Ang Python ay isang kilala at karaniwang ginagamit na programming language. Ito rin ang gustong wika para sa mga Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning Engineer, at sa mga nagtatrabaho sa Artificial Intelligence.
Dahil ito ay isang open-source na wika, ito ay diretso at may iba't ibang mga alternatibong coding.
Sa maraming mga kaso ng paggamit na saklaw ng Python, ang data analytics ay lumago upang maging isa sa pinakamahalaga. Ang Python ecosystem ay mayaman sa mga library, tool, at application na nagbibigay-daan sa scientific computing at pagsusuri ng data nang mas madali at mas mabilis.
Ang Python ay hindi sapat na mabilis para sa mga tagalikha ng Julia, isang programa na nilayon para sa “scientific computing, machine learning, data mining, large-scale linear algebra, distributed at parallel computing,” ayon sa kanilang paglalarawan.
Si Julia ay naghahangad na mag-alok data analyst at siyentipiko hindi lamang mabilis at kumportableng paglikha kundi pati na rin ang mabilis na pagpapatupad ng kidlat.
Ang mga array, linear algebra, at matrice ay bahagi lahat ng mathematical at teknikal na programming language na kilala bilang Matlab. Ito ay mahusay na kinikilala bilang isang top-notch na kapaligiran para sa anumang aktibidad.
Sa nakalipas na 10 taon, ang mga pang-agham na kapaligiran sa pag-compute tulad ng Mathematica, Maple, at Matlab ay naging higit na popular bilang resulta ng katotohanan na ang mga siyentipiko at inhinyero ay nakadarama ng mas produktibo sa gayong mga kapaligiran.
Ang malawak na toolbox at simpleng syntax ng mga command language na ginagamit sa mga environment na ito ay isang malinaw na dahilan.
Sa post na ito, ihahambing namin ang Matlab, Julia, at Python para matulungan kang maunawaan kung aling wika ang ginagamit para sa anong layunin at, higit sa lahat, alin ang perpekto para sa iyo.
Panimula sa Sawa
Isa sa mga pinakasikat na programming language ang ginagamit ngayon ay Python. Ito ay unang ginamit noong 1991 at ito ay isang mataas na antas, binibigyang kahulugan, multi-paradigm na wika.
Naglalaman ito ng maraming library at tool para sa machine learning, artificial intelligence (AI), at pagbuo ng mga application at website (ML). Ang Python ay marahil ang wikang gagamitin mo sa pagprograma ng anuman.
Dahil sa kapangyarihan nito, versatility, at madaling maunawaan at pinagkadalubhasaan ang syntax, ang Python ay paborito sa mga developer.
Halos 70% ng mga developer ang nagsasabing gumagamit sila ng Python para gumawa ng makapangyarihang AI at ML algorithm para sa pagsusuri ng sentimento at Natural Language Processing. Ang mga wikang pinili para sa data science ay Python at R.
Ang maraming mga panlabas na aklatan na nilikha ng malaking komunidad ng developer ng Python ang nagbibigay ng kakayahang umangkop nito.
Ginagamit ng Python ang ilan sa mga module na ito upang pangasiwaan ang mga gawaing pangmatematika at pang-agham sa data science. Kabilang sa mga pinakasikat ay ang NumPy, TensorFlow, PyTorch, Pandas, at Maplotlib.
Ang suporta ng Python para sa mga karaniwang format ng data tulad ng mga CSV at JSON file at ang kakayahang makipag-ugnayan sa mga database ng SQL ay matibay ding mga katwiran para sa paggamit nito.
Mga tampok
- Ito ay isang malayang nada-download na open-source na wika na available online.
- Ito ay isang madaling matutunan, developer-friendly, mataas na antas ng programming language.
- Ang mga klase, polymorphism, encapsulation, at iba pang object-oriented na ideya ay sinusuportahan ng wika.
- Ang Python ay isang extensible na wika, at ang C o C++ ay maaaring gamitin upang magsulat at mag-compile ng mga programang Python.
- Ito ay isang binibigyang kahulugan na wika, kaya hindi kinakailangan ang pagsasama-sama. Ang pag-debug ng code ay ginagawang mas madali sa pamamagitan ng mga linyang ipinapatupad sa bawat linya.
- Ang Python ay may kasamang malaking koleksyon ng mga aklatan na maaaring magamit upang i-streamline ang pag-unlad sa pamamagitan lamang ng pag-import ng mga ito. Hindi kailangang gawing muli ng mga developer ang tumpak na code na iyon bilang kinahinatnan.
