Python เป็นภาษาโปรแกรมที่รู้จักกันดีและใช้กันทั่วไป นอกจากนี้ยังเป็นภาษาที่ต้องการสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิเคราะห์ข้อมูล วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง และผู้ที่ทำงานในปัญญาประดิษฐ์
เนื่องจากเป็นภาษาโอเพนซอร์ส จึงตรงไปตรงมาและมีทางเลือกในการเข้ารหัสที่หลากหลาย
ในบรรดากรณีการใช้งานจำนวนมากที่ครอบคลุมโดย Python การวิเคราะห์ข้อมูลได้เติบโตขึ้นเป็นหนึ่งในสิ่งที่สำคัญที่สุด ระบบนิเวศของ Python นั้นอุดมไปด้วยไลบรารี เครื่องมือ และแอปพลิเคชันที่ช่วยให้การคำนวณทางวิทยาศาสตร์และการวิเคราะห์ข้อมูลทำได้ง่ายและรวดเร็วยิ่งขึ้น
Python ไม่เร็วพอสำหรับผู้สร้าง Julia ซึ่งเป็นโปรแกรมที่มีไว้สำหรับ "การคำนวณทางวิทยาศาสตร์ เรียนรู้เครื่องการทำเหมืองข้อมูล พีชคณิตเชิงเส้นขนาดใหญ่ การคำนวณแบบกระจายและแบบขนาน” ตามคำอธิบาย
จูเลียปรารถนาที่จะนำเสนอ นักวิเคราะห์ข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์ ไม่เพียงแต่การสร้างสรรค์ที่รวดเร็วและสะดวกสบายเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการดำเนินการที่รวดเร็วปานสายฟ้า
อาร์เรย์ พีชคณิตเชิงเส้น และเมทริกซ์ล้วนเป็นส่วนหนึ่งของภาษาการเขียนโปรแกรมทางคณิตศาสตร์และทางเทคนิคที่รู้จักกันในชื่อ Matlab ได้รับการยอมรับว่าเป็นบรรยากาศชั้นยอดสำหรับกิจกรรมใดๆ
ในช่วง 10 ปีที่ผ่านมา สภาพแวดล้อมการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ เช่น Mathematica, Maple และ Matlab ได้รับความนิยมมากขึ้นอย่างมาก อันเป็นผลมาจากข้อเท็จจริงที่ว่านักวิทยาศาสตร์และวิศวกรรู้สึกว่ามีประสิทธิผลมากขึ้นในสภาพแวดล้อมดังกล่าว
กล่องเครื่องมือที่กว้างขวางและไวยากรณ์ที่เรียบง่ายของภาษาคำสั่งที่ใช้ในสภาพแวดล้อมเหล่านี้เป็นสาเหตุหนึ่งที่ชัดเจน
ในโพสต์นี้ เราจะเปรียบเทียบ Matlab, Julia และ Python เพื่อช่วยให้คุณเข้าใจว่าใช้ภาษาใดเพื่อจุดประสงค์ใด และที่สำคัญที่สุด ภาษาใดเหมาะสำหรับคุณ
รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับ หลาม
หนึ่งใน ภาษาโปรแกรมยอดนิยม ที่ใช้อยู่ในปัจจุบันคือ Python มันถูกใช้ครั้งแรกในปี 1991 และเป็นภาษาที่มีการตีความหลายกระบวนทัศน์ระดับสูง
ประกอบด้วยไลบรารีและเครื่องมือมากมายสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และแอปพลิเคชันและเว็บไซต์ที่กำลังพัฒนา (ML) Python น่าจะเป็นภาษาที่คุณจะใช้เขียนโปรแกรมอะไรก็ได้
