmosfär för alla aktiviteter.
Under de senaste 10 åren har vetenskapliga datormiljöer som Mathematica, Maple och Matlab blivit betydligt mer populära som ett resultat av det faktum att forskare och ingenjörer känner sig mer produktiva i sådana miljöer.
Den omfattande verktygslådan och enkla syntaxen för kommandospråken som används i dessa miljöer är en uppenbar orsak.
I det här inlägget kommer vi att jämföra Matlab, Julia och Python för att hjälpa dig förstå vilket språk som används för vilket syfte och, viktigast av allt, vilket som är idealiskt för dig.
Introduktion till Python
En av mest populära programmeringsspråk som används idag är Python. Det användes första gången 1991 och är ett högnivå-tolkat språk med flera paradigm.
Den innehåller många bibliotek och verktyg för maskininlärning, artificiell intelligens (AI) och utveckling av applikationer och webbplatser (ML). Python är förmodligen det språk du kommer att använda för att programmera vad som helst.
På grund av dess kraft, mångsidighet och lättförståeliga och bemästrade syntax är Python en favorit bland utvecklare.
Nästan 70 % av utvecklarna hävdar att de använder Python för att skapa kraftfulla AI- och ML-algoritmer för sentimentanalys och Natural Language Processing. De valda språken för datavetenskap är Python och R.
De många externa biblioteken som har skapats av Pythons stora utvecklargemenskap är det som ger den dess flexibilitet.
Python använder flera av dessa moduler för att hantera matematiska och vetenskapliga uppgifter inom datavetenskap. Bland de mest populära är NumPy, TensorFlow, PyTorch, Pandas och Maplotlib.
Pythons stöd för vanliga dataformat som CSV- och JSON-filer och dess förmåga att interagera med SQL-databaser är också starka motiveringar för att använda det.
Funktioner
- Det är ett fritt nedladdningsbart språk med öppen källkod som är tillgängligt online.
- Det är ett lättläst, utvecklarvänligt programmeringsspråk på hög nivå.
- Klasser, polymorfism, inkapsling och andra objektorienterade idéer stöds av språket.
- Python är ett utbyggbart språk, och C eller C++ kan användas för att skriva och kompilera Python-program.
- Det är ett tolkat språk, därför är sammanställning inte nödvändig. Kodfelsökning underlättas genom att raderna exekveras rad för rad.
- Python kommer med en betydande samling bibliotek som kan användas för att effektivisera utvecklingen genom att helt enkelt importera dem. Utvecklare behöver inte göra om den exakta koden som en konsekvens.
- Variabler behöver inte definieras innan de används i detta dynamiskt skrivna språk eftersom datatypen bestäms vid körning.
Introduktion till julia
Med sin första stabila version som släpptes 2018, skapades Julia, en nykomling inom området programmeringsspråk, 2012 för att tillfredsställa behoven hos Data Science och Machine Learning-gemenskaperna för ett snabbare, matematikorienterat språk.
Med hjälp av modern hårdvaras Concurrent, Parallel och Distribuerad databehandling Julia är ett programmeringsspråk som kombinerar de mest känsliga aspekterna av andra programmeringsspråk.
Syntaxen för Julia, som till stor del är avsedd för teknisk beräkning, är jämförbar med Pythons.
Julia är ett dynamiskt, högnivå, högpresterande programmeringsspråk.
Eftersom det är en viktig komponent i detta språk, används linjär algebra i stor utsträckning inom maskininlärning, datavetenskap, datautvinning, numerisk analys och för alla matematiska ändamål.
Julias enkelhet, utmärkta effektivitet och snabbhet gör den tilltalande för användning med komplicerade datamodeller.
Men för forskare är möjligheten att översätta vetenskapens formelspråk till kod en deal-breaker: Julia har stöd för det grekiska alfabetet, vilket möjliggör användning av matematiska ekvationer utan att först konvertera dem till ett kodningsspråk.
Funktioner
- Julia använder en enkel syntax.
- För att lägga till snabbkommandon har Julia en interaktiv kommandorad och en REPL (Read Eval Print Loop).
- För att interagera med Fortran-, C- och Python-program kan den enkelt importera och använda externa bibliotek.
- Just-in-time (JIT) kompilering är en funktion i det kompilerade språket Julia. Julia använder LLVM-ramverket för insamlingen, vilket bidrar till dess snabba genomförande.
- Julias syntax är lätt att använda för alla som arbetar med matematikbaserad kodning eftersom den liknar matematiska ekvationer.
