Python iyi bilinen ve yaygın olarak kullanılan bir programlama dilidir. Aynı zamanda Veri Bilimcileri, Veri Analistleri, Makine Öğrenimi Mühendisleri ve Yapay Zeka alanında çalışanlar için tercih edilen dildir.
Açık kaynaklı bir dil olduğu için basittir ve çeşitli kodlama alternatiflerine sahiptir.
Python'un kapsadığı sayısız kullanım örneği arasında, veri analitiği en önemlilerinden biri haline geldi. Python ekosistemi, bilimsel bilgi işlem ve veri analizini daha kolay ve daha hızlı sağlayan kitaplıklar, araçlar ve uygulamalar açısından zengindir.
Python, “bilimsel bilgi işlem, makine öğrenme, veri madenciliği, büyük ölçekli lineer cebir, dağıtılmış ve paralel hesaplama” açıklamalarına göre.
Julia teklif etmek istiyor veri analistleri ve bilim adamları sadece hızlı ve rahat oluşturma değil, aynı zamanda ışık hızında yürütme.
Diziler, lineer cebir ve matrisler, Matlab olarak bilinen matematiksel ve teknik programlama dilinin bir parçasıdır. Herhangi bir aktivite için birinci sınıf bir atmosfer olarak tanınmaktadır.
Son 10 yılda Mathematica, Maple ve Matlab gibi bilimsel hesaplama ortamları, bilim insanlarının ve mühendislerin bu tür ortamlarda kendilerini daha üretken hissetmelerinin bir sonucu olarak önemli ölçüde daha popüler hale geldi.
Bu ortamlarda kullanılan komut dillerinin kapsamlı araç kutusu ve basit sözdizimi bariz bir nedendir.
Bu yazıda, hangi dilin hangi amaçla kullanıldığını ve en önemlisi hangisinin sizin için ideal olduğunu anlamanıza yardımcı olması için Matlab, Julia ve Python'u karşılaştıracağız.
Giriş Python
Biri en popüler programlama dilleri bugün kullanımda olan Python. İlk olarak 1991 yılında kullanılmıştır ve üst düzey, yorumlanmış, çok paradigmalı bir dildir.
Makine öğrenimi, yapay zeka (AI) ve uygulama ve web sitesi (ML) geliştirmek için birçok kitaplık ve araç içerir. Python muhtemelen herhangi bir şeyi programlamak için kullanacağınız dildir.
Gücü, çok yönlülüğü ve kolayca anlaşılan ve ustalaşan sözdizimi nedeniyle Python, geliştiriciler arasında favoridir.
Geliştiricilerin yaklaşık %70'i, duygu analizi ve Doğal Dil İşleme için güçlü AI ve ML algoritmaları oluşturmak için Python'u kullandığını iddia ediyor. Veri bilimi için tercih edilen diller Python ve R'dir.
Python'un büyük geliştirici topluluğu tarafından yaratılan çok sayıda harici kitaplık, ona esnekliğini veren şeydir.
Python, veri bilimindeki matematiksel ve bilimsel görevleri yerine getirmek için bu modüllerden birkaçını kullanır. En popülerleri arasında NumPy, TensorFlow, PyTorch, Pandas ve Maplotlib bulunmaktadır.
Python'un CSV ve JSON dosyaları gibi yaygın veri formatlarını desteklemesi ve SQL veritabanlarıyla etkileşim kurma yeteneği de onu kullanmak için güçlü gerekçelerdir.
Özellikler
- Çevrimiçi olarak kullanılabilen ücretsiz olarak indirilebilir bir açık kaynaklı dildir.
- Öğrenmesi kolay, geliştirici dostu, üst düzey bir programlama dilidir.
- Sınıflar, polimorfizm, kapsülleme ve diğer nesne yönelimli fikirler dil tarafından desteklenir.
- Python genişletilebilir bir dildir ve Python programlarını yazmak ve derlemek için C veya C++ kullanılabilir.
- Yorumlanmış bir dildir, bu nedenle derleme gerekli değildir. Kod hata ayıklaması, satır satır yürütülen satırlar tarafından kolaylaştırılmıştır.
- Python, yalnızca içe aktararak geliştirmeyi kolaylaştırmak için kullanılabilecek önemli bir kitaplık koleksiyonuyla birlikte gelir. Sonuç olarak geliştiricilerin bu kesin kodu yeniden yapmaları gerekmez.