- Ang mga variable ay hindi kailangang tukuyin bago gamitin sa dynamic na na-type na wikang ito dahil ang uri ng data ay napagpasyahan sa oras ng pagtakbo.
Panimula sa Julia
Sa unang stable na bersyon nito na inilabas noong 2018, si Julia, isang bagong dating sa larangan ng mga programming language, ay nilikha noong 2012 upang matugunan ang mga pangangailangan ng mga komunidad ng Data Science at Machine Learning para sa isang mas mabilis, math-oriented na wika.
Sa tulong ng Concurrent, Parallel, at ng modernong hardware Ipinamamahagi Computing mga kakayahan, si Julia ay isang programming language na pinagsasama ang pinaka-pinong aspeto ng iba pang programming language.
Ang syntax ng Julia, na higit na sinadya para sa teknikal na computing, ay maihahambing sa Python.
Si Julia ay isang dynamic, high-level, high-performance programming language.
Dahil ito ay isang mahalagang bahagi ng wikang ito, ang linear algebra ay malawakang ginagamit sa machine learning, data science, data mining, numerical analysis, at para sa anumang mathematical na layunin.
Ang pagiging simple, mahusay na kahusayan, at bilis ni Julia ay ginagawa itong kaakit-akit para sa paggamit sa mga kumplikadong modelo ng data.
Ngunit para sa mga siyentipiko, ang posibilidad na isalin ang formulaic language ng Science sa code ay isang deal-breaker: Si Julia ay may suporta para sa Greek alphabet, na nagbibigay-daan sa paggamit ng mga mathematical equation nang hindi muna ginagawang coding language.
Mga tampok
- Gumagamit si Julia ng tuwirang syntax.
- Para sa pagdaragdag ng mga prompt command, si Julia ay may interactive na command line at Read Eval Print Loop (REPL).
- Upang makipag-ugnayan sa mga programang Fortran, C, at Python, madali itong mag-import at gumamit ng mga panlabas na aklatan.
- Ang just-in-time (JIT) compilation ay isang feature ng compiled language na Julia. Ginagamit ni Julia ang balangkas ng LLVM para sa koleksyon, na nag-aambag sa mabilis na pagpapatupad nito.
- Ang syntax ni Julia ay madaling gamitin para sa sinumang nagtatrabaho sa mathematics-based coding dahil ito ay kahawig ng mga mathematical equation.
- Ang meta-programming ay isang tampok ng Julia na nagbibigay-daan sa mga programa ni Julia na makagawa ng mga aplikasyon ng Julia.
- Ito ay may kasamang debugger na nagbibigay-daan sa mga programmer na magtakda ng mga breakpoint at suriin ang mga resulta.
- Parehong static at dynamic na mga uri ay sinusuportahan ni Julia. Bago gumamit ng isang variable, maaari mo itong ideklara, o maaari kang lumikha ng isang function na kumukuha ng mga variable nang hindi malinaw.
Panimula sa matlab
Ang interactive na kapaligiran at pang-apat na henerasyon na high-level programming language na MATLAB (matrix laboratory) ay ginagamit para sa numerical na pagkalkula, visualization, at programming.
Pinapayagan nito ang mga manipulasyon ng matrix, ang paglalagay ng mga function at data, ang pagpapatupad ng mga algorithm, ang pagbuo ng mga interface ng gumagamit, ang pakikipag-ugnayan sa mga program na nakasulat sa ibang mga wika, tulad ng C, C++, Java, at FORTRAN, at ang pagsusuri at pagbuo ng mga algorithm, ang paglikha ng mga modelo at application, at ang pagpapatupad ng mga interface ng gumagamit.
Maaari kang gumawa ng mga kalkulasyon sa matematika, lumikha ng mga chart, at gumamit ng mga numerical approach sa tulong ng maraming built-in na command at mga function sa matematika.
Pagkatapos ng mga dekada ng ebolusyon, maaari na ngayong basahin ng MATLAB ang data mula sa mga flat file, database, cloud storage, data collection gear, at kahit na live na financial data stream.
Ang MATLAB ay dating kahanga-hanga para sa pagtatrabaho sa static na numerical data sa mga vector at matrice. Dahil sa lumalawak na mga kakayahan nito, ang mga user ay maaari na ngayong magpatakbo ng mga sopistikadong modelo ng machine learning, gumawa ng data visualization, at kahit na bumuo ng mga mobile at desktop application.
Sa pamamagitan ng pag-aalok ng GUI (Graphical User Interface) at iba pang mga tool, tulad ng signal analysis at mga tuner, nag-aalok ang MATLAB ng interactive na kapaligiran. Nag-aalok din ang MATLAB ng mga tool para sa paglikha at pag-debug ng software.
