MATLAB vs Python: różnica między Matlabem a Pythonem [2022]

Jedną z popularnych debat w społeczności naukowej i komputerowej jest to, że MATLAB kontra Python. Często ludzie ze społeczności naukowej mówią o przejściu z MATLAB do Pythona.

Podczas gdy MATLAB jest solidnym środowiskiem obliczeniowym do matematycznych lub technicznych operacji obliczeniowych obejmujących tablice, macierze i algebrę liniową, Python zyskuje również na popularności w dziedzinie obliczeń. Dzieje się tak, ponieważ Python wykorzystuje moc obliczeniową MATLAB i ułatwia szybkie i łatwe tworzenie aplikacji naukowych. Sprawdź nasze kursy nauki o danych, aby dowiedzieć się więcej o MATLAB i Pythonie.

W tym artykule przyjrzymy się różnicom między MATLAB a Pythonem.

MATLAB vs. Python: czym one są?

MATLAB

MATLAB to zarówno komercyjne środowisko obliczeń numerycznych, jak i język programowania. W rzeczywistości jest to jeden z najbardziej zaawansowanych i najlepiej zaprojektowanych języków programowania komputerów. Pod koniec lat 70. Cleve Moler rozpoczął rozwój MATLAB. Jest to wieloparadygmatyczne środowisko obliczeniowe i język opracowany przez MathWorks .

Jest to doskonałe narzędzie do manipulacji macierzą, kreślenia danych, implementacji algorytmów i tworzenia interfejsów użytkownika. Chociaż MATLAB jest przeznaczony głównie do funkcji obliczeń numerycznych, pozwala na obliczenia symboliczne za pomocą silnika symbolicznego MuPAD .

Pyton

Python jest otwartym, wysokopoziomowym językiem programowania ogólnego przeznaczenia. Został opracowany przez Guido van Rossuma i wydany w 1991 roku. Prostota leży u podstaw Pythona, dlatego wykorzystuje podejście OOP, aby pomóc programistom w pisaniu precyzyjnego i logicznego kodu dla małych i dużych projektów.

Python obsługuje wiele paradygmatów programowania, takich jak programowanie proceduralne, OOP i programowanie funkcjonalne. Oprócz zgrabnej składni i funkcji czytelności kodu, najlepszym aspektem Pythona jest to, że jest wyposażony w szereg standardowych bibliotek do wykonywania różnych zadań programistycznych i obliczeniowych.

MATLAB vs. Python: kluczowe różnice

Spójrzmy na niektóre z głównych różnic między MATLAB i Python:

Natura

MATLAB to oprogramowanie o zamkniętym kodzie źródłowym i zastrzeżony produkt komercyjny. Dlatego musisz go kupić, aby móc z niego korzystać. Za każdy dodatkowy zestaw narzędzi MATLAB, który chcesz zainstalować i uruchomić, musisz ponieść dodatkowe opłaty. Pomijając aspekt kosztów, należy zauważyć, że ponieważ MATLAB jest specjalnie zaprojektowany dla MathWorks, jego baza użytkowników jest dość ograniczona. Ponadto, gdyby MathWorks kiedykolwiek zbankrutował, MATLAB straciłby na znaczeniu przemysłowym.

W przeciwieństwie do MATLAB, Python jest językiem programowania o otwartym kodzie źródłowym, co oznacza, że ​​jest całkowicie darmowy. Możesz pobrać i zainstalować Pythona oraz wprowadzać zmiany w kodzie źródłowym, aby najlepiej odpowiadał Twoim potrzebom. Z tego powodu Python cieszy się większym zainteresowaniem fanów i bazą użytkowników. Oczywiście społeczność Pythona jest dość rozległa, a setki i tysiące programistów aktywnie przyczynia się do ciągłego wzbogacania języka. Jak wspomnieliśmy wcześniej, Python oferuje wiele darmowych pakietów, co czyni go atrakcyjnym wyborem dla programistów na całym świecie.

Składnia

Najbardziej zauważalną techniczną różnicą między MATLAB i Pythonem jest ich składnia. Podczas gdy MATLAB traktuje wszystko jako tablicę, Python traktuje wszystko jako obiekt ogólny. Na przykład w MATLAB ciągi mogą być tablicami ciągów lub tablicami znaków, ale w Pythonie ciągi są oznaczane przez unikalny obiekt o nazwie „str”. Innym przykładem podkreślającym różnicę między składnią MATLAB a Pythonem jest to, że w MATLAB komentarz to wszystko, co zaczyna się po znaku procentu (%). W przeciwieństwie do tego, komentarze w Pythonie zwykle następują po symbolu hash (#).

IDE

MATLAB szczyci się posiadaniem integrującego środowiska programistycznego. Jest to zgrabny interfejs z konsolą umieszczoną pośrodku, na której można wpisywać polecenia, podczas gdy eksplorator zmiennych znajduje się po prawej stronie, a po lewej znajduje się spis katalogów.

Z drugiej strony Python nie zawiera domyślnego środowiska programistycznego. Użytkownicy muszą wybrać środowisko IDE, które odpowiada ich specyfikacji wymagań. Anaconda, popularny pakiet Pythona, zawiera dwa różne IDE – Spyder i JupyterLab – które działają równie wydajnie jak IDE MATLAB.

Narzędzia

Językom programowania towarzyszy zwykle zestaw wyspecjalizowanych narzędzi, które obsługują szeroki zakres wymagań użytkowników, od modelowania danych naukowych po budowanie modeli ML. Zintegrowane narzędzia sprawiają, że proces rozwoju jest łatwiejszy, szybszy i bardziej płynny.

Chociaż MATLAB nie posiada wielu bibliotek, jego standardowa biblioteka zawiera zintegrowane zestawy narzędzi do obsługi złożonych wyzwań naukowych i obliczeniowych. Najlepszą rzeczą w zestawach narzędzi MATLAB jest to, że eksperci je opracowują, rygorystycznie testowane i dobrze udokumentowane pod kątem operacji naukowych i inżynieryjnych. Zestawy narzędzi zostały zaprojektowane z myślą o wydajnej współpracy, a także bezproblemowej integracji ze środowiskami obliczeń równoległych i procesorami graficznymi. Co więcej, ponieważ są one aktualizowane razem, otrzymujesz w pełni kompatybilne wersje narzędzi.

Jeśli chodzi o Python, wszystkie jego biblioteki zawierają wiele przydatnych modułów dla różnych potrzeb programistycznych i frameworków. Niektóre z najlepszych bibliotek Pythona to NumPy, SciPy, PyTorch, OpenCV Python, Keras, TensorFlow, Matplotlib, Theano, Requests i NLTK. Będąc językiem programowania o otwartym kodzie źródłowym, Python oferuje programistom elastyczność i swobodę w projektowaniu narzędzi programowych opartych na języku Python (takich jak zestawy narzędzi GUI) w celu rozszerzenia możliwości języka.

Przeczytaj: 15 ciekawych pomysłów i tematów na projekty MATLAB dla początkujących

Wniosