MATLABとPythonの違い：MatlabとPythonの違い[2022]

科学およびコンピューティングコミュニティで流行している議論の1つは、MATLABとPythonの違いです。 多くの場合、科学界の人々は、MATLABからPythonへの移行について話します。

MATLABは、配列、行列、線形代数を含む数学的または技術的なコンピューティング操作のための堅牢なコンピューティング環境ですが、Pythonもコンピューティング分野で人気を集めています。 これは、PythonがMATLABの計算能力を組み込んでおり、科学アプリケーションの迅速で簡単な開発を容易にするためです。 MATLABとPythonの詳細については、データサイエンスコースをご覧ください。

この記事では、MATLABとPythonの違いについて説明します。

MATLABとPython：それらは何ですか？

MATLAB

MATLABは、商用の数値計算環境であると同時にプログラミング言語でもあります。 実際、これはコンピューティング用の最も高度で適切に設計されたプログラミング言語の1つです。 1970年代後半、CleveMolerはMATLABの開発を開始しました。 これは、 MathWorksによって開発されたマルチパラダイムコンピューティング環境および言語です。

これは、マトリックス操作、データプロット、アルゴリズムの実装、およびユーザーインターフェイスの開発に最適なツールです。 MATLABは主に数値計算関数用に設計されていますが、 MuPAD記号エンジンを使用した記号計算が可能です。

Python

Pythonは、オープンソースの高レベルの汎用プログラミング言語です。 Guido van Rossumによって開発され、1991年にリリースされました。シンプルさはPythonの中核であるため、OOPアプローチを使用して、開発者が小規模および大規模プロジェクトの正確で論理的なコードを記述できるようにします。

Pythonは、手続き型プログラミング、OOP、関数型プログラミングなど、複数のプログラミングパラダイムをサポートしています。 優れた構文とコードの可読性機能は別として、Pythonの最も優れた点は、さまざまなプログラミングおよびコンピューティングタスクを実行するための多数の標準ライブラリが装備されていることです。

MATLABとPython：主な違い

MATLABとPythonの主な違いのいくつかを見てみましょう。

自然

MATLABは、クローズドソースソフトウェアであり、独自の商用製品です。 したがって、使用するには購入する必要があります。 インストールして実行するMATLABツールボックスを追加するたびに、追加料金が発生する必要があります。 コストの面はさておき、MATLABはMathWorks用に特別に設計されているため、そのユーザーベースは非常に限られていることに注意する必要があります。 また、MathWorksが廃業した場合、MATLABはその産業上の重要性を失います。

MATLABとは異なり、Pythonはオープンソースのプログラミング言語であり、完全に無料です。 Pythonをダウンロードしてインストールし、ニーズに最も合うようにソースコードを変更できます。 このため、Pythonはより多くのファンをフォローし、ユーザーベースを楽しんでいます。 当然のことながら、Pythonコミュニティはかなり広範であり、何百、何千もの開発者が言語を継続的に充実させるために積極的に貢献しています。 先に述べたように、Pythonは多数の無料パッケージを提供しており、世界中の開発者にとって魅力的な選択肢となっています。

構文

MATLABとPythonの最も顕著な技術的な違いは、それらの構文にあります。 MATLABはすべてを配列として扱いますが、Pythonはすべてを一般的なオブジェクトとして扱います。 たとえば、MATLABでは、文字列は文字列の配列または文字の配列のいずれかですが、Pythonでは、文字列は「str」と呼ばれる一意のオブジェクトで示されます。 MATLABとPythonの構文の違いを強調する別の例は、MATLABでは、コメントはパーセント記号（％）の後に始まるものであるということです。 対照的に、Pythonのコメントは通常、ハッシュ記号（＃）の後に続きます。

IDE

MATLABは、統合開発環境を備えていることを誇っています。 これは、コマンドを入力できるコンソールが中央に配置されたすっきりとしたインターフェイスです。変数エクスプローラーは右側にあり、ディレクトリリストは左側にあります。

一方、Pythonにはデフォルトの開発環境は含まれていません。 ユーザーは、要件の仕様に合ったIDEを選択する必要があります。 人気のあるPythonパッケージであるAnacondaには、MATLABIDEと同じくらい効率的に機能する2つの異なるIDE（SpyderとJupyterLab）が含まれています。

ツール

プログラミング言語には通常、科学データのモデリングからMLモデルの構築まで、幅広いユーザー要件をサポートするための一連の専用ツールが付属しています。 統合されたツールにより、開発プロセスがより簡単、迅速、かつシームレスになります。

MATLABには多数のライブラリがありませんが、その標準ライブラリには、複雑な科学的および計算上の課題をカバーする統合ツールキットが含まれています。 MATLABツールキットの最も優れている点は、専門家がツールキットを開発し、厳密にテストし、科学および工学の操作について十分に文書化されていることです。 ツールキットは、効率的にコラボレーションし、並列コンピューティング環境やGPUとシームレスに統合できるように設計されています。 さらに、それらは一緒に更新されるため、完全に互換性のあるバージョンのツールを入手できます。

Pythonに関しては、そのすべてのライブラリに、さまざまなプログラミングのニーズとフレームワークに役立つ多くのモジュールが含まれています。 最高のPythonライブラリには、NumPy、SciPy、PyTorch、OpenCV Python、Keras、TensorFlow、Matplotlib、Theano、Requests、NLTKなどがあります。 オープンソースのプログラミング言語であるPythonは、開発者が言語の機能を拡張するためのPythonベースのソフトウェアツール（GUIツールキットなど）を設計するための柔軟性と自由度を提供します。

読む：初心者のための15の興味深いMATLABプロジェクトのアイデアとトピック

結論

活発なコミュニティと優れた標準パッケージがあるにもかかわらず、Pythonは特定の領域であるSimulinkToolboxでMATLABに対応できません。 このツールボックスは、グラフィカルインターフェイスでの信号処理とモデリングのためのMATLABの機能を拡張します。 Pythonには、これらの高度な機能を実行できるグラフィカルインターフェイスがありません。

全体として、MATLABとPythonはどちらも優れたツールです。 1つは特定のタスク（MATLAB）用に設計されていますが、もう1つはさまざまな一般的な操作を実行できます。

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