เนื่องจากพลัง ความเก่งกาจ และไวยากรณ์ที่เข้าใจง่ายและเชี่ยวชาญ Python จึงเป็นที่ชื่นชอบในหมู่นักพัฒนา
นักพัฒนาเกือบ 70% อ้างว่าใช้ Python เพื่อสร้างอัลกอริธึม AI และ ML อันทรงพลังสำหรับการวิเคราะห์ความรู้สึกและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ภาษาที่เลือกสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือ Python และ R
ไลบรารีภายนอกจำนวนมากที่สร้างขึ้นโดยชุมชนนักพัฒนาขนาดใหญ่ของ Python คือสิ่งที่ให้ความยืดหยุ่น
Python ใช้โมดูลเหล่านี้หลายโมดูลเพื่อจัดการงานทางคณิตศาสตร์และวิทยาศาสตร์ในวิทยาศาสตร์ข้อมูล กลุ่มที่นิยมมากที่สุด ได้แก่ NumPy, TensorFlow, PyTorch, Pandas และ Maplotlib
การสนับสนุนของ Python สำหรับรูปแบบข้อมูลทั่วไป เช่น ไฟล์ CSV และ JSON และความสามารถในการโต้ตอบกับฐานข้อมูล SQL ก็เป็นเหตุผลที่ดีสำหรับการใช้งาน
คุณสมบัติ
- เป็นภาษาโอเพนซอร์ซที่ดาวน์โหลดได้ฟรีซึ่งมีให้บริการทางออนไลน์
- เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมระดับสูงที่เรียนรู้ได้ง่าย เป็นมิตรกับนักพัฒนา
- ภาษารองรับคลาส ความหลากหลาย การห่อหุ้ม และแนวคิดเชิงวัตถุอื่นๆ
- Python เป็นภาษาที่ขยายได้ และสามารถใช้ C หรือ C++ เพื่อเขียนและคอมไพล์โปรแกรม Python
- มันเป็นภาษาที่ตีความ ดังนั้นจึงไม่จำเป็นต้องรวบรวม การดีบักโค้ดทำได้ง่ายขึ้นโดยบรรทัดที่ดำเนินการทีละบรรทัด
- Python มาพร้อมกับคอลเลกชันจำนวนมากของไลบรารีที่สามารถใช้เพื่อปรับปรุงการพัฒนาโดยเพียงแค่นำเข้า นักพัฒนาไม่จำเป็นต้องทำซ้ำโค้ดที่แม่นยำนั้นเป็นผลที่ตามมา
- ไม่จำเป็นต้องกำหนดตัวแปรก่อนใช้งานในภาษาที่พิมพ์แบบไดนามิกนี้ เนื่องจากประเภทข้อมูลจะถูกกำหนดในขณะใช้งาน
รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับ จูเลีย
ด้วยเวอร์ชันเสถียรรุ่นแรกที่เปิดตัวในปี 2018 Julia ซึ่งเป็นผู้มาใหม่ในสาขาภาษาการเขียนโปรแกรม ถูกสร้างขึ้นในปี 2012 เพื่อตอบสนองความต้องการของชุมชน Data Science และ Machine Learning สำหรับภาษาเชิงคณิตศาสตร์ที่เร็วขึ้น
ด้วยความช่วยเหลือของ Concurrent, Parallel และ คอมพิวเตอร์แบบกระจาย Julia เป็นภาษาโปรแกรมที่รวมแง่มุมที่ละเอียดอ่อนที่สุดของภาษาโปรแกรมอื่นๆ
ไวยากรณ์ของ Julia ซึ่งมีไว้สำหรับการคำนวณทางเทคนิคเป็นส่วนใหญ่ เปรียบได้กับของ Python
Julia เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมระดับสูงแบบไดนามิกที่มีประสิทธิภาพสูง
