Python — це добре відома та широко використовувана мова програмування. Цю мову також віддають перевагу спеціалістам із обробки даних, аналітикам даних, інженерам із машинного навчання та тим, хто працює в області штучного інтелекту.
Оскільки це мова з відкритим кодом, вона проста і має різноманітні альтернативи кодування.
Серед численних випадків використання, охоплених Python, аналітика даних стала однією з найважливіших. Екосистема Python багата бібліотеками, інструментами та програмами, які дозволяють легше та швидше виконувати наукові обчислення та аналізувати дані.
Python недостатньо швидкий для творців Julia, програми, призначеної для «наукових обчислень, навчання за допомогою машини, інтелектуальний аналіз даних, великомасштабна лінійна алгебра, розподілені та паралельні обчислення», згідно з їхнім описом.
Юля прагне запропонувати аналітики даних і вчені не тільки швидке та комфортне створення, але й блискавичне виконання.
Масиви, лінійна алгебра та матриці є частиною математичної та технічної мови програмування, відомої як Matlab. Це визнано як першокласну атмосферу для будь-якої діяльності.
За останні 10 років наукові обчислювальні середовища, такі як Mathematica, Maple і Matlab, стали значно популярнішими в результаті того факту, що вчені та інженери почуваються більш продуктивними в таких середовищах.
Широкий набір інструментів і простий синтаксис командних мов, що використовуються в цих середовищах, є однією з очевидних причин.
У цій публікації ми порівняємо Matlab, Julia та Python, щоб допомогти вам зрозуміти, яка мова для якої мети використовується і, що найважливіше, яка з них ідеальна для вас.
Введення в Python
Один з Найпопулярніші мови програмування сьогодні використовується Python. Вона вперше була використана в 1991 році і є високорівневою інтерпретованою багатопарадигмальною мовою.
Він містить багато бібліотек і інструментів для машинного навчання, штучного інтелекту (ШІ) і розробки програм і веб-сайтів (ML). Python – це, ймовірно, та мова, якою ви будете користуватися для програмування будь-чого.
Завдяки своїй потужності, універсальності та легкому розумінню та освоєнню синтаксису Python є фаворитом серед розробників.
Майже 70% розробників стверджують, що використовують Python для створення потужних алгоритмів AI та ML для аналізу настроїв і обробки природної мови. Обраними мовами для науки про дані є Python і R.
Численні зовнішні бібліотеки, створені великою спільнотою розробників Python, надають йому гнучкості.
Python використовує декілька з цих модулів для обробки математичних і наукових завдань у сфері обробки даних. Серед найпопулярніших — NumPy, TensorFlow, PyTorch, Pandas і Maplotlib.
Підтримка Python поширених форматів даних, таких як файли CSV і JSON, і його здатність взаємодіяти з базами даних SQL також є вагомими аргументами для його використання.
риси
- Це безкоштовна мова з відкритим вихідним кодом, доступна в Інтернеті.
- Це проста в освоєнні, зручна для розробників мова програмування високого рівня.
- Класи, поліморфізм, інкапсуляція та інші об’єктно-орієнтовані ідеї підтримуються мовою.
- Python є розширюваною мовою, і C або C++ можна використовувати для написання та компіляції програм на Python.
- Це інтерпретована мова, тому компіляція не потрібна. Налагодження коду полегшується завдяки тому, що рядки виконуються рядок за рядком.
- Python постачається зі значною колекцією бібліотек, які можна використовувати для оптимізації розробки, просто імпортувавши їх. Як наслідок, розробникам не потрібно переробляти цей точний код.
- Змінні не потрібно визначати перед використанням у цій динамічно типізованій мові, оскільки тип даних визначається під час виконання.
Введення в Юлія
Перша стабільна версія, випущена в 2018 році, Julia, новачок у галузі мов програмування, була створена в 2012 році, щоб задовольнити потреби спільнот Data Science і Machine Learning у швидшій, орієнтованій на математику мові.
За допомогою сучасних апаратних засобів Concurrent, Parallel і Розподілені обчислення Джулія — це мова програмування, яка поєднує в собі найделікатніші аспекти інших мов програмування.
Синтаксис Julia, який призначений переважно для технічних обчислень, можна порівняти з синтаксисом Python.
Julia — це динамічна, високорівнева, високопродуктивна мова програмування.
Оскільки лінійна алгебра є важливим компонентом цієї мови, вона широко використовується в машинному навчанні, науці про дані, аналізі даних, чисельному аналізі та для будь-яких математичних цілей.
Простота, чудова ефективність і швидкість Julia роблять його привабливим для використання зі складними моделями даних.
Але для вчених можливість перекладу формульної мови науки в код є перешкодою: Юлія підтримує грецький алфавіт, що дозволяє використовувати математичні рівняння без попереднього перетворення їх на мову кодування.