Sa pamamagitan ng GUI, ang pag-import at pag-export ng mga file sa MATLAB ay simple. Sa paggawa ng aming software, maaari naming suriin ang data ng workspace at baguhin ito kung kinakailangan.
Mga tampok
- Parehong numerical at symbolic computing ay maaaring gawin dito.
- Ito ay isang mataas na antas ng wika na kadalasang ginagamit sa engineering at siyentipikong mga computer.
- Nag-aalok ito ng isang malaking aklatan ng mga mathematical function para sa linear algebra, statistics, Fourier analysis, filtering, optimization, numerical integration, at ang solusyon ng mga ordinaryong differential equation.
- Kabilang dito ang mga tool para sa paggawa ng mga custom na plot pati na rin ang mga built-in na visual para sa pagtingin ng data.
- Nag-aalok ito ng mga tool para sa paglikha ng mga app na may natatanging mga graphical na interface ng gumagamit.
- Ang interface ng programming para sa MATLAB ay nagbibigay sa mga developer ng mga tool upang mapahusay ang pagganap at pagpapanatili ng kanilang mga programa.
- Nag-aalok ito ng mga tool sa pagsasama para sa mga algorithm na nakabatay sa MATLAB na may mga third-party na programa at wika, kabilang ang C, Java,.NET, at Microsoft Excel.
- Ang iba't ibang real-time na data mula sa mga database ng JDBC/ODBC ay maaaring suportahan ng MATLAB, kabilang ang sensor, video, larawan, telemetry, binary, at iba pang mga uri ng data.
Mga pagkakaiba sa pagitan ng Matlab, Julia, at Python
Kasikatan
Ang Python ay nasa tuktok na ngayon ng listahan ng mga pinaka ginagamit na programming language. Sa isa sa pinakamalaking komunidad ng developer para sa anumang wika, ito ay ginagamit nang higit sa 30 taon at nagbibigay ng mga sagot at tulong para sa bawat naiisip na problema.
Kahit na ang bilang ng mga tagahanga ay patuloy na lumalaki, si Julia ay may maliit ngunit nakatuong komunidad, at ang karamihan ng suporta ay ibinibigay pa rin ng mga may-akda.
Ang mga blog na partikular kay Julia at isang umuusbong na komunidad ay nagbabahagi ng kanilang kaalaman sa paggamit nito sa iba't ibang mga platform.
Ang paggamit ni Julia sa labas ng data science ay inaasahang lalago sa katanyagan.
Ang wika ay nagsimula pa lamang na yakapin ang mga web development frameworks, pagpapalawak ng hanay ng mga posibilidad ng pag-unlad at, dahil dito, ang grupo ng mga developer na gumagamit nito.
Sa kabilang banda, ang MATLAB ay may ilang mga limitasyon sa portability dahil ito ay isang mamahaling programa.
Tanging ang mga platform na may MATLAB o ang MATLAB Component Runtime ang maaaring magsagawa ng mga MATLAB file sa ibang mga platform (MCR). Dahil ang OOP ng MATLAB ay mas sopistikado at masalimuot, maaari itong maging mas nakalilito sa ilang mga tao.
Gayunpaman, ang MATLAB ay kadalasang isang mas sopistikadong wika.
bilis
Ang bilis ng pagpapatupad ay mahalaga habang bumubuo ng code. Ang bilis ng pag-execute kay Julia ay katulad ng sa C programming language. Ito ay binuo upang magbigay ng isang mabilis na wika.
Hindi tulad ng iba pang mga interpreted na wika, hindi pinabilis ni Julia ang pagpapatupad. Upang lumikha ng mga programa sa Julia, ang LLVM framework ay ginagamit. \
Nang hindi gumagamit ng manu-manong pag-profile at mga diskarte sa pag-optimize, tinutugunan ni Julia ang mga kahirapan sa pagganap na nangangailangan ng bilis. Para sa mga problemang nangangailangan ng Big Data, Cloud computing, Data Analysis, at Statistical Computing, nag-aalok si Julia ng isang kamangha-manghang sagot.
Kitang-kita na si Julia ay higit na nakahihigit sa Python kapag inihambing natin ang pagganap at bilis nito.
Ang Matlab, sa kabilang banda, ay isang mataas na antas ng programming language na nagtatampok mga kaayusan ng data, control flow statement, function, output/input, at object-oriented na programming.
Binibigyang-daan nito ang mabilis na paglikha ng mabilisang pagtapon ng mga application pati na rin ang paglikha ng komprehensibo, kumplikado, at malalaking application program.