- Veri türüne çalışma zamanında karar verildiğinden, bu dinamik olarak yazılan dilde değişkenlerin kullanılmadan önce tanımlanmasına gerek yoktur.
Giriş Julia
2018 yılında piyasaya sürülen ilk kararlı sürümü ile programlama dilleri alanında yeni olan Julia, 2012 yılında Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi topluluklarının daha hızlı, matematik odaklı bir dil ihtiyaçlarını karşılamak üzere oluşturuldu.
Modern donanımın Eşzamanlı, Paralel ve Dağıtılmış Hesaplama Julia, diğer programlama dillerinin en hassas yönlerini birleştiren bir programlama dilidir.
Büyük ölçüde teknik hesaplama amaçlı olan Julia'nın sözdizimi Python'unkiyle karşılaştırılabilir.
Julia, dinamik, üst düzey, yüksek performanslı bir programlama dilidir.
Bu dilin temel bir bileşeni olduğu için lineer cebir, makine öğrenimi, veri bilimi, veri madenciliği, sayısal analiz ve herhangi bir matematiksel amaç için yaygın olarak kullanılmaktadır.
Julia'nın sadeliği, mükemmel verimliliği ve hızı, onu karmaşık veri modelleriyle kullanım için çekici kılıyor.
Ancak bilim adamları için, Science'ın formül dilini koda çevirme olasılığı bir anlaşma kırıcıdır: Julia, Yunan alfabesini destekler ve matematiksel denklemlerin önce bir kodlama diline dönüştürülmesine gerek kalmadan kullanılmasını sağlar.
Özellikler
- Julia basit sözdizimi kullanır.
- İstem komutları eklemek için Julia'nın etkileşimli bir komut satırı ve Okuma Değerlendirme Yazdırma Döngüsü (REPL) vardır.
- Fortran, C ve Python programlarıyla etkileşim kurmak için dış kitaplıkları kolayca içe aktarabilir ve kullanabilir.
- Tam zamanında (JIT) derleme, Julia derlenmiş dilinin bir özelliğidir. Julia, koleksiyon için hızlı yürütülmesine katkıda bulunan LLVM çerçevesini kullanır.
- Julia'nın sözdizimi, matematiksel denklemlere benzediği için matematik tabanlı kodlama üzerinde çalışan herkes için kullanımı kolaydır.
- Meta-programlama, Julia programlarının Julia uygulamaları üretmesini sağlayan bir Julia özelliğidir.
- Programcıların kesme noktaları belirlemesini ve sonuçları incelemesini sağlayan bir hata ayıklayıcı ile birlikte gelir.
- Hem statik hem de dinamik türler Julia tarafından desteklenir. Bir değişkeni kullanmadan önce onu bildirebilir veya değişkenleri örtük olarak alan bir fonksiyon oluşturabilirsiniz.
Giriş Matlab
İnteraktif ortam ve dördüncü nesil üst düzey programlama dili MATLAB (matris laboratuvarı) sayısal hesaplama, görselleştirme ve programlama için kullanılır.
Matris manipülasyonlarına, fonksiyonların ve verilerin çizilmesine, algoritmaların uygulanmasına, Kullanıcı arayüzleri, C, C++, Java ve FORTRAN gibi diğer dillerde yazılmış programlarla etkileşim ve algoritmaların analizi ve geliştirilmesi, modellerin ve uygulamaların oluşturulması ve kullanıcı arayüzlerinin uygulanması.
Birçok yerleşik komut ve komut yardımıyla matematiksel hesaplamalar yapabilir, çizelgeler oluşturabilir ve sayısal yaklaşımları kullanabilirsiniz. matematik fonksiyonları.
Onlarca yıllık evrimin ardından MATLAB artık düz dosyalardan, veritabanlarından, bulut depolamadan, veri toplama ekipmanından ve hatta canlı finansal veri akışlarından verileri okuyabilir.
MATLAB, vektörlerde ve matrislerde statik sayısal verilerle çalışmak için eskiden harikaydı. Genişleyen yetenekleri sayesinde kullanıcılar artık gelişmiş makine öğrenimi modelleri çalıştırabilir, veri görselleştirme yapabilir ve hatta mobil ve masaüstü uygulamaları geliştirebilir.
Bir GUI (Grafik Kullanıcı Arayüzü) ve sinyal analizi ve tuner gibi diğer araçları sunarak MATLAB, etkileşimli bir ortam sunar. MATLAB ayrıca yazılım oluşturma ve hata ayıklama için araçlar sunar.