เนื่องจากเป็นองค์ประกอบสำคัญของภาษานี้ พีชคณิตเชิงเส้นจึงถูกนำมาใช้อย่างกว้างขวางในการเรียนรู้ของเครื่อง วิทยาศาสตร์ข้อมูล การทำเหมืองข้อมูล การวิเคราะห์เชิงตัวเลข และเพื่อวัตถุประสงค์ทางคณิตศาสตร์ใดๆ
ความเรียบง่าย ประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยม และความเร็วของ Julia ทำให้น่าดึงดูดสำหรับใช้กับโมเดลข้อมูลที่ซับซ้อน
แต่สำหรับนักวิทยาศาสตร์ ความเป็นไปได้ในการแปลสูตรทางวิทยาศาสตร์ของ Science เป็นโค้ดคือตัวทำลายข้อตกลง: Julia รองรับตัวอักษรกรีก ทำให้สามารถใช้สมการทางคณิตศาสตร์ได้โดยไม่ต้องแปลงเป็นภาษาเขียนโค้ดก่อน
คุณสมบัติ
- Julia ใช้ไวยากรณ์ที่ตรงไปตรงมา
- สำหรับการเพิ่มคำสั่งพร้อมต์ Julia มีบรรทัดคำสั่งแบบโต้ตอบและ Read Eval Print Loop (REPL)
- ในการโต้ตอบกับโปรแกรม Fortran, C และ Python นั้นสามารถนำเข้าและใช้ไลบรารีภายนอกได้อย่างง่ายดาย
- การรวบรวม Just-in-time (JIT) เป็นคุณลักษณะของภาษา Julia ที่คอมไพล์แล้ว Julia ใช้เฟรมเวิร์ก LLVM สำหรับคอลเล็กชัน ซึ่งมีส่วนช่วยในการดำเนินการอย่างรวดเร็ว
- ไวยากรณ์ของ Julia นั้นใช้งานง่ายสำหรับทุกคนที่ทำงานเกี่ยวกับการเข้ารหัสทางคณิตศาสตร์ เนื่องจากมันคล้ายกับสมการทางคณิตศาสตร์
- การเขียนโปรแกรม Meta เป็นคุณลักษณะของ Julia ที่ช่วยให้โปรแกรม Julia สามารถสร้างแอปพลิเคชัน Julia
- มันมาพร้อมกับดีบักเกอร์ที่ช่วยให้โปรแกรมเมอร์สามารถตั้งค่าเบรกพอยต์และตรวจสอบผลลัพธ์ได้
- Julia รองรับทั้งประเภทสแตติกและไดนามิก ก่อนใช้ตัวแปร คุณสามารถประกาศตัวแปร หรือสร้างฟังก์ชันที่รับตัวแปรโดยปริยายก็ได้
รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับ MATLAB
สภาพแวดล้อมแบบโต้ตอบและภาษาการเขียนโปรแกรมระดับสูงรุ่นที่สี่ MATLAB (ห้องปฏิบัติการเมทริกซ์) ใช้สำหรับการคำนวณเชิงตัวเลข การสร้างภาพ และการเขียนโปรแกรม
มันเปิดใช้งานการจัดการเมทริกซ์ การวางแผนของฟังก์ชันและข้อมูล การนำอัลกอริทึมไปใช้ การพัฒนาของ ส่วนต่อประสานผู้ใช้การโต้ตอบกับโปรแกรมที่เขียนในภาษาอื่น เช่น C, C++, Java และ FORTRAN และการวิเคราะห์และการพัฒนาอัลกอริธึม การสร้างแบบจำลองและแอปพลิเคชัน และการใช้งานอินเทอร์เฟซผู้ใช้
คุณสามารถทำการคำนวณทางคณิตศาสตร์ สร้างแผนภูมิ และใช้วิธีตัวเลขด้วยความช่วยเหลือของคำสั่งในตัวจำนวนมากและ ฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์.
