Python是一种众所周知且常用的编程语言。 它也是数据科学家、数据分析师、机器学习工程师和从事人工智能工作的人员的首选语言。
因为它是一种开源语言,所以它很简单,并且有多种编码选择。
在 Python 涵盖的众多用例中,数据分析已成为最重要的用例之一。 Python 生态系统拥有丰富的库、工具和应用程序,可以更轻松、更快速地进行科学计算和数据分析。
Python 对于 Julia 的创建者来说还不够快,Julia 是一个旨在“科学计算, 机器学习,数据挖掘,大规模线性代数,分布式和并行计算,”根据他们的描述。
朱莉娅渴望提供 数据分析师和科学家 不仅是快速舒适的创作,还有闪电般的执行速度。
数组、线性代数和矩阵都是称为 Matlab 的数学和技术编程语言的一部分。 它被公认为任何活动的一流氛围。
在过去 10 年中,Mathematica、Maple 和 Matlab 等科学计算环境变得更加流行,因为科学家和工程师在这些环境中感觉效率更高。
这些环境中使用的命令语言的广泛工具箱和简单语法是一个明显的原因。
在这篇文章中,我们将比较 Matlab、Julia 和 Python,以帮助您了解哪种语言用于什么目的,最重要的是,哪种语言最适合您。
简介 蟒蛇
其中一个 最受欢迎的编程语言 今天使用的是 Python。 它于 1991 年首次使用,是一种高级的、解释型的、多范式的语言。
它包含许多用于机器学习、人工智能 (AI) 以及开发应用程序和网站 (ML) 的库和工具。 Python 可能是您用来编写任何程序的语言。
由于其强大的功能、多功能性以及易于理解和掌握的语法,Python 深受开发人员的喜爱。
近 70% 的开发人员声称使用 Python 创建强大的 AI 和 ML 算法,用于情感分析和自然语言处理。 数据科学的首选语言是 Python 和 R。
由 Python 的大型开发人员社区创建的众多外部库赋予它灵活性。
Python 使用其中几个模块来处理数据科学中的数学和科学任务。 其中最受欢迎的是 NumPy、TensorFlow、PyTorch、Pandas 和 Maplotlib。
Python 对常见数据格式(如 CSV 和 JSON 文件)的支持以及与 SQL 数据库交互的能力也是使用它的有力理由。
特征
- 它是一种可免费下载的开源语言,可在线获取。
- 它是一种易于学习、对开发人员友好的高级编程语言。
- 该语言支持类、多态性、封装和其他面向对象的思想。
- Python 是一种可扩展的语言,可以使用 C 或 C++ 编写和编译 Python 程序。
- 它是一种解释性语言,因此不需要编译。 逐行执行的行使代码调试变得更容易。
- Python 附带了大量库,只需导入它们即可用于简化开发。 因此,开发人员不必重做该精确代码。
- 在这种动态类型语言中使用之前,不需要定义变量,因为数据类型是在运行时决定的。
简介 朱莉娅
Julia 于 2018 年发布了第一个稳定版本,它是编程语言领域的新手,于 2012 年创建,以满足数据科学和机器学习社区对更快、面向数学的语言的需求。
借助现代硬件的并发、并行和 分布式计算 功能,Julia 是一种结合了其他编程语言最微妙方面的编程语言。
主要用于技术计算的 Julia 的语法与 Python 的语法相当。
Julia 是一种动态的、高级的、高性能的编程语言。
由于它是这种语言的重要组成部分,因此线性代数被广泛用于机器学习、数据科学、数据挖掘、数值分析以及任何数学目的。
Julia 的简单性、出色的效率和速度使其适用于复杂的数据模型。
但对于科学家来说,将科学的公式语言翻译成代码的可能性是一个大问题:Julia 支持希腊字母表,无需先将数学方程转换为编码语言就可以使用它们。
特征
- Julia 使用简单的语法。
- 为了添加提示命令,Julia 有一个交互式命令行和一个 Read Eval Print Loop (REPL)。
- 为了与 Fortran、C 和 Python 程序交互,它可以轻松导入和使用外部库。
- 即时 (JIT) 编译是编译语言 Julia 的一项功能。 Julia 对集合使用 LLVM 框架,这有助于其快速执行。
- Julia 的语法对于任何从事基于数学的编码的人来说都很容易使用,因为它类似于数学方程。
- 元编程是 Julia 的一项功能,它使 Julia 程序能够生成 Julia 应用程序。
- 它带有一个调试器,使程序员能够设置断点并检查结果。
- Julia 支持静态和动态类型。 在使用变量之前,您可以声明它,或者您可以创建一个隐式接受变量的函数。
简介 MATLAB
交互式环境和第四代高级编程语言MATLAB(矩阵实验室)用于数值计算、可视化和编程。
它支持矩阵操作、函数和数据的绘图、算法的实现、开发 用户界面,与其他语言编写的程序的交互,例如 C、C++、Java 和 FORTRAN,以及算法的分析和开发、模型和应用程序的创建以及用户界面的实现。
您可以借助许多内置命令和 数学函数.