Mga Aklatan
Sa pamamagitan lamang ng pag-import ng mga aklatang ito at paggamit ng kanilang mga function, ginagawang mas madali ng malawak na library ng Python ang pagbuo para sa Python.
Kung ihahambing sa Python, si Julia ay naghihirap mula sa isang kakulangan ng malawak na mapagkukunan ng library. Ang isang malaking bilang ng mga third-party na aklatan ay sumusuporta din sa Python. Dahil sa hindi sapat na pagpapanatili ng package, ang mga aklatan ni Julia ay mayroon ding isyung ito.
Kahit na ang unang pag-visualize ng data ay tumatagal ng ilang oras, si Julia ay maaaring mag-interface sa mga C library.
Ang pagpapaunlad ng mga aklatan ni Julia ay kinakailangan para sa tagumpay nito bilang isang bagong wika.
Upang makalkula ang mga istatistika, linear algebra, numerical integration, filtering, Fourier analysis, optimization, at lutasin ang mga ordinaryong differential equation, isang malaking library ng mga mathematical function ang ibinibigay ng Matlab.
Masaklaw na karunungan
Ang Python ay isang madaling wika na maunawaan at isulat, na ginagawa itong maraming nalalaman. Ang kakayahang umangkop ng Python ay ginagawang mahusay para sa mga gawain sa programming kabilang ang web scripting, pag-unlad, at automation.
Dahil nakakagawa ito ng mga gawain at gumagamit ng iba't ibang library at frameworks, ang Python ang piniling wika para sa mga developer.
Ang Python ay mas nababaluktot, habang si Julia ay mahusay sa paglutas ng mga problema sa siyentipikong programming.
Ang mga inhinyero na pangunahing interesado sa paggamit ng Matlab bilang isang tapat na tool sa pag-coding upang magsagawa ng mga karaniwang kalkulasyon ng engineering ay magiging kapaki-pakinabang ito.
Simple lang para sa mga hindi coder na bumuo ng executable logic dahil sa integrated development environment at debugger na mayroon na.
Mga Suportadong Tool
Ang sinumang programmer ay pipili ng programming language na nag-aalok ng top-notch tool support para sa lahat ng software development projects.
Si Julia ay gumaganap nang mas mahusay kaysa sa Python sa mga tuntunin ng suporta sa tool. Ang suporta sa tooling ni Julia ay gumagana pa rin, ngunit mahusay ang suporta sa tooling ng Python.
Dahil dito, kulang si Julia sa tiyak na kakayahan ng diagnostic at remediation ng Python para sa mga problema sa performance.
Bukod pa rito, may mas mataas na pagkakataon ng isang hindi ligtas na interface sa kaso ni Julia dahil ito ay isang bagong wika na may mga native na API.
Ang interactive na setting na inaalok ng MATLAB ay nagbibigay-daan sa umuulit na paggalugad, disenyo, at paglutas ng problema. Ito ay isang koleksyon ng mga mapagkukunan na magagamit ng mga programmer.
Nagtatampok ito ng mga tool para sa pamamahala ng mga variable ng workspace at pag-import at pag-export ng data. Bukod pa rito, kabilang dito ang mga tool para sa pagproseso, pag-debug, at pag-profile ng mga file ng MATLAB.
Konklusyon
Ibubuod ko na ang Julia ay isang espesyal na wika na kadalasang ginagamit ng isang maliit na grupo.
Malamang na mag-evolve si Julia sa isang gustong-gusto, in-demand na wika habang pinalalawak ng mga developer at komunidad ang mga kakayahan nito.
Milyun-milyong tao ang gumagamit ng Python, na isang matatag na wika, at mayroong hindi mabilang na mga programang third-party na magagamit. Mula sa mga laro hanggang sa pagsasaliksik ng data, ginagamit ito sa lahat ng dako.
Kasama sa curriculum ng bawat developer ang Python bilang isa sa mga pangunahing wika, at dahil ang mga bagong wika ay patuloy na nakakakonekta dito, hindi ito mapapalitan anumang oras sa lalong madaling panahon.
Bagama't sina Julia at Python ay ang pinakasikat na mga programming language sa larangan ng data science, ang MATLAB ay hinuhulaan na makakuha ng katanyagan at span ng aplikasyon dahil sa kanyang superyor na collective modeling development at deployment na mga kakayahan.
Ang katotohanan na ang mga user ay maaaring gumamit ng isang solong matatag na platform upang magdisenyo ng mga modelo ng ML, magsuri ng data, at bumuo ng mga desktop at mobile app na may mga customized na GUI ay makabuluhang nagpapabuti sa posisyon ng MATLAB sa sektor ng agham ng data.
Mag-iwan ng Sagot