- Metaprogrammering är en funktion hos Julia som gör att Julia-program kan producera Julia-applikationer.
- Den levereras med en debugger som gör det möjligt för programmerare att ställa in brytpunkter och undersöka resultaten.
- Både statiska och dynamiska typer stöds av Julia. Innan du använder en variabel kan du deklarera den, eller så kan du skapa en funktion som tar variabler implicit.
Introduktion till matlab
Den interaktiva miljön och fjärde generationens högnivåprogrammeringsspråk MATLAB (matrislaboratoriet) används för numerisk beräkning, visualisering och programmering.
Det möjliggör matrismanipulationer, plottning av funktioner och data, implementering av algoritmer, utveckling av användargränssnitt, interaktionen med program skrivna på andra språk, såsom C, C++, Java och FORTRAN, och analys och utveckling av algoritmer, skapandet av modeller och applikationer och implementeringen av användargränssnitt.
Du kan göra matematiska beräkningar, skapa diagram och använda numeriska metoder med hjälp av de många inbyggda kommandona och matematiska funktioner.
Efter decennier av utveckling kan MATLAB nu läsa data från platta filer, databaser, molnlagring, datainsamlingsutrustning och till och med levande finansiella dataströmmar.
MATLAB var tidigare underbart för att arbeta med statisk numerisk data i vektorer och matriser. På grund av dess utökade möjligheter kan användare nu köra sofistikerade maskininlärningsmodeller, göra datavisualisering och till och med utveckla mobila och stationära applikationer.
Genom att erbjuda ett GUI (Graphical User Interface) och andra verktyg, såsom signalanalys och tuners, erbjuder MATLAB en interaktiv miljö. MATLAB erbjuder även verktyg för att skapa mjukvara och felsöka.
Genom det grafiska användargränssnittet är det enkelt att importera och exportera filer i MATLAB. När vi går in i skapandet av vår programvara kan vi inspektera arbetsytans data och ändra den vid behov.
Funktioner
- Både numerisk och symbolisk beräkning kan göras med den.
- Det är ett högnivåspråk som oftast används i tekniska och vetenskapliga datorer.
- Det erbjuder ett betydande bibliotek av matematiska funktioner för linjär algebra, statistik, Fourieranalys, filtrering, optimering, numerisk integration och lösning av vanliga differentialekvationer.
- Den innehåller verktyg för att göra anpassade plotter samt inbyggda bilder för att visa data.
- Den erbjuder verktyg för att skapa appar med unika grafiska användargränssnitt.
- Programmeringsgränssnittet för MATLAB ger utvecklare verktyg för att förbättra prestanda och underhållbarhet för sina program.
- Den erbjuder integrationsverktyg för MATLAB-baserade algoritmer med tredjepartsprogram och språk, inklusive C, Java,.NET och Microsoft Excel.
- En mängd olika realtidsdata från JDBC/ODBC-databaser kan stödjas inbyggt av MATLAB, inklusive sensor, video, bild, telemetri, binär och andra typer av data.
Skillnader mellan Matlab, Julia och Python
Popularitet
Python ligger nu högst upp på listan över de mest använda programmeringsspråken. Med en av de största utvecklargemenskaperna för alla språk, har den använts i mer än 30 år och ger svar och hjälp för varje tänkbart problem.
Även om antalet fans har ökat stadigt, har Julia en liten men engagerad community, och majoriteten av stödet tillhandahålls fortfarande av författarna.
Julia-specifika bloggar och en växande community delar med sig av sin kunskap om att använda den på en mängd olika plattformar.
Användningen av Julia utanför datavetenskapen förväntas bli mer framträdande.
Språket har precis börjat omfatta ramverk för webbutveckling, vilket utökar utbudet av utvecklingsmöjligheter och följaktligen poolen av utvecklare som använder det.
Å andra sidan har MATLAB vissa begränsningar vad gäller portabilitet eftersom det är ett dyrt program.
Endast plattformar med MATLAB eller MATLAB Component Runtime kan köra MATLAB-filer på andra plattformar (MCR). Eftersom MATLABs OOP är mer sofistikerad och intrikat, kan den vara mer förvirrande för vissa personer.
Men MATLAB är ofta ett mer sofistikerat språk.
Fart
Exekveringshastigheten är avgörande vid utveckling av kod. Den takt som Julia exekveras med liknar den för programmeringsspråket C. Det utvecklades för att ge ett snabbt språk.