หลังจากวิวัฒนาการมาหลายทศวรรษ MATLAB สามารถอ่านข้อมูลจากแฟลตไฟล์ ฐานข้อมูล ที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์ อุปกรณ์รวบรวมข้อมูล และแม้กระทั่งสตรีมข้อมูลทางการเงินแบบสด
ก่อนหน้านี้ MATLAB นั้นยอดเยี่ยมมากสำหรับการทำงานกับข้อมูลตัวเลขคงที่ในเวกเตอร์และเมทริกซ์ ด้วยความสามารถที่เพิ่มขึ้น ผู้ใช้สามารถเรียกใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ซับซ้อน สร้างภาพข้อมูล หรือแม้แต่พัฒนาแอปพลิเคชันมือถือและเดสก์ท็อป
ด้วยการนำเสนอ GUI (Graphical User Interface) และเครื่องมืออื่นๆ เช่น การวิเคราะห์สัญญาณและจูนเนอร์ MATLAB นำเสนอสภาพแวดล้อมแบบโต้ตอบ MATLAB ยังมีเครื่องมือสำหรับการสร้างและแก้จุดบกพร่องซอฟต์แวร์อีกด้วย
ผ่าน GUI การนำเข้าและส่งออกไฟล์ใน MATLAB เป็นเรื่องง่าย เมื่อเราเข้าสู่การสร้างซอฟต์แวร์ของเรา เราสามารถตรวจสอบข้อมูลพื้นที่ทำงานและแก้ไขได้ตามความจำเป็น
คุณสมบัติ
- สามารถทำได้ทั้งการคำนวณเชิงตัวเลขและเชิงสัญลักษณ์
- เป็นภาษาระดับสูงที่ใช้ในคอมพิวเตอร์วิศวกรรมและวิทยาศาสตร์เป็นส่วนใหญ่
- มีคลังฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ขนาดใหญ่สำหรับพีชคณิตเชิงเส้น สถิติ การวิเคราะห์ฟูริเยร์ การกรอง การเพิ่มประสิทธิภาพ การรวมตัวเลข และการแก้สมการเชิงอนุพันธ์ธรรมดา
- ประกอบด้วยเครื่องมือสำหรับสร้างพล็อตแบบกำหนดเองและภาพในตัวสำหรับการดูข้อมูล
- มีเครื่องมือสำหรับสร้างแอปด้วยอินเทอร์เฟซผู้ใช้แบบกราฟิกที่ไม่เหมือนใคร
- อินเทอร์เฟซการเขียนโปรแกรมสำหรับ MATLAB มีเครื่องมือสำหรับนักพัฒนาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและบำรุงรักษาโปรแกรมของตน
- มีเครื่องมือการรวมสำหรับอัลกอริธึมที่ใช้ MATLAB กับโปรแกรมและภาษาของบริษัทอื่น รวมถึง C, Java, .NET และ Microsoft Excel
- MATLAB รองรับข้อมูลแบบเรียลไทม์ที่หลากหลายจากฐานข้อมูล JDBC/ODBC ซึ่งรวมถึงเซ็นเซอร์ วิดีโอ รูปภาพ การวัดและส่งข้อมูลทางไกล ไบนารี และข้อมูลประเภทอื่นๆ
ความแตกต่างระหว่าง Matlab, Julia และ Python
ความนิยม
Python อยู่ในอันดับต้น ๆ ของรายการภาษาโปรแกรมที่ใช้มากที่สุด ด้วยชุมชนนักพัฒนาที่ใหญ่ที่สุดแห่งหนึ่งสำหรับทุกภาษา มีการใช้งานมานานกว่า 30 ปีและให้คำตอบและความช่วยเหลือสำหรับแต่ละปัญหาที่เป็นไปได้
แม้ว่าจำนวนแฟน ๆ จะเพิ่มมากขึ้นเรื่อย ๆ แต่จูเลียก็มีชุมชนเล็กๆ แต่มุ่งมั่น และยังคงให้การสนับสนุนส่วนใหญ่โดยผู้เขียน
บล็อกเฉพาะของ Julia และชุมชนที่กำลังเติบโตแบ่งปันความรู้เกี่ยวกับการใช้งานบนแพลตฟอร์มที่หลากหลาย
การใช้ Julia นอกวิทยาศาสตร์ข้อมูลคาดว่าจะเติบโตอย่างโดดเด่น
