Python là một ngôn ngữ lập trình nổi tiếng và được sử dụng phổ biến. Nó cũng là ngôn ngữ ưa thích cho các nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích dữ liệu, kỹ sư máy học và những người làm việc trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.
Bởi vì nó là một ngôn ngữ mã nguồn mở, nó đơn giản và có nhiều lựa chọn thay thế mã hóa.
Trong số rất nhiều trường hợp sử dụng được Python đề cập, phân tích dữ liệu đã trở thành một trong những công việc quan trọng nhất. Hệ sinh thái Python có nhiều thư viện, công cụ và ứng dụng cho phép tính toán khoa học và phân tích dữ liệu dễ dàng hơn và nhanh hơn.
Python không đủ nhanh đối với những người tạo ra Julia, một chương trình dành cho “máy tính khoa học, học máy, khai thác dữ liệu, đại số tuyến tính quy mô lớn, tính toán phân tán và song song, ”theo mô tả của họ.
Julia khao khát được đề nghị nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học không chỉ tạo ra nhanh chóng và thoải mái mà còn thực hiện nhanh như chớp.
Mảng, đại số tuyến tính và ma trận đều là một phần của ngôn ngữ lập trình toán học và kỹ thuật được gọi là Matlab. Nó cũng được công nhận là một bầu không khí hàng đầu cho bất kỳ hoạt động nào.
Trong 10 năm qua, các môi trường máy tính khoa học như Mathematica, Maple và Matlab đã trở nên phổ biến hơn đáng kể do thực tế là các nhà khoa học và kỹ sư cảm thấy năng suất hơn trong những môi trường như vậy.
Hộp công cụ mở rộng và cú pháp đơn giản của các ngôn ngữ lệnh được sử dụng trong các môi trường này là một trong những nguyên nhân rõ ràng.
Trong bài đăng này, chúng tôi sẽ so sánh Matlab, Julia và Python để giúp bạn hiểu ngôn ngữ nào được sử dụng cho mục đích nào và quan trọng nhất là ngôn ngữ nào lý tưởng cho bạn.
Giới thiệu về Python
Một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất ngày nay được sử dụng là Python. Nó được sử dụng lần đầu tiên vào năm 1991 và là một ngôn ngữ đa mô hình, thông dịch, cấp cao.
Nó chứa rất nhiều thư viện và công cụ cho máy học, trí tuệ nhân tạo (AI), phát triển các ứng dụng và trang web (ML). Python có lẽ là ngôn ngữ bạn sẽ sử dụng để lập trình bất cứ thứ gì.
Do sức mạnh, tính linh hoạt và cú pháp dễ hiểu và thành thạo, Python là một ứng dụng được các nhà phát triển yêu thích.
Gần 70% các nhà phát triển tuyên bố sử dụng Python để tạo ra các thuật toán AI và ML mạnh mẽ để phân tích cảm xúc và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Các ngôn ngữ được lựa chọn cho khoa học dữ liệu là Python và R.
Nhiều thư viện bên ngoài đã được tạo ra bởi cộng đồng nhà phát triển lớn của Python là những gì mang lại cho nó tính linh hoạt.
Python sử dụng một số mô-đun này để xử lý các nhiệm vụ toán học và khoa học trong khoa học dữ liệu. Trong số những ứng dụng phổ biến nhất là NumPy, TensorFlow, PyTorch, Pandas và Maplotlib.
Sự hỗ trợ của Python đối với các định dạng dữ liệu phổ biến như tệp CSV và JSON và khả năng tương tác với cơ sở dữ liệu SQL cũng là những lý do chính đáng để sử dụng nó.
Tính năng
- Nó là một ngôn ngữ mã nguồn mở có thể tải xuống miễn phí có sẵn trực tuyến.
- Nó là một ngôn ngữ lập trình cấp cao dễ học, thân thiện với nhà phát triển.
- Các lớp, tính đa hình, tính đóng gói và các ý tưởng hướng đối tượng khác được ngôn ngữ hỗ trợ.
- Python là một ngôn ngữ có thể mở rộng và C hoặc C ++ có thể được sử dụng để viết và biên dịch các chương trình Python.
- Nó là một ngôn ngữ thông dịch, do đó việc biên dịch là không cần thiết. Gỡ lỗi mã được thực hiện dễ dàng hơn bởi các dòng được thực thi từng dòng một.
- Python đi kèm với một bộ sưu tập thư viện đáng kể có thể được sử dụng để hợp lý hóa việc phát triển bằng cách chỉ cần nhập chúng. Hệ quả là các nhà phát triển không phải làm lại đoạn mã chính xác đó.
- Các biến không cần phải được xác định trước khi sử dụng trong ngôn ngữ được nhập động này vì kiểu dữ liệu được quyết định tại thời điểm chạy.