GUI aracılığıyla, MATLAB'da dosyaları içe ve dışa aktarmak basittir. Yazılımımızın oluşturulmasına girerken, çalışma alanı verilerini inceleyebilir ve gerektiğinde değiştirebiliriz.
Özellikler
- Hem sayısal hem de sembolik hesaplama onunla yapılabilir.
- Daha çok mühendislik ve bilimsel bilgisayarlarda kullanılan üst düzey bir dildir.
- Lineer cebir, istatistik, Fourier analizi, filtreleme, optimizasyon, sayısal entegrasyon ve sıradan diferansiyel denklemlerin çözümü için oldukça büyük bir matematiksel fonksiyon kütüphanesi sunar.
- Verileri görüntülemek için yerleşik görsellerin yanı sıra özel grafikler oluşturmak için araçlar içerir.
- Benzersiz grafik kullanıcı arayüzleri ile uygulamalar oluşturmak için araçlar sunar.
- MATLAB için programlama arayüzü, geliştiricilere programlarının performansını ve sürdürülebilirliğini artırmak için araçlar sağlar.
- MATLAB tabanlı algoritmalar için C, Java,.NET ve Microsoft Excel dahil olmak üzere üçüncü taraf program ve dillerle entegrasyon araçları sunar.
- JDBC/ODBC veritabanlarından gelen çeşitli gerçek zamanlı veriler, sensör, video, resim, telemetri, ikili ve diğer veri türleri dahil olmak üzere MATLAB tarafından yerel olarak desteklenebilir.
Matlab, Julia ve Python arasındaki farklar
Popülerlik
Python artık en çok kullanılan programlama dilleri listesinin başında yer alıyor. Herhangi bir dil için en büyük geliştirici topluluklarından biri ile 30 yılı aşkın bir süredir kullanılmaktadır ve akla gelebilecek her sorun için cevaplar ve yardım sağlar.
Hayranların sayısı istikrarlı bir şekilde artsa bile, Julia'nın küçük ama kararlı bir topluluğu var ve desteğin çoğu hala yazarlar tarafından sağlanıyor.
Julia'ya özgü bloglar ve gelişen bir topluluk, onu çeşitli platformlarda kullanma konusundaki bilgilerini paylaşıyor.
Julia'nın veri bilimi dışında kullanımının ön plana çıkması bekleniyor.
Dil, web geliştirme çerçevelerini benimsemeye başladı, geliştirme olanakları yelpazesini ve sonuç olarak onu kullanan geliştiricilerin havuzunu genişletti.
Öte yandan MATLAB, pahalı bir program olduğu için taşınabilirlik konusunda belirli sınırlamalara sahiptir.
Yalnızca MATLAB veya MATLAB Bileşen Çalışma Zamanı içeren platformlar, MATLAB dosyalarını diğer platformlarda (MCR) çalıştırabilir. MATLAB'ın OOP'si daha karmaşık ve karmaşık olduğundan, bazı insanlar için daha kafa karıştırıcı olabilir.
Ancak, MATLAB genellikle daha karmaşık bir dildir.
hız
Kod geliştirirken yürütme hızı çok önemlidir. Julia'nın yürütülme hızı, C programlama diline benzer. Hızlı bir dil sağlamak için geliştirilmiştir.
Diğer yorumlanan dillerin aksine Julia yürütmeyi hızlandırmaz. Julia'da programlar oluşturmak için LLVM çerçevesi kullanılır. \
Julia, manuel profil oluşturma ve optimizasyon tekniklerini kullanmadan, hız gerektiren performans zorluklarını ele alıyor. Büyük Veri gerektiren problemler için, Cloud Computing, Veri Analizi ve İstatistiksel Hesaplama, Julia harika bir cevap sunuyor.
Performansını ve çabukluğunu karşılaştırdığımızda Julia'nın Python'dan üstün olduğu açıktır.
Matlab ise üst düzey bir programlama dilidir. veri yapıları, kontrol akışı ifadeleri, fonksiyonlar, çıktı/giriş ve nesne yönelimli programlama.
Kapsamlı, karmaşık ve büyük uygulama programlarının oluşturulmasının yanı sıra hızlı atılan uygulamaların hızlı bir şekilde oluşturulmasına izin verir.