ภาษาเพิ่งเริ่มใช้กรอบการพัฒนาเว็บ ขยายขอบเขตของความเป็นไปได้ในการพัฒนา และด้วยเหตุนี้ กลุ่มนักพัฒนาจึงใช้งานมัน
ในทางกลับกัน MATLAB มีข้อจำกัดบางประการในการพกพา เนื่องจากเป็นโปรแกรมที่มีราคาแพง
เฉพาะแพลตฟอร์มที่มี MATLAB หรือ MATLAB Component Runtime เท่านั้นที่สามารถเรียกใช้ไฟล์ MATLAB บนแพลตฟอร์มอื่น (MCR) เนื่องจาก OOP ของ MATLAB นั้นซับซ้อนและซับซ้อนกว่า จึงอาจสร้างความงุนงงให้กับคนบางคนได้มากกว่า
อย่างไรก็ตาม MATLAB มักเป็นภาษาที่ซับซ้อนกว่า
ความเร็ว
ความเร็วในการดำเนินการเป็นสิ่งสำคัญในขณะที่พัฒนาโค้ด ความเร็วที่ Julia ถูกดำเนินการนั้นคล้ายคลึงกับภาษาซี ได้รับการพัฒนาเพื่อให้เป็นภาษาที่รวดเร็ว
ไม่เหมือนกับภาษาที่แปลอื่น ๆ จูเลียไม่เร่งการดำเนินการ ในการสร้างโปรแกรมใน Julia จะใช้เฟรมเวิร์ก LLVM \
โดยไม่ต้องใช้เทคนิคการทำโปรไฟล์และการปรับให้เหมาะสม Julia จัดการกับปัญหาด้านประสิทธิภาพที่เรียกร้องให้มีความเร็ว สำหรับปัญหาที่ต้องการ Big Data เมฆ Computingการวิเคราะห์ข้อมูล และการคำนวณทางสถิติ Julia ให้คำตอบที่ยอดเยี่ยม
เห็นได้ชัดว่า Julia เหนือกว่า Python เมื่อเราเปรียบเทียบประสิทธิภาพและความรวดเร็วของมัน
ในทางกลับกัน Matlab เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมระดับสูงที่มี โครงสร้างข้อมูล, คำสั่งควบคุมโฟลว์, ฟังก์ชัน, เอาต์พุต/อินพุต และการเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุ
ช่วยให้สามารถสร้างแอปพลิเคชันที่ใช้แล้วทิ้งได้อย่างรวดเร็ว ตลอดจนการสร้างแอปพลิเคชันแอปพลิเคชันที่ครอบคลุม ซับซ้อน และมีขนาดใหญ่
ห้องสมุด
เพียงแค่นำเข้าไลบรารีเหล่านี้และใช้งานฟังก์ชันต่างๆ ไลบรารีขนาดใหญ่ของ Python ทำให้การพัฒนาสำหรับ Python ง่ายขึ้นมาก
เมื่อเปรียบเทียบกับ Python แล้ว Julia ประสบปัญหาขาดแคลนทรัพยากรห้องสมุดมากมาย ไลบรารีของบุคคลที่สามจำนวนมากยังรองรับ Python เนื่องจากการบำรุงรักษาแพ็คเกจไม่เพียงพอ ไลบรารีของ Julia จึงมีปัญหานี้เช่นกัน
แม้ว่าการแสดงข้อมูลในขั้นต้นจะใช้เวลาพอสมควร แต่ Julia สามารถเชื่อมต่อกับไลบรารี C ได้
การพัฒนาห้องสมุดของ Julia เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับความสำเร็จในฐานะภาษาใหม่
ในการคำนวณสถิติ พีชคณิตเชิงเส้น การรวมตัวเลข การกรอง การวิเคราะห์ฟูริเยร์ การหาค่าที่เหมาะสมที่สุด และการแก้สมการเชิงอนุพันธ์สามัญ Matlab มีคลังฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ขนาดใหญ่ให้บริการ
ความเก่งกาจ
Python เป็นภาษาที่เข้าใจง่ายและเขียนได้หลากหลาย ความสามารถในการปรับตัวของ Python ทำให้เหมาะสำหรับงานเขียนโปรแกรม ซึ่งรวมถึงการเขียนสคริปต์เว็บ การพัฒนา และระบบอัตโนมัติ