Giới thiệu về Julia
Với phiên bản ổn định đầu tiên được phát hành vào năm 2018, Julia, một người mới đến với lĩnh vực ngôn ngữ lập trình, đã được tạo ra vào năm 2012 để đáp ứng nhu cầu của cộng đồng Khoa học Dữ liệu và Máy học về một ngôn ngữ định hướng toán học, nhanh hơn.
Với sự trợ giúp của phần cứng hiện đại Concurrent, Parallel, và Phân phối máy tính khả năng, Julia là ngôn ngữ lập trình kết hợp các khía cạnh tinh tế nhất của các ngôn ngữ lập trình khác.
Cú pháp của Julia, chủ yếu dành cho tính toán kỹ thuật, có thể so sánh với cú pháp của Python.
Julia là một ngôn ngữ lập trình năng động, cấp độ cao, hiệu suất cao.
Vì nó là một thành phần thiết yếu của ngôn ngữ này, đại số tuyến tính được sử dụng rộng rãi trong học máy, khoa học dữ liệu, khai thác dữ liệu, phân tích số và cho bất kỳ mục đích toán học nào.
Sự đơn giản, hiệu quả và tốc độ tuyệt vời của Julia khiến nó trở nên hấp dẫn khi sử dụng với các mô hình dữ liệu phức tạp.
Nhưng đối với các nhà khoa học, khả năng dịch ngôn ngữ công thức của Khoa học sang mã là một yếu tố phá vỡ thỏa thuận: Julia hỗ trợ bảng chữ cái Hy Lạp, cho phép sử dụng các phương trình toán học mà không cần chuyển đổi chúng thành một ngôn ngữ mã hóa trước.
Tính năng
- Julia sử dụng cú pháp đơn giản.
- Để thêm các lệnh nhắc, Julia có một dòng lệnh tương tác và một Vòng lặp In Đọc Đánh giá (REPL).
- Để tương tác với các chương trình Fortran, C và Python, nó có thể dễ dàng nhập và sử dụng các thư viện bên ngoài.
- Biên dịch Just-in-time (JIT) là một tính năng của ngôn ngữ biên dịch Julia. Julia sử dụng khung LLVM cho bộ sưu tập, góp phần vào việc thực thi nhanh chóng.
- Cú pháp của Julia rất dễ sử dụng cho bất kỳ ai làm việc về mã hóa dựa trên toán học vì nó giống với các phương trình toán học.
- Lập trình siêu cấp là một tính năng của Julia cho phép các chương trình của Julia tạo ra các ứng dụng Julia.
- Nó đi kèm với một trình gỡ lỗi cho phép các lập trình viên thiết lập các điểm ngắt và kiểm tra kết quả.
- Julia hỗ trợ cả kiểu tĩnh và kiểu động. Trước khi sử dụng một biến, bạn có thể khai báo nó hoặc bạn có thể tạo một hàm nhận các biến một cách ngầm định.
Giới thiệu về matlab
Môi trường tương tác và ngôn ngữ lập trình bậc cao thế hệ thứ tư MATLAB (phòng thí nghiệm ma trận) được sử dụng để tính toán số, trực quan hóa và lập trình.
Nó cho phép các thao tác ma trận, vẽ các chức năng và dữ liệu, triển khai các thuật toán, phát triển giao diện người dùng, tương tác với các chương trình được viết bằng các ngôn ngữ khác, chẳng hạn như C, C ++, Java và FORTRAN, và phân tích và phát triển các thuật toán, tạo ra các mô hình và ứng dụng cũng như việc triển khai các giao diện người dùng.
Bạn có thể thực hiện các phép tính toán học, tạo biểu đồ và sử dụng các phương pháp tiếp cận số với sự hỗ trợ của nhiều lệnh tích hợp và hàm toán học.
Sau nhiều thập kỷ phát triển, MATLAB giờ đây có thể đọc dữ liệu từ các tệp phẳng, cơ sở dữ liệu, lưu trữ đám mây, thiết bị thu thập dữ liệu và thậm chí cả các luồng dữ liệu tài chính trực tiếp.
MATLAB trước đây là tuyệt vời để làm việc với dữ liệu số tĩnh trong vectơ và ma trận. Do khả năng mở rộng của nó, người dùng hiện có thể chạy các mô hình học máy tinh vi, trực quan hóa dữ liệu và thậm chí phát triển các ứng dụng dành cho thiết bị di động và máy tính để bàn.
Bằng cách cung cấp GUI (Giao diện người dùng đồ họa) và các công cụ khác, chẳng hạn như bộ điều chỉnh và phân tích tín hiệu, MATLAB cung cấp một môi trường tương tác. MATLAB cũng cung cấp các công cụ để tạo và gỡ lỗi phần mềm.