Kütüphaneler
Python'un geniş kitaplığı, bu kitaplıkları içe aktararak ve işlevlerini kullanarak, Python için geliştirmeyi çok daha kolay hale getirir.
Python ile karşılaştırıldığında Julia, kapsamlı kütüphane kaynaklarının kıtlığından muzdariptir. Çok sayıda üçüncü taraf kitaplığı da Python'u destekler. Yetersiz paket bakımı nedeniyle Julia'nın kitaplıklarında da bu sorun var.
Başlangıçta verileri görselleştirmek biraz zaman alsa da, Julia C kitaplıklarıyla arayüz oluşturabilir.
Julia'nın kütüphanelerinin geliştirilmesi, yeni bir dil olarak başarısı için gereklidir.
İstatistikleri hesaplamak, lineer cebir, sayısal entegrasyon, filtreleme, Fourier analizi, optimizasyon ve sıradan diferansiyel denklemleri çözmek için Matlab tarafından geniş bir matematiksel fonksiyon kütüphanesi sağlanır.
Çok yönlülük
Python, anlaşılması ve yazılması kolay bir dildir ve onu çok yönlü hale getirir. Python'un uyarlanabilirliği, onu web komut dosyası oluşturma, geliştirme ve otomasyon gibi programlama görevleri için mükemmel kılar.
Görevleri yerine getirebildiği ve çeşitli kitaplıkları ve çerçeveleri kullandığı için Python, geliştiriciler için tercih edilen dildir.
Python daha esnektir, Julia ise bilimsel programlamadaki problemleri çözmede üstündür.
Standart mühendislik hesaplamalarını gerçekleştirmek için öncelikle Matlab'ı basit bir kodlama aracı olarak kullanmakla ilgilenen mühendisler bunu faydalı bulacaktır.
Halihazırda mevcut olan entegre geliştirme ortamı ve hata ayıklayıcı nedeniyle kodlayıcı olmayanlar için yürütülebilir mantık oluşturması kolaydır.
Desteklenen Araçlar
Herhangi bir programcı, tüm yazılım geliştirme projeleri için birinci sınıf araç desteği sunan bir programlama dili seçecektir.
Julia, araç desteği açısından Python'dan daha iyi performans gösteriyor. Julia'nın takım desteği hala işlevsel, ancak Python'un takım desteği harika.
Bu nedenle Julia, performans sorunları için Python'un bazı tanılama ve iyileştirme yeteneklerinden yoksundur.
Ek olarak, yerel API'lere sahip yeni bir dil olduğu için Julia örneğinde güvenli olmayan bir arabirim olasılığı daha yüksektir.
MATLAB tarafından sunulan etkileşimli ortam, yinelemeli keşif, tasarım ve problem çözmeyi mümkün kılar. Programcıların kullanabileceği bir kaynak koleksiyonudur.
Çalışma alanı değişkenlerini yönetmek ve verileri içe ve dışa aktarmak için araçlar içerir. Ayrıca MATLAB dosyalarını işleme, hata ayıklama ve profil oluşturma araçları içerir.
Sonuç
Julia'nın çoğunlukla küçük bir grup tarafından kullanılan özel bir dil olduğunu söyleyerek özetleyeceğim.
Geliştiriciler ve topluluk yeteneklerini genişlettikçe Julia muhtemelen çok sevilen, talep gören bir dile dönüşecektir.
Milyonlarca insan yerleşik bir dil olan Python'u kullanıyor ve sayısız üçüncü taraf programı mevcut. Oyunlardan veri araştırmasına kadar her yerde kullanılıyor.
Her geliştiricinin müfredatı, temel dillerden biri olarak Python'u içerir ve yeni diller sürekli olarak onunla bağlantı kurabildiğinden, yakın zamanda değiştirilmeyecektir.
Julia ve Python, veri bilimi alanındaki en popüler programlama dilleri olmasına rağmen, MATLAB'ın üstün toplu modelleme geliştirme ve dağıtım yetenekleri nedeniyle popülerlik ve uygulama alanı kazanacağı tahmin edilmektedir.
Kullanıcıların makine öğrenimi modelleri tasarlamak, verileri analiz etmek ve özelleştirilmiş GUI'lerle masaüstü ve mobil uygulamalar oluşturmak için tek bir sağlam platform kullanabilmesi, MATLAB'ın veri bilimi sektöründeki konumunu önemli ölçüde iyileştirmektedir.
Yorum bırak