Till skillnad från andra tolkade språk påskyndar inte Julia avrättningen. För att skapa program i Julia används LLVM-ramverket. \
Utan att använda manuell profilerings- och optimeringsteknik tar Julia upp prestandasvårigheter som kräver snabbhet. För problem som kräver Big Data, Cloud Computing, dataanalys och statistisk beräkning, Julia erbjuder ett fantastiskt svar.
Det är uppenbart att Julia är överlägsen Python när vi kontrasterar dess prestanda och snabbhet.
Matlab, å andra sidan, är ett programmeringsspråk på hög nivå med data struktur, kontrollflödessatser, funktioner, utdata/inmatning och objektorienterad programmering.
Det möjliggör snabbt skapande av snabba slängapplikationer såväl som skapandet av omfattande, komplicerade och stora applikationsprogram.
bibliotek
Genom att helt enkelt importera dessa bibliotek och använda deras funktioner, gör Pythons stora bibliotek utvecklingen för Python mycket enklare.
Jämfört med Python lider Julia av en brist på omfattande biblioteksresurser. Ett stort antal tredjepartsbibliotek stöder också Python. På grund av otillräckligt paketunderhåll har Julias bibliotek också detta problem.
Även om det tar lite tid att visualisera data initialt, kan Julia samverka med C-bibliotek.
Utvecklingen av Julias bibliotek är nödvändig för dess framgång som nytt språk.
För att beräkna statistik, linjär algebra, numerisk integration, filtrering, Fourieranalys, optimering och lösa vanliga differentialekvationer tillhandahålls ett stort bibliotek av matematiska funktioner av Matlab.
Mångsidighet
Python är ett lätt språk att förstå och skriva, vilket gör det mångsidigt. Pythons anpassningsförmåga gör den utmärkt för programmeringsuppgifter inklusive webbskript, utveckling och automatisering.
Eftersom det kan utföra uppgifter och använder en mängd olika bibliotek och ramverk, är Python det valda språket för utvecklare.
Python är mer flexibel, medan Julia briljerar med att lösa problem inom vetenskaplig programmering.
Ingenjörer som främst är intresserade av att använda Matlab som ett enkelt kodningsverktyg för att utföra standardtekniska beräkningar kommer att finna det användbart.
Det är enkelt för icke-kodare att konstruera körbar logik på grund av den integrerade utvecklingsmiljön och debuggern som redan finns.
Verktyg som stöds
Alla programmerare kommer att välja ett programmeringsspråk som erbjuder förstklassigt verktygsstöd för alla programvaruutvecklingsprojekt.
Julia presterar bättre än Python när det gäller verktygsstöd. Julias verktygsstöd är fortfarande funktionellt, men Pythons verktygsstöd är utmärkt.
På grund av detta saknar Julia vissa av Pythons diagnostiska och åtgärdande funktioner för prestandaproblem.
Dessutom finns det en större chans för ett osäkert gränssnitt i fallet med Julia eftersom det är ett nytt språk med inbyggda API:er.
Den interaktiva miljön som erbjuds av MATLAB möjliggör iterativ utforskning, design och problemlösning. Det är en samling resurser som programmerare kan använda.
Den innehåller verktyg för att hantera arbetsytavariabler och importera och exportera data. Dessutom innehåller den verktyg för bearbetning, felsökning och profilering av MATLAB-filer.
Slutsats
Jag ska sammanfatta med att säga att Julia är ett specialiserat språk som mestadels används av en liten grupp.
Julia kommer förmodligen att utvecklas till ett omtyckt, efterfrågat språk när utvecklare och communityn breddar sina möjligheter.
Miljontals människor använder Python, som är ett etablerat språk, och det finns otaliga tredjepartsprogram tillgängliga. Från spel till dataforskning, det används överallt.
Varje utvecklares läroplan inkluderar Python som ett av de grundläggande språken, och eftersom nya språk ständigt kan ansluta till det kommer det inte att ersättas inom kort.
Även om Julia och Python nu är de mest populära programmeringsspråken inom datavetenskapsområdet, förutspås MATLAB vinna i popularitet och tillämpningsområde på grund av dess överlägsna kollektiva modelleringsutveckling och implementeringsmöjligheter.
Det faktum att användare kan använda en enda robust plattform för att designa ML-modeller, analysera data och bygga stationära och mobila appar med anpassade GUI:er förbättrar avsevärt MATLAB:s position inom datavetenskapssektorn.
Kommentera uppropet