Thông qua GUI, việc nhập và xuất tệp trong MATLAB rất đơn giản. Khi chúng tôi bắt đầu tạo ra phần mềm của mình, chúng tôi có thể kiểm tra dữ liệu không gian làm việc và thay đổi nó khi cần thiết.
Tính năng
- Cả tính toán số và tính toán tượng trưng đều có thể được thực hiện với nó.
- Nó là một ngôn ngữ cấp cao hầu hết được sử dụng trong máy tính kỹ thuật và khoa học.
- Nó cung cấp một thư viện khá lớn các hàm toán học cho đại số tuyến tính, thống kê, phân tích Fourier, lọc, tối ưu hóa, tích phân số và giải phương trình vi phân thông thường.
- Nó bao gồm các công cụ để tạo các ô tùy chỉnh cũng như hình ảnh tích hợp để xem dữ liệu.
- Nó cung cấp các công cụ để tạo ứng dụng với giao diện người dùng đồ họa độc đáo.
- Giao diện lập trình cho MATLAB cung cấp cho các nhà phát triển các công cụ để nâng cao hiệu suất và khả năng bảo trì các chương trình của họ.
- Nó cung cấp các công cụ tích hợp cho các thuật toán dựa trên MATLAB với các chương trình và ngôn ngữ của bên thứ ba, bao gồm C, Java, .NET và Microsoft Excel.
- Nhiều loại dữ liệu thời gian thực từ cơ sở dữ liệu JDBC / ODBC có thể được hỗ trợ nguyên bản bởi MATLAB, bao gồm cảm biến, video, hình ảnh, đo từ xa, nhị phân và các loại dữ liệu khác.
Sự khác biệt giữa Matlab, Julia và Python
Phổ biến
Python hiện đang đứng đầu danh sách các ngôn ngữ lập trình được sử dụng nhiều nhất. Với một trong những cộng đồng nhà phát triển lớn nhất cho bất kỳ ngôn ngữ nào, nó đã được sử dụng hơn 30 năm và cung cấp câu trả lời và trợ giúp cho từng vấn đề có thể hình dung được.
Ngay cả khi số lượng người hâm mộ không ngừng tăng lên, Julia vẫn có một cộng đồng nhỏ nhưng đầy cam kết, và phần lớn sự ủng hộ vẫn do các tác giả cung cấp.
Các blog cụ thể về Julia và một cộng đồng đang phát triển chia sẻ kiến thức của họ về cách sử dụng nó trên nhiều nền tảng khác nhau.
Việc sử dụng Julia ngoài lĩnh vực khoa học dữ liệu được dự đoán sẽ ngày càng nổi tiếng.
Ngôn ngữ này mới bắt đầu bao gồm các khuôn khổ phát triển web, mở rộng phạm vi khả năng phát triển và do đó, nhóm các nhà phát triển sử dụng nó.
Mặt khác, MATLAB có những hạn chế nhất định về tính di động vì nó là một chương trình đắt tiền.
Chỉ các nền tảng có MATLAB hoặc Thời gian chạy thành phần MATLAB mới có thể thực thi các tệp MATLAB trên các nền tảng khác (MCR). Bởi vì OOP của MATLAB phức tạp và phức tạp hơn, nó có thể gây khó hiểu hơn cho một số người nhất định.
Tuy nhiên, MATLAB thường là một ngôn ngữ phức tạp hơn.
Tốc độ
Tốc độ thực thi là rất quan trọng trong khi phát triển mã. Tốc độ Julia được thực thi tương tự như tốc độ của ngôn ngữ lập trình C. Nó được phát triển để cung cấp một ngôn ngữ nhanh chóng.
Không giống như các ngôn ngữ thông dịch khác, Julia không tăng tốc độ thực thi. Để tạo các chương trình trong Julia, khung LLVM được sử dụng. \
Không sử dụng các kỹ thuật tối ưu hóa và lập hồ sơ thủ công, Julia giải quyết những khó khăn về hiệu suất đòi hỏi tốc độ. Đối với các vấn đề yêu cầu Dữ liệu lớn, Cloud Computing, Phân tích Dữ liệu và Tính toán Thống kê, Julia đưa ra một câu trả lời tuyệt vời.
Rõ ràng là Julia vượt trội hơn Python khi chúng ta so sánh hiệu suất và độ nhanh của nó.
Mặt khác, Matlab là một ngôn ngữ lập trình cấp cao có cấu trúc dữ liệu, câu lệnh luồng điều khiển, chức năng, đầu ra / đầu vào và lập trình hướng đối tượng.