риси
- Джулія використовує простий синтаксис.
- Для додавання команд підказки Джулія має інтерактивний командний рядок і цикл друку читання оцінок (REPL).
- Для взаємодії з програмами Fortran, C і Python він може легко імпортувати та використовувати зовнішні бібліотеки.
- Компіляція точно вчасно (JIT) є функцією скомпільованої мови Julia. Юлія використовує фреймворк LLVM для колекції, що сприяє її швидкому виконанню.
- Синтаксис Джулії простий у використанні для всіх, хто працює над математичним кодуванням, оскільки він нагадує математичні рівняння.
- Метапрограмування — це функція Julia, яка дозволяє програмам Julia створювати програми Julia.
- Він постачається з налагоджувачем, який дозволяє програмістам встановлювати точки зупинки та перевіряти результати.
- Julia підтримує як статичні, так і динамічні типи. Перш ніж використовувати змінну, її можна оголосити або створити функцію, яка приймає змінні неявно.
Введення в Матлаб
Для чисельних розрахунків, візуалізації та програмування використовується інтерактивне середовище та мова програмування четвертого покоління MATLAB (матрична лабораторія) високого рівня.
Він дає змогу маніпулювати матрицею, будувати графіки функцій і даних, реалізовувати алгоритми, розробляти користувальницькі інтерфейси, взаємодія з програмами, написаними іншими мовами, такими як C, C++, Java і FORTRAN, а також аналіз і розробка алгоритмів, створення моделей і додатків, а також реалізація інтерфейсів користувача.
Ви можете виконувати математичні розрахунки, створювати діаграми та використовувати числові підходи за допомогою багатьох вбудованих команд і математичні функції.
Після десятиліть еволюції MATLAB тепер може зчитувати дані з плоских файлів, баз даних, хмарних сховищ, засобів збору даних і навіть живих потоків фінансових даних.
Раніше MATLAB був чудовим для роботи зі статичними числовими даними у векторах і матрицях. Завдяки розширенню можливостей користувачі тепер можуть запускати складні моделі машинного навчання, виконувати візуалізацію даних і навіть розробляти мобільні та настільні програми.
Пропонуючи GUI (графічний інтерфейс користувача) та інші інструменти, такі як аналіз сигналів і тюнери, MATLAB пропонує інтерактивне середовище. MATLAB також пропонує інструменти для створення та налагодження програмного забезпечення.
За допомогою графічного інтерфейсу імпортувати та експортувати файли в MATLAB легко. Під час створення нашого програмного забезпечення ми можемо перевіряти дані робочої області та змінювати їх за потреби.
риси
- З ним можна виконувати як числові, так і символьні обчислення.
- Це мова високого рівня, яка в основному використовується в інженерних і наукових комп’ютерах.
- Він пропонує значну бібліотеку математичних функцій для лінійної алгебри, статистики, аналізу Фур’є, фільтрації, оптимізації, чисельного інтегрування та розв’язання звичайних диференціальних рівнянь.
- Він містить інструменти для створення власних графіків, а також вбудовані візуальні елементи для перегляду даних.
- Він пропонує інструменти для створення програм з унікальним графічним інтерфейсом користувача.
- Інтерфейс програмування для MATLAB надає розробникам інструменти для підвищення продуктивності та зручності обслуговування їхніх програм.
- Він пропонує інструменти інтеграції алгоритмів на основі MATLAB зі сторонніми програмами та мовами, включаючи C, Java, .NET і Microsoft Excel.
- MATLAB може підтримувати різноманітні дані в реальному часі з баз даних JDBC/ODBC, включаючи датчики, відео, зображення, телеметричні, двійкові та інші типи даних.
Відмінності між Matlab, Julia та Python
популярність
Зараз Python займає перше місце в списку найбільш використовуваних мов програмування. Завдяки одній із найбільших спільнот розробників для будь-якої мови, вона використовується більше 30 років і надає відповіді та допомогу для кожної мислимої проблеми.
Навіть якщо кількість шанувальників неухильно зростає, Джулія має невелику, але віддану спільноту, і більшу частину підтримки все одно забезпечують автори.
Спеціальні блоги Джулії та спільнота, що розвивається, діляться своїми знаннями щодо використання її на різноманітних платформах.
Очікується, що використання Джулії поза наукою про дані стане більш популярним.
Мова щойно почала охоплювати фреймворки веб-розробки, розширюючи діапазон можливостей розробки та, як наслідок, групу розробників, які її використовують.
З іншого боку, MATLAB має певні обмеження щодо переносимості, оскільки це дорога програма.