เนื่องจากสามารถทำงานได้และใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กที่หลากหลาย Python จึงเป็นภาษาที่นักพัฒนาเลือกใช้
Python มีความยืดหยุ่นมากกว่า ในขณะที่ Julia เก่งในการแก้ปัญหาในการเขียนโปรแกรมทางวิทยาศาสตร์
วิศวกรที่สนใจใช้ Matlab เป็นเครื่องมือเขียนโค้ดที่ตรงไปตรงมาเป็นหลักในการคำนวณทางวิศวกรรมมาตรฐานจะพบว่ามีประโยชน์
เป็นเรื่องง่ายสำหรับผู้ที่ไม่ใช่ผู้เข้ารหัสในการสร้างตรรกะที่ปฏิบัติการได้ เนื่องจากสภาพแวดล้อมการพัฒนาแบบรวมและดีบักเกอร์ที่มีอยู่แล้ว
เครื่องมือที่รองรับ
โปรแกรมเมอร์ทุกคนจะเลือกภาษาการเขียนโปรแกรมที่ให้การสนับสนุนเครื่องมือชั้นยอดสำหรับโครงการพัฒนาซอฟต์แวร์ทั้งหมด
Julia ทำงานได้ดีกว่า Python ในแง่ของการสนับสนุนเครื่องมือ การสนับสนุนเครื่องมือของ Julia ยังคงใช้งานได้ แต่การสนับสนุนเครื่องมือของ Python นั้นยอดเยี่ยม
ด้วยเหตุนี้ Julia จึงขาดความสามารถในการวินิจฉัยและแก้ไขบางอย่างของ Python สำหรับปัญหาด้านประสิทธิภาพ
นอกจากนี้ ยังมีโอกาสสูงที่อินเทอร์เฟซที่ไม่ปลอดภัยในกรณีของ Julia เนื่องจากเป็นภาษาใหม่ที่มี API ดั้งเดิม
การตั้งค่าแบบโต้ตอบที่นำเสนอโดย MATLAB ช่วยให้สามารถสำรวจ ออกแบบ และแก้ปัญหาซ้ำได้ เป็นชุดของทรัพยากรที่โปรแกรมเมอร์สามารถใช้ได้
มีเครื่องมือสำหรับจัดการตัวแปรพื้นที่ทำงานและนำเข้าและส่งออกข้อมูล นอกจากนี้ยังมีเครื่องมือสำหรับการประมวลผล การดีบัก และการทำโปรไฟล์ไฟล์ MATLAB
สรุป
ฉันจะสรุปโดยบอกว่าจูเลียเป็นภาษาเฉพาะที่ส่วนใหญ่ใช้โดยกลุ่มเล็ก ๆ
จูเลียอาจจะพัฒนาเป็นภาษาที่เป็นที่ชื่นชอบและเป็นที่ต้องการในขณะที่นักพัฒนาและชุมชนขยายขีดความสามารถ
ผู้คนหลายล้านคนใช้ Python ซึ่งเป็นภาษาที่เป็นที่ยอมรับ และมีโปรแกรมของบุคคลที่สามมากมาย ตั้งแต่เกมไปจนถึงการวิจัยข้อมูล มีการใช้ทุกที่
หลักสูตรของนักพัฒนาทุกคนมี Python เป็นหนึ่งในภาษาพื้นฐาน และเนื่องจากภาษาใหม่สามารถเชื่อมต่อกับมันได้อย่างต่อเนื่อง จึงไม่สามารถแทนที่ได้ในเร็วๆ นี้
แม้ว่า Julia และ Python จะเป็นภาษาการเขียนโปรแกรมที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล แต่ MATLAB ได้รับการคาดการณ์ว่าจะได้รับความนิยมและครอบคลุมการใช้งานมากขึ้น เนื่องจากมีการพัฒนาแบบจำลองโดยรวมและความสามารถในการปรับใช้ที่เหนือกว่า
ข้อเท็จจริงที่ว่าผู้ใช้สามารถใช้แพลตฟอร์มที่มีประสิทธิภาพเพียงแพลตฟอร์มเดียวเพื่อออกแบบโมเดล ML วิเคราะห์ข้อมูล และสร้างแอปเดสก์ท็อปและมือถือด้วย GUI ที่ปรับแต่งเองได้ช่วยปรับปรุงตำแหน่งของ MATLAB ในภาควิทยาศาสตร์ข้อมูลได้อย่างมาก
เขียนความเห็น