MATLAB 대 Python: Matlab과 Python의 차이점 [2022]

과학 및 컴퓨팅 커뮤니티에서 유행하는 논쟁 중 하나는 MATLAB 대 Python입니다. 종종 과학 커뮤니티의 사람들은 MATLAB에서 Python으로의 전환에 대해 이야기합니다.

MATLAB은 배열, 행렬 및 선형 대수와 관련된 수학적 또는 기술 컴퓨팅 작업을 위한 강력한 컴퓨팅 환경이지만 Python은 컴퓨팅 영역에서도 인기를 얻고 있습니다. 이는 Python이 MATLAB의 계산 능력을 통합하고 과학 응용 프로그램의 빠르고 쉬운 개발을 용이하게 하기 때문입니다. MATLAB 및 Python에 대해 자세히 알아보려면 데이터 과학 과정을 확인하십시오.

이 기사에서는 MATLAB과 Python의 차이점을 살펴보겠습니다.

MATLAB 대 Python: 무엇입니까?

MATLAB

MATLAB은 상용 수치 컴퓨팅 환경이자 프로그래밍 언어입니다. 사실, 그것은 컴퓨팅을 위한 가장 진보되고 잘 설계된 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 1970년대 후반, Cleve Moler는 MATLAB 개발을 시작했습니다. MathWorks 에서 개발한 다중 패러다임 컴퓨팅 환경 및 언어입니다 .

매트릭스 조작, 데이터 플로팅, 알고리즘 구현 및 사용자 인터페이스 개발을 위한 훌륭한 도구입니다. MATLAB은 주로 수치 계산 기능을 위해 설계되었지만 MuPAD 기호 엔진 을 사용하여 기호 계산을 허용합니다 .

파이썬

Python은 오픈 소스의 고급 범용 프로그래밍 언어입니다. Guido van Rossum이 개발하여 1991년에 출시했습니다. 단순성은 Python의 핵심이므로 OOP 접근 방식을 사용하여 개발자가 크고 작은 프로젝트에 대해 정확하고 논리적인 코드를 작성할 수 있도록 돕습니다.

Python은 절차적 프로그래밍, OOP 및 함수형 프로그래밍과 같은 여러 프로그래밍 패러다임을 지원합니다. 깔끔한 구문과 코드 가독성 외에도 Python의 가장 좋은 점은 다양한 프로그래밍 및 컴퓨팅 작업을 수행하기 위한 표준 라이브러리 호스트가 함께 제공된다는 것입니다.

MATLAB과 Python: 주요 차이점

MATLAB과 Python의 몇 가지 주요 차이점을 살펴보겠습니다.

자연

MATLAB은 비공개 소스 소프트웨어이자 독점 상용 제품입니다. 따라서 사용하려면 구매해야 합니다. 설치 및 실행하려는 모든 추가 MATLAB 도구 상자에 대해 추가 비용이 발생해야 합니다. 비용 측면을 제외하고 MATLAB은 MathWorks용으로 특별히 설계되었기 때문에 사용자 기반이 상당히 제한적이라는 점에 유의해야 합니다. 또한 MathWorks가 폐업하면 MATLAB은 산업적 중요성을 잃게 됩니다.

MATLAB과 달리 Python은 완전 무료인 오픈 소스 프로그래밍 언어입니다. Python을 다운로드하여 설치하고 필요에 맞게 소스 코드를 변경할 수 있습니다. 이러한 이유로 Python은 더 많은 팬과 사용자 기반을 즐깁니다. 당연히 Python 커뮤니티는 매우 광범위하며 수백 수천 명의 개발자가 지속적으로 언어를 풍부하게 하기 위해 적극적으로 기여하고 있습니다. 앞서 언급했듯이 Python은 수많은 무료 패키지를 제공하므로 전 세계 개발자에게 매력적인 선택입니다.

통사론

MATLAB과 Python의 가장 눈에 띄는 기술적 차이점은 구문에 있습니다. MATLAB은 모든 것을 배열로 취급하지만 Python은 모든 것을 일반 객체로 취급합니다. 예를 들어 MATLAB에서 문자열은 문자열 배열 또는 문자 배열일 수 있지만 Python에서 문자열은 "str"이라는 고유한 객체로 표시됩니다. MATLAB과 Python 구문의 차이점을 강조하는 또 다른 예는 MATLAB에서 주석은 백분율 기호(%) 다음에 시작하는 모든 것입니다. 대조적으로, Python의 주석은 일반적으로 해시 기호(#)를 따릅니다.

IDE

MATLAB은 통합 개발 환경을 자랑합니다. 중앙에 명령을 입력할 수 있는 콘솔이 있는 깔끔한 인터페이스이고 오른쪽에 변수 탐색기가 있고 왼쪽에 디렉토리 목록이 있습니다.

반면 Python에는 기본 개발 환경이 포함되어 있지 않습니다. 사용자는 요구 사항 사양에 맞는 IDE를 선택해야 합니다. 인기 있는 Python 패키지인 Anaconda는 MATLAB IDE만큼 효율적으로 작동하는 Spyder와 JupyterLab의 두 가지 IDE를 포함합니다.

도구

프로그래밍 언어에는 일반적으로 과학 데이터 모델링에서 ML 모델 구축에 이르기까지 광범위한 사용자 요구 사항을 지원하는 전문 도구 모음이 함께 제공됩니다. 통합 도구를 사용하면 개발 프로세스를 더 쉽고 빠르고 원활하게 수행할 수 있습니다.

MATLAB에는 라이브러리가 많지 않지만 표준 라이브러리에는 복잡한 과학 및 계산 문제를 다루는 통합 툴킷이 포함되어 있습니다. MATLAB 툴킷 의 가장 좋은 점은 전문가가 이를 개발하고, 과학 및 엔지니어링 작업에 대해 엄격하게 테스트하고 문서화한다는 것입니다. 툴킷은 효율적으로 협업하고 병렬 컴퓨팅 환경 및 GPU와 원활하게 통합되도록 설계되었습니다. 또한 함께 업데이트되기 때문에 완전히 호환되는 버전의 도구를 얻을 수 있습니다.

Python의 경우 모든 라이브러리에는 다양한 프로그래밍 요구 사항 및 프레임워크에 대한 유용한 모듈이 많이 포함되어 있습니다. 최고의 Python 라이브러리에는 NumPy, SciPy, PyTorch, OpenCV Python, Keras, TensorFlow, Matplotlib, Theano, Requests 및 NLTK가 있습니다. 오픈 소스 프로그래밍 언어인 Python은 개발자가 언어 기능을 확장하기 위해 Python 기반 소프트웨어 도구(예: GUI 도구 키트)를 설계할 수 있는 유연성과 자유를 제공합니다.

읽기: 초보자를 위한 15가지 흥미로운 MATLAB 프로젝트 아이디어 및 주제

결론

활발한 커뮤니티와 우수한 표준 패키지가 있음에도 불구하고 Python은 Simulink Toolbox라는 특정 영역에서 MATLAB을 따라잡지 못합니다. 이 도구 상자는 그래픽 인터페이스에서 신호 처리 및 모델링을 위한 MATLAB의 기능을 확장합니다. Python에는 이러한 고급 기능을 수행할 수 있는 그래픽 인터페이스가 없습니다.

전반적으로 MATLAB과 Python은 모두 훌륭한 도구입니다. 하나는 특정 작업(MATLAB)을 위해 설계되었지만 다른 하나는 다양한 일반 작업을 수행할 수 있습니다.

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