Python是一種眾所周知且常用的編程語言。 它也是數據科學家、數據分析師、機器學習工程師和從事人工智能工作的人員的首選語言。
因為它是一種開源語言,所以它很簡單,並且有多種編碼選擇。
在 Python 涵蓋的眾多用例中,數據分析已成為最重要的用例之一。 Python 生態系統擁有豐富的庫、工具和應用程序,可以更輕鬆、更快速地進行科學計算和數據分析。
Python 對於 Julia 的創建者來說還不夠快,Julia 是一個旨在“科學計算, 機器學習,數據挖掘,大規模線性代數,分佈式和並行計算,”根據他們的描述。
朱莉婭渴望提供 數據分析師和科學家 不僅是快速舒適的創作,還有閃電般的執行速度。
數組、線性代數和矩陣都是稱為 Matlab 的數學和技術編程語言的一部分。 它被公認為任何活動的一流氛圍。
在過去 10 年中,Mathematica、Maple 和 Matlab 等科學計算環境變得更加流行,因為科學家和工程師在這些環境中感覺效率更高。
這些環境中使用的命令語言的廣泛工具箱和簡單語法是一個明顯的原因。
在這篇文章中,我們將比較 Matlab、Julia 和 Python,以幫助您了解哪種語言用於什麼目的,最重要的是,哪種語言最適合您。
簡介 蟒蛇
其中一個 最受歡迎的編程語言 今天使用的是 Python。 它於 1991 年首次使用,是一種高級的、解釋型的、多範式的語言。
它包含許多用於機器學習、人工智能 (AI) 以及開發應用程序和網站 (ML) 的庫和工具。 Python 可能是您用來編寫任何程序的語言。
由於其強大的功能、多功能性以及易於理解和掌握的語法,Python 深受開發人員的喜愛。
近 70% 的開發人員聲稱使用 Python 創建強大的 AI 和 ML 算法,用於情感分析和自然語言處理。 數據科學的首選語言是 Python 和 R。
由 Python 的大型開發人員社區創建的眾多外部庫賦予它靈活性。
Python 使用其中幾個模塊來處理數據科學中的數學和科學任務。 其中最受歡迎的是 NumPy、TensorFlow、PyTorch、Pandas 和 Maplotlib。
Python 對 CSV 和 JSON 文件等常見數據格式的支持以及與 SQL 數據庫交互的能力也是使用它的有力理由。
功能
- 它是一種可免費下載的開源語言,可在線獲取。
- 它是一種易於學習、對開發人員友好的高級編程語言。
- 該語言支持類、多態性、封裝和其他面向對象的思想。
- Python 是一種可擴展的語言,可以使用 C 或 C++ 編寫和編譯 Python 程序。
- 它是一種解釋性語言,因此不需要編譯。 逐行執行的行使代碼調試變得更容易。
- Python 附帶了大量庫,只需導入它們即可用於簡化開發。 因此,開發人員不必重做該精確代碼。
- 在這種動態類型語言中使用之前,不需要定義變量,因為數據類型是在運行時決定的。
簡介 朱莉婭
Julia 於 2018 年發布了第一個穩定版本,它是編程語言領域的新手,於 2012 年創建,以滿足數據科學和機器學習社區對更快、面向數學的語言的需求。
借助現代硬件的並發、並行和 分佈式計算 能力,Julia 是一種結合了其他編程語言最微妙方面的編程語言。
主要用於技術計算的 Julia 的語法與 Python 的語法相當。
Julia 是一種動態的、高級的、高性能的編程語言。
由於它是這種語言的重要組成部分,因此線性代數被廣泛用於機器學習、數據科學、數據挖掘、數值分析以及任何數學目的。
Julia 的簡單性、出色的效率和速度使其適用於復雜的數據模型。
但對於科學家來說,將科學的公式語言翻譯成代碼的可能性是一個大問題:Julia 支持希臘字母表,無需先將數學方程轉換為編碼語言就可以使用它們。
功能
- Julia 使用簡單的語法。
- 為了添加提示命令,Julia 有一個交互式命令行和一個 Read Eval Print Loop (REPL)。
- 為了與 Fortran、C 和 Python 程序交互,它可以輕鬆導入和使用外部庫。
- 即時 (JIT) 編譯是編譯語言 Julia 的一項功能。 Julia 對集合使用 LLVM 框架,這有助於其快速執行。
- Julia 的語法對於任何從事基於數學的編碼的人來說都很容易使用,因為它類似於數學方程。
- 元編程是 Julia 的一項功能,它使 Julia 程序能夠生成 Julia 應用程序。
- 它帶有一個調試器,使程序員能夠設置斷點並檢查結果。
- Julia 支持靜態和動態類型。 在使用變量之前,您可以聲明它,或者您可以創建一個隱式接受變量的函數。
簡介 Matlab的
交互式環境和第四代高級編程語言MATLAB(矩陣實驗室)用於數值計算、可視化和編程。
它支持矩陣操作、函數和數據的繪圖、算法的實現、開發 用戶界面,與其他語言編寫的程序的交互,例如 C、C++、Java 和 FORTRAN,以及算法的分析和開發、模型和應用程序的創建以及用戶界面的實現。
您可以藉助許多內置命令和 數學函數.
經過數十年的發展,MATLAB 現在可以從平面文件、數據庫、雲存儲、數據收集設備甚至實時金融數據流中讀取數據。
MATLAB 以前非常適合處理向量和矩陣中的靜態數值數據。 由於其擴展功能,用戶現在可以運行複雜的機器學習模型、進行數據可視化,甚至開發移動和桌面應用程序。
通過提供 GUI(圖形用戶界面)和其他工具,例如信號分析和調諧器,MATLAB 提供了一個交互式環境。 MATLAB 還提供用於軟件創建和調試的工具。
通過 GUI,在 MATLAB 中導入和導出文件非常簡單。 當我們開始創建我們的軟件時,我們可以檢查工作區數據並根據需要進行更改。
功能
- 數值計算和符號計算都可以用它來完成。
- 它是一種高級語言,主要用於工程和科學計算機。
- 它為線性代數、統計、傅里葉分析、過濾、優化、數值積分和常微分方程的解提供了一個龐大的數學函數庫。
- 它包括用於製作自定義繪圖的工具以及用於查看數據的內置視覺效果。
- 它提供了用於創建具有獨特圖形用戶界面的應用程序的工具。
- MATLAB 的編程接口為開發人員提供了提高程序性能和可維護性的工具。
- 它為基於 MATLAB 的算法與第三方程序和語言(包括 C、Java、.NET 和 Microsoft Excel)提供集成工具。
- MATLAB 可以原生支持來自 JDBC/ODBC 數據庫的各種實時數據,包括傳感器、視頻、圖片、遙測、二進制和其他類型的數據。
Matlab、Julia 和 Python 之間的區別
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Python 現在在最常用的編程語言列表中名列前茅。 作為任何語言的最大開發者社區之一,它已經使用了 30 多年,並為每個可能的問題提供答案和幫助。
儘管粉絲數量一直在穩步增長,但 Julia 的社區規模雖小但很忠誠,大部分支持仍由作者提供。
特定於 Julia 的博客和新興社區分享他們在各種平台上使用它的知識。
預計 Julia 在數據科學之外的使用將越來越突出。
該語言剛剛開始接受 Web 開發框架,擴大了開發可能性的範圍,從而擴大了使用它的開發人員池。
另一方面,MATLAB 在可移植性方面存在一定的局限性,因為它是一個昂貴的程序。
只有具有 MATLAB 或 MATLAB 組件運行時的平台才能在其他平台 (MCR) 上執行 MATLAB 文件。 因為 MATLAB 的 OOP 更加複雜和復雜,所以對某些人來說可能更加困惑。
然而,MATLAB 通常是一種更複雜的語言。
速度
在開發代碼時,執行速度至關重要。 Julia 的執行速度與 C 編程語言類似。 它的開發是為了提供一種快速的語言。
與其他解釋語言不同,Julia 不會加快執行速度。 為了在 Julia 中創建程序,使用了 LLVM 框架。 \
在不使用手動分析和優化技術的情況下,Julia 解決了需要速度的性能難題。 對於需要大數據的問題, 雲計算、數據分析和統計計算,Julia 提供了一個絕妙的答案。
當我們對比它的性能和速度時,很明顯 Julia 優於 Python。
另一方面,Matlab 是一種高級編程語言,具有 數據結構、控制流語句、函數、輸出/輸入和麵向對象的編程。
它允許快速創建快速丟棄的應用程序以及創建全面、複雜和大型的應用程序。
圖書館
通過簡單地導入這些庫並利用它們的功能,Python 龐大的庫使 Python 開髮變得更加容易。
與 Python 相比,Julia 缺乏大量的庫資源。 相當數量的第三方庫也支持 Python。 由於包維護不足,Julia 的庫也存在這個問題。
儘管最初可視化數據需要一些時間,但 Julia 可以與 C 庫交互。
Julia 庫的開發對於它作為一種新語言的成功是必要的。
為了計算統計、線性代數、數值積分、濾波、傅里葉分析、優化和求解常微分方程,Matlab 提供了一個大型數學函數庫。
多功能性
Python 是一種易於理解和編寫的語言,因此用途廣泛。 Python 的適應性使其非常適合編程任務,包括 Web 腳本、開發和自動化。
因為它可以完成任務並使用各種庫和框架,所以 Python 是開發人員的首選語言。
Python 更靈活,而 Julia 擅長解決科學編程中的問題。
主要對使用 Matlab 作為一種簡單的編碼工具來執行標準工程計算感興趣的工程師會發現它很有用。
由於已經存在集成開發環境和調試器,非編碼人員很容易構建可執行邏輯。
支持的工具
任何程序員都會選擇一種為所有軟件開發項目提供一流工具支持的編程語言。
就工具支持而言,Julia 的表現優於 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 對性能問題的某些診斷和修復功能。
此外,在 Julia 的情況下,出現不安全接口的可能性更高,因為它是一種具有原生 API 的新穎語言。
MATLAB 提供的交互式設置支持迭代探索、設計和解決問題。 它是程序員可以利用的資源集合。
它具有用於管理工作區變量以及導入和導出數據的工具。 此外,它還包括用於處理、調試和分析 MATLAB 文件的工具。
結論
我將總結說 Julia 是一門專業語言,主要由一小群人使用。
隨著開發人員和社區擴展其功能,Julia 可能會演變成一種廣受歡迎、受歡迎的語言。
數百萬人使用 Python,這是一種成熟的語言,並且有無數的第三方程序可用。 從遊戲到數據研究,它無處不在。
每個開發人員的課程都將 Python 作為基礎語言之一,並且由於新語言不斷能夠與之連接,因此它不會很快被取代。
儘管 Julia 和 Python 現在是數據科學領域最流行的編程語言,但由於其卓越的集體建模開發和部署能力,預計 MATLAB 將獲得普及和應用範圍。
用戶可以利用一個強大的平台來設計 ML 模型、分析數據並使用定制的 GUI 構建桌面和移動應用程序這一事實顯著提高了 MATLAB 在數據科學領域的地位。
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