MATLAB Vs Python: Unterschied zwischen Matlab & Python [2022]

Eine der Trenddebatten in der Wissenschafts- und Computer-Community ist MATLAB vs. Python. Oft sprechen Leute in der wissenschaftlichen Gemeinschaft über den Wechsel von MATLAB zu Python.

Während MATLAB eine robuste Computerumgebung für mathematische oder technische Rechenoperationen mit Arrays, Matrizen und linearer Algebra ist, gewinnt Python auch im Computerbereich an Popularität. Dies liegt daran, dass Python die Rechenleistung von MATLAB enthält und eine schnelle und einfache Entwicklung wissenschaftlicher Anwendungen ermöglicht. Sehen Sie sich unsere Data-Science-Kurse an, um mehr über MATLAB und Python zu erfahren.

In diesem Artikel untersuchen wir die Unterschiede zwischen MATLAB und Python.

MATLAB vs. Python: Was ist das?

MATLAB

MATLAB ist sowohl eine kommerzielle numerische Computerumgebung als auch eine Programmiersprache. Tatsächlich ist es eine der fortschrittlichsten und am besten gestalteten Programmiersprachen für Computer. Ende der 1970er Jahre begann Cleve Moler mit der Entwicklung von MATLAB. Es ist eine von MathWorks entwickelte multiparadigmatische Computerumgebung und -sprache .

Es ist ein ausgezeichnetes Werkzeug für Matrizenmanipulationen, Datenplots, die Implementierung von Algorithmen und die Entwicklung von Benutzeroberflächen. Obwohl MATLAB hauptsächlich für numerische Berechnungsfunktionen entwickelt wurde, ermöglicht es symbolische Berechnungen mit der symbolischen Engine von MuPAD .

Python

Python ist eine allgemeine Open-Source-Programmiersprache auf hoher Ebene. Es wurde von Guido van Rossum entwickelt und 1991 veröffentlicht. Einfachheit liegt im Kern von Python und verwendet daher den OOP-Ansatz, um Entwicklern zu helfen, präzisen und logischen Code für kleine und große Projekte zu schreiben.

Python unterstützt mehrere Programmierparadigmen, wie z. B. prozedurale Programmierung, OOP und funktionale Programmierung. Abgesehen von seiner sauberen Syntax und den Code-Lesbarkeitsfunktionen ist der beste Aspekt von Python, dass es mit einer Vielzahl von Standardbibliotheken ausgestattet ist, um verschiedene Programmier- und Rechenaufgaben zu erledigen.

MATLAB vs. Python: Die wichtigsten Unterschiede

Schauen wir uns einige der Hauptunterschiede zwischen MATLAB und Python an:

Natur

MATLAB ist Closed-Source-Software und ein proprietäres kommerzielles Produkt. Daher müssen Sie es kaufen, um es verwenden zu können. Für jede zusätzliche MATLAB-Toolbox, die Sie installieren und ausführen möchten, fallen zusätzliche Kosten an. Abgesehen vom Kostenaspekt ist es wichtig zu beachten, dass die Benutzerbasis von MATLAB, da es speziell für MathWorks entwickelt wurde, ziemlich begrenzt ist. Außerdem würde MATLAB seine industrielle Bedeutung verlieren, wenn MathWorks jemals aus dem Geschäft aussteigen sollte.

Im Gegensatz zu MATLAB ist Python eine Open-Source-Programmiersprache, was bedeutet, dass sie völlig kostenlos ist. Sie können Python herunterladen und installieren und Änderungen am Quellcode vornehmen, um Ihren Anforderungen am besten gerecht zu werden. Aus diesem Grund erfreut sich Python einer größeren Fangemeinde und Benutzerbasis. Natürlich ist die Python-Community ziemlich umfangreich, mit Hunderten und Tausenden von Entwicklern, die aktiv dazu beitragen, die Sprache kontinuierlich zu bereichern. Wie bereits erwähnt, bietet Python zahlreiche kostenlose Pakete, was es zu einer attraktiven Wahl für Entwickler weltweit macht.

Syntax

Der bemerkenswerteste technische Unterschied zwischen MATLAB und Python liegt in ihrer Syntax. Während MATLAB alles als Array behandelt, behandelt Python alles als allgemeines Objekt. Beispielsweise können Strings in MATLAB entweder Arrays von Strings oder Arrays von Zeichen sein, aber in Python werden Strings durch ein eindeutiges Objekt namens „str“ gekennzeichnet. Ein weiteres Beispiel, das den Unterschied zwischen der Syntax von MATLAB und Python hervorhebt, ist, dass in MATLAB ein Kommentar alles ist, was nach dem Prozentzeichen (%) beginnt. Im Gegensatz dazu folgen Kommentare in Python normalerweise dem Hash-Symbol (#).

IDE

MATLAB rühmt sich einer integrierenden Entwicklungsumgebung. Es ist eine übersichtliche Oberfläche mit einer Konsole in der Mitte, wo Sie Befehle eingeben können, während ein Variablen-Explorer auf der rechten Seite liegt, finden Sie eine Verzeichnisliste auf der linken Seite.

Andererseits enthält Python keine Standardentwicklungsumgebung. Benutzer müssen eine IDE auswählen, die ihren Anforderungsspezifikationen entspricht. Anaconda, ein beliebtes Python-Paket, umfasst zwei verschiedene IDEs – Spyder und JupyterLab – die genauso effizient funktionieren wie die MATLAB-IDE.

Werkzeuge

Programmiersprachen werden normalerweise von einer Reihe spezialisierter Tools begleitet, um eine breite Palette von Benutzeranforderungen zu unterstützen, von der Modellierung wissenschaftlicher Daten bis zum Erstellen von ML-Modellen. Integrierte Tools machen den Entwicklungsprozess einfacher, schneller und nahtloser.

Obwohl MATLAB nicht über eine Vielzahl von Bibliotheken verfügt, enthält seine Standardbibliothek integrierte Toolkits, um komplexe wissenschaftliche und rechnerische Herausforderungen abzudecken. Das Beste an MATLAB-Toolkits ist, dass sie von Experten entwickelt, rigoros getestet und für wissenschaftliche und technische Zwecke gut dokumentiert sind. Die Toolkits sind so konzipiert, dass sie effizient zusammenarbeiten und sich nahtlos in parallele Computerumgebungen und GPUs integrieren lassen. Da sie zusammen aktualisiert werden, erhalten Sie außerdem vollständig kompatible Versionen der Tools.

Alle Bibliotheken von Python enthalten viele nützliche Module für unterschiedliche Programmieranforderungen und Frameworks. Zu den besten Python-Bibliotheken gehören NumPy, SciPy, PyTorch, OpenCV Python, Keras, TensorFlow, Matplotlib, Theano, Requests und NLTK. Als Open-Source-Programmiersprache bietet Python Entwicklern die Flexibilität und Freiheit, Python-basierte Softwaretools (wie GUI-Toolkits) zu entwerfen, um die Fähigkeiten der Sprache zu erweitern.

Lesen Sie: 15 interessante MATLAB-Projektideen und -themen für Anfänger

Fazit

Trotz einer aktiven Community und hervorragenden Standardpaketen kann Python in einem bestimmten Bereich nicht mit MATLAB mithalten – der Simulink Toolbox. Diese Toolbox erweitert die Fähigkeiten von MATLAB zur Signalverarbeitung und -modellierung in einer grafischen Oberfläche. Python fehlt eine grafische Oberfläche, die diese erweiterten Funktionen ausführen kann.

Insgesamt sind sowohl MATLAB als auch Python hervorragende Werkzeuge. Während eines für bestimmte Aufgaben konzipiert ist (MATLAB), kann ein anderes eine Vielzahl generischer Operationen ausführen.

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