MATLAB Vs Python: diferencia entre Matlab y Python [2022]

Uno de los debates de moda en la comunidad científica y de computación es MATLAB vs. Python. A menudo, la gente de la comunidad científica habla sobre la transición de MATLAB a Python.

Si bien MATLAB es un entorno informático robusto para operaciones informáticas matemáticas o técnicas que involucran arreglos, matrices y álgebra lineal, Python también está ganando popularidad en el área informática. Esto se debe a que Python incorpora el poder computacional de MATLAB y facilita el desarrollo rápido y fácil de aplicaciones científicas. Consulte nuestros cursos de ciencia de datos para obtener más información sobre MATLAB y Python.

En este artículo, exploraremos las diferencias entre MATLAB y Python.

MATLAB vs Python: ¿Qué son?

MATLAB

MATLAB es tanto un entorno de computación numérica comercial como un lenguaje de programación. De hecho, es uno de los lenguajes de programación más avanzados y mejor diseñados para la informática. A fines de la década de 1970, Cleve Moler comenzó el desarrollo de MATLAB. Es un lenguaje y entorno informático multiparadigma desarrollado por MathWorks .

Es una herramienta excelente para la manipulación de matrices, el trazado de datos, la implementación de algoritmos y el desarrollo de interfaces de usuario. Aunque MATLAB está diseñado principalmente para funciones de cálculo numérico, permite el cálculo simbólico utilizando el motor simbólico MuPAD .

Pitón

Python es un lenguaje de programación de propósito general, de alto nivel y de código abierto. Fue desarrollado por Guido van Rossum y lanzado en 1991. La simplicidad se encuentra en el núcleo de Python y, por lo tanto, utiliza el enfoque OOP para ayudar a los desarrolladores a escribir código lógico y preciso para proyectos pequeños y grandes.

Python admite múltiples paradigmas de programación, como la programación procedimental, la OOP y la programación funcional. Además de su sintaxis ordenada y sus características de legibilidad del código, el mejor aspecto de Python es que viene equipado con una gran cantidad de bibliotecas estándar para realizar diferentes tareas informáticas y de programación.

MATLAB frente a Python: las diferencias clave

Veamos algunas de las principales diferencias entre MATLAB y Python:

Naturaleza

MATLAB es un software de código cerrado y un producto comercial patentado. Por lo tanto, debe comprarlo para poder usarlo. Por cada caja de herramientas adicional de MATLAB que desee instalar y ejecutar, debe incurrir en cargos adicionales. Dejando de lado el aspecto del costo, es esencial tener en cuenta que dado que MATLAB está especialmente diseñado para MathWorks, su base de usuarios es bastante limitada. Además, si MathWorks alguna vez cerrara, MATLAB perdería su importancia industrial.

A diferencia de MATLAB, Python es un lenguaje de programación de código abierto, lo que significa que es totalmente gratuito. Puede descargar e instalar Python y modificar el código fuente para que se adapte mejor a sus necesidades. Debido a esta razón, Python disfruta de una mayor base de seguidores y usuarios. Naturalmente, la comunidad de Python es bastante extensa, con cientos y miles de desarrolladores contribuyendo activamente para enriquecer el lenguaje continuamente. Como dijimos anteriormente, Python ofrece numerosos paquetes gratuitos, lo que lo convierte en una opción atractiva para los desarrolladores de todo el mundo.

Sintaxis

La diferencia técnica más notable entre MATLAB y Python radica en su sintaxis. Mientras que MATLAB trata todo como una matriz, Python trata todo como un objeto general. Por ejemplo, en MATLAB, las cadenas pueden ser matrices de cadenas o matrices de caracteres, pero en Python, las cadenas se indican mediante un objeto único llamado "cadena". Otro ejemplo que destaca la diferencia entre la sintaxis de MATLAB y Python es que en MATLAB, un comentario es cualquier cosa que comience después del signo de porcentaje (%). Por el contrario, los comentarios en Python suelen seguir el símbolo de almohadilla (#).

IDE

MATLAB se jacta de tener un entorno de desarrollo integrador. Es una interfaz ordenada con una consola ubicada en el centro donde puede escribir comandos, mientras que un explorador de variables se encuentra a la derecha, encontrará una lista de directorios a la izquierda.

Por otro lado, Python no incluye un entorno de desarrollo predeterminado. Los usuarios deben elegir un IDE que se ajuste a las especificaciones de sus requisitos. Anaconda, un popular paquete de Python, abarca dos IDE diferentes, Spyder y JupyterLab, que funcionan de manera tan eficiente como el IDE de MATLAB.

Herramientas

Los lenguajes de programación suelen ir acompañados de un conjunto de herramientas especializadas para admitir una amplia gama de requisitos de los usuarios, desde el modelado de datos científicos hasta la creación de modelos ML. Las herramientas integradas hacen que el proceso de desarrollo sea más fácil, más rápido y más fluido.

Aunque MATLAB no tiene una gran cantidad de bibliotecas, su biblioteca estándar incluye juegos de herramientas integrados para cubrir desafíos científicos y computacionales complejos. Lo mejor de los kits de herramientas de MATLAB es que los expertos los desarrollan, se prueban rigurosamente y están bien documentados para operaciones científicas y de ingeniería. Los kits de herramientas están diseñados para colaborar de manera eficiente y también se integran a la perfección con GPU y entornos informáticos paralelos. Además, dado que se actualizan juntas, obtiene versiones totalmente compatibles de las herramientas.

En cuanto a Python, todas sus bibliotecas contienen muchos módulos útiles para diferentes marcos y necesidades de programación. Algunas de las mejores bibliotecas de Python incluyen NumPy, SciPy, PyTorch, OpenCV Python, Keras, TensorFlow, Matplotlib, Theano, Requests y NLTK. Al ser un lenguaje de programación de código abierto, Python ofrece la flexibilidad y la libertad a los desarrolladores para diseñar herramientas de software basadas en Python (como kits de herramientas GUI) para ampliar las capacidades del lenguaje.

Leer: 15 interesantes ideas y temas de proyectos de MATLAB para principiantes

Conclusión

A pesar de tener una comunidad activa y excelentes paquetes estándar, Python no logra igualar a MATLAB en un área en particular: Simulink Toolbox. Esta caja de herramientas amplía las capacidades de MATLAB para el procesamiento y modelado de señales en una interfaz gráfica. Python carece de una interfaz gráfica que pueda realizar estas funciones avanzadas.

En general, tanto MATLAB como Python son excelentes herramientas. Mientras que uno está diseñado para tareas específicas (MATLAB), otro puede realizar una amplia variedad de operaciones genéricas.

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