经过数十年的发展,MATLAB 现在可以从平面文件、数据库、云存储、数据收集设备甚至实时金融数据流中读取数据。
MATLAB 以前非常适合处理向量和矩阵中的静态数值数据。 由于其扩展功能,用户现在可以运行复杂的机器学习模型、进行数据可视化,甚至开发移动和桌面应用程序。
通过提供 GUI(图形用户界面)和其他工具,例如信号分析和调谐器,MATLAB 提供了一个交互式环境。 MATLAB 还提供用于软件创建和调试的工具。
通过 GUI,在 MATLAB 中导入和导出文件非常简单。 当我们开始创建我们的软件时,我们可以检查工作区数据并根据需要进行更改。
特征
- 数值计算和符号计算都可以用它来完成。
- 它是一种高级语言,主要用于工程和科学计算机。
- 它为线性代数、统计、傅里叶分析、过滤、优化、数值积分和常微分方程的解提供了一个庞大的数学函数库。
- 它包括用于制作自定义绘图的工具以及用于查看数据的内置视觉效果。
- 它提供了用于创建具有独特图形用户界面的应用程序的工具。
- MATLAB 的编程接口为开发人员提供了提高程序性能和可维护性的工具。
- 它为基于 MATLAB 的算法与第三方程序和语言(包括 C、Java、.NET 和 Microsoft Excel)提供集成工具。
- MATLAB 可以原生支持来自 JDBC/ODBC 数据库的各种实时数据,包括传感器、视频、图片、遥测、二进制和其他类型的数据。
Matlab、Julia 和 Python 之间的区别
声望
Python 现在在最常用的编程语言列表中名列前茅。 作为任何语言的最大开发者社区之一,它已经使用了 30 多年,并为每个可能的问题提供答案和帮助。
尽管粉丝数量一直在稳步增长,但 Julia 的社区规模虽小但很忠诚,大部分支持仍由作者提供。
特定于 Julia 的博客和新兴社区分享他们在各种平台上使用它的知识。
预计 Julia 在数据科学之外的使用将越来越突出。
该语言刚刚开始接受 Web 开发框架,扩大了开发可能性的范围,从而扩大了使用它的开发人员池。
另一方面,MATLAB 在可移植性方面存在一定的局限性,因为它是一个昂贵的程序。
只有具有 MATLAB 或 MATLAB 组件运行时的平台才能在其他平台 (MCR) 上执行 MATLAB 文件。 因为 MATLAB 的 OOP 更加复杂和复杂,所以对某些人来说可能更加困惑。
然而,MATLAB 通常是一种更复杂的语言。
迅速的
在开发代码时,执行速度至关重要。 Julia 的执行速度与 C 编程语言类似。 它的开发是为了提供一种快速的语言。
与其他解释语言不同,Julia 不会加快执行速度。 为了在 Julia 中创建程序,使用了 LLVM 框架。 \
在不使用手动分析和优化技术的情况下,Julia 解决了需要速度的性能难题。 对于需要大数据的问题, 云计算、数据分析和统计计算,Julia 提供了一个绝妙的答案。
当我们对比它的性能和速度时,很明显 Julia 优于 Python。
另一方面,Matlab 是一种高级编程语言,具有 数据结构、控制流语句、函数、输出/输入和面向对象的编程。
它允许快速创建快速丢弃的应用程序以及创建全面、复杂和大型的应用程序。
图书馆
通过简单地导入这些库并利用它们的功能,Python 庞大的库使 Python 开发变得更加容易。
与 Python 相比,Julia 缺乏大量的库资源。 相当数量的第三方库也支持 Python。 由于包维护不足,Julia 的库也存在这个问题。
尽管最初可视化数据需要一些时间,但 Julia 可以与 C 库交互。
Julia 库的开发对于它作为一种新语言的成功是必要的。
为了计算统计、线性代数、数值积分、滤波、傅里叶分析、优化和求解常微分方程,Matlab 提供了一个大型数学函数库。
多功能
Python 是一种易于理解和编写的语言,因此用途广泛。 Python 的适应性使其非常适合编程任务,包括 Web 脚本、开发和自动化。
因为它可以完成任务并使用各种库和框架,所以 Python 是开发人员的首选语言。
Python 更灵活,而 Julia 擅长解决科学编程中的问题。
主要对使用 Matlab 作为一种简单的编码工具来执行标准工程计算感兴趣的工程师会发现它很有用。
由于已经存在集成开发环境和调试器,非编码人员很容易构建可执行逻辑。
支持的工具
任何程序员都会选择一种为所有软件开发项目提供一流工具支持的编程语言。
就工具支持而言,Julia 的表现优于 Python。 Julia 的工具支持仍然有效,但 Python 的工具支持很棒。
因此,Julia 缺乏 Python 对性能问题的某些诊断和修复功能。
此外,在 Julia 的情况下,出现不安全接口的可能性更高,因为它是一种具有原生 API 的新颖语言。
MATLAB 提供的交互式设置支持迭代探索、设计和解决问题。 它是程序员可以利用的资源集合。
它具有用于管理工作区变量以及导入和导出数据的工具。 此外,它还包括用于处理、调试和分析 MATLAB 文件的工具。
结论
我将总结说 Julia 是一门专业语言,主要由一小群人使用。
随着开发人员和社区扩展其功能,Julia 可能会演变成一种广受欢迎、受欢迎的语言。
数百万人使用 Python,这是一种成熟的语言,并且有无数的第三方程序可用。 从游戏到数据研究,它无处不在。
每个开发人员的课程都将 Python 作为基础语言之一,并且由于新语言不断能够与之连接,因此它不会很快被取代。
尽管 Julia 和 Python 现在是数据科学领域最流行的编程语言,但由于其卓越的集体建模开发和部署能力,预计 MATLAB 将获得普及和应用范围。
用户可以利用一个强大的平台来设计 ML 模型、分析数据并使用定制的 GUI 构建桌面和移动应用程序这一事实显着提高了 MATLAB 在数据科学领域的地位。
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