Nó cho phép tạo nhanh các ứng dụng nhanh chóng cũng như tạo ra các chương trình ứng dụng lớn, phức tạp và toàn diện.
Thư viện
Chỉ cần nhập các thư viện này và sử dụng các chức năng của chúng, thư viện rộng lớn của Python làm cho việc phát triển cho Python dễ dàng hơn nhiều.
Khi so sánh với Python, Julia bị thiếu hụt nguồn tài nguyên thư viện phong phú. Một số lượng lớn các thư viện của bên thứ ba cũng hỗ trợ Python. Vì bảo trì gói không đầy đủ, các thư viện của Julia cũng có vấn đề này.
Mặc dù việc hình dung dữ liệu ban đầu mất một chút thời gian, Julia có thể giao tiếp với các thư viện C.
Việc phát triển các thư viện của Julia là cần thiết cho sự thành công của nó với tư cách là một ngôn ngữ mới.
Để tính toán thống kê, đại số tuyến tính, tích phân số, lọc, phân tích Fourier, tối ưu hóa và giải các phương trình vi phân thông thường, một thư viện lớn các hàm toán học được cung cấp bởi Matlab.
Tính linh hoạt
Python là một ngôn ngữ dễ hiểu và dễ viết, làm cho nó trở nên linh hoạt. Khả năng thích ứng của Python khiến nó trở nên tuyệt vời cho các tác vụ lập trình bao gồm lập trình web, phát triển và tự động hóa.
Bởi vì nó có thể thực hiện các tác vụ và sử dụng nhiều thư viện và khuôn khổ khác nhau, Python là ngôn ngữ được các nhà phát triển lựa chọn.
Python linh hoạt hơn, trong khi Julia vượt trội trong việc giải quyết các vấn đề trong lập trình khoa học.
Các kỹ sư chủ yếu quan tâm đến việc sử dụng Matlab như một công cụ mã hóa đơn giản để thực hiện các tính toán kỹ thuật tiêu chuẩn sẽ thấy nó hữu ích.
Thật đơn giản cho những người không phải lập trình viên để xây dựng logic thực thi vì môi trường phát triển tích hợp và trình gỡ lỗi đã có sẵn.
Công cụ được hỗ trợ
Bất kỳ lập trình viên nào cũng sẽ chọn một ngôn ngữ lập trình cung cấp hỗ trợ công cụ hàng đầu cho tất cả các dự án phát triển phần mềm.
Julia hoạt động tốt hơn Python về hỗ trợ công cụ. Hỗ trợ công cụ của Julia vẫn hoạt động, nhưng hỗ trợ công cụ của Python là rất tốt.
Do đó, Julia thiếu một số khả năng chẩn đoán và khắc phục của Python đối với các vấn đề về hiệu suất.
Ngoài ra, có nhiều khả năng giao diện không an toàn trong trường hợp của Julia vì nó là một ngôn ngữ mới với các API bản địa.
Cài đặt tương tác do MATLAB cung cấp cho phép khám phá, thiết kế và giải quyết vấn đề lặp đi lặp lại. Nó là một tập hợp các tài nguyên mà các lập trình viên có thể sử dụng.
Nó có các công cụ để quản lý các biến không gian làm việc và nhập và xuất dữ liệu. Ngoài ra, nó bao gồm các công cụ để xử lý, gỡ lỗi và lập hồ sơ các tệp MATLAB.
Kết luận
Tôi sẽ tóm tắt lại bằng cách nói rằng Julia là một ngôn ngữ chuyên biệt mà hầu hết được sử dụng bởi một nhóm nhỏ.
Julia có thể sẽ phát triển thành một ngôn ngữ được yêu thích và có nhu cầu khi các nhà phát triển và cộng đồng mở rộng khả năng của nó.
Hàng triệu người sử dụng Python, một ngôn ngữ đã được thiết lập và có vô số chương trình của bên thứ ba. Từ trò chơi đến nghiên cứu dữ liệu, nó được sử dụng ở khắp mọi nơi.
Chương trình giảng dạy của mọi nhà phát triển đều bao gồm Python là một trong những ngôn ngữ cơ bản và vì các ngôn ngữ mới liên tục có thể kết nối với nó, nên nó sẽ không sớm bị thay thế.
Mặc dù Julia và Python hiện là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, MATLAB được dự đoán sẽ trở nên phổ biến và mở rộng ứng dụng vì khả năng triển khai và phát triển mô hình tập thể vượt trội của nó.
Việc người dùng có thể sử dụng một nền tảng mạnh mẽ duy nhất để thiết kế mô hình ML, phân tích dữ liệu và xây dựng các ứng dụng dành cho máy tính để bàn và thiết bị di động với GUI tùy chỉnh đã cải thiện đáng kể vị trí của MATLAB trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.
Bình luận