Лише платформи з MATLAB або MATLAB Component Runtime можуть виконувати файли MATLAB на інших платформах (MCR). Оскільки ООП MATLAB є складнішим і заплутанішим, певних людей він може більше спантеличити.
Однак MATLAB часто є більш складною мовою.
швидкість
Швидкість виконання має вирішальне значення під час розробки коду. Швидкість, з якою виконується Джулія, подібна до мови програмування C. Він був розроблений, щоб забезпечити швидку мову.
На відміну від інших інтерпретованих мов, Julia не прискорює виконання. Для створення програм в Julia використовується фреймворк LLVM. \
Без використання методів ручного профілювання та оптимізації Джулія вирішує проблеми продуктивності, які вимагають швидкості. Для вирішення проблем, які потребують великих даних, Cloud Computing, аналіз даних і статистичне обчислення, Джулія пропонує фантастичну відповідь.
Очевидно, що Julia перевершує Python, якщо порівняти його продуктивність і швидкість.
Matlab, з іншого боку, є мовою програмування високого рівня структури даних, оператори потоку керування, функції, вихід/введення та об’єктно-орієнтоване програмування.
Це дозволяє швидко створювати програми, які можна швидко викинути, а також створювати комплексні, складні та великі прикладні програми.
Libraries
Просто імпортуючи ці бібліотеки та використовуючи їхні функції, велика бібліотека Python значно полегшує розробку для Python.
У порівнянні з Python Джулія страждає від нестачі обширних бібліотечних ресурсів. Значна кількість сторонніх бібліотек також підтримує Python. Через неналежне обслуговування пакетів бібліотеки Джулії також мають цю проблему.
Незважаючи на те, що спочатку візуалізація даних займає деякий час, Джулія може взаємодіяти з бібліотеками C.
Розвиток бібліотек Юлії необхідний для її успіху як нової мови.
Для обчислення статистики, лінійної алгебри, чисельного інтегрування, фільтрації, аналізу Фур’є, оптимізації та вирішення звичайних диференціальних рівнянь Matlab надає велику бібліотеку математичних функцій.
Гнучкість
Python — це проста для розуміння та написання мова, що робить її універсальною. Можливість адаптації Python робить його чудовим для завдань програмування, включаючи веб-сценарії, розробку та автоматизацію.
Оскільки він може виконувати завдання та використовує різноманітні бібліотеки та фреймворки, Python є мовою вибору для розробників.
Python є більш гнучким, а Джулія чудово справляється з розв’язанням проблем наукового програмування.
Інженери, які насамперед зацікавлені у використанні Matlab як простого інструменту кодування для виконання стандартних інженерних розрахунків, знайдуть його корисним.
Для тих, хто не програмує, легко створити виконувану логіку завдяки інтегрованому середовищу розробки та відладчику, які вже присутні.
Підтримувані інструменти
Будь-який програміст вибере мову програмування, яка пропонує першокласну інструментальну підтримку для всіх проектів розробки програмного забезпечення.
Джулія працює краще, ніж Python, з точки зору підтримки інструментів. Підтримка інструментів Джулії все ще працює, але підтримка інструментів Python чудова.
Через це Джулії бракує певних можливостей Python для діагностики та усунення проблем продуктивності.
Крім того, існує більша ймовірність небезпечного інтерфейсу у випадку Julia, оскільки це нова мова з рідними API.
Інтерактивне налаштування, запропоноване MATLAB, дозволяє ітераційне дослідження, проектування та вирішення проблем. Це набір ресурсів, які можуть використовувати програмісти.
Він містить інструменти для керування змінними робочої області та імпорту й експорту даних. Крім того, він містить інструменти для обробки, налагодження та профілювання файлів MATLAB.
Висновок
Я підведу підсумок, сказавши, що Джулія є спеціалізованою мовою, якою здебільшого користується невелика група.
Джулія, ймовірно, перетвориться на улюблену та затребувану мову, оскільки розробники та спільнота розширять її можливості.
Мільйони людей використовують Python, яка є усталеною мовою, і існує незліченна кількість програм сторонніх розробників. Від ігор до дослідження даних, він використовується всюди.
Навчальна програма кожного розробника включає Python як одну з основних мов, і оскільки нові мови постійно можуть з’єднуватися з ним, його не замінять найближчим часом.
Незважаючи на те, що Julia та Python зараз є найпопулярнішими мовами програмування в галузі науки про дані, прогнозується, що MATLAB набере популярності та охопить застосування завдяки своїм чудовим можливостям розробки та розгортання колективного моделювання.
Той факт, що користувачі можуть використовувати єдину надійну платформу для розробки моделей ML, аналізу даних і створення настільних і мобільних додатків із налаштованим графічним інтерфейсом користувача, значно покращує позицію MATLAB у секторі науки про дані.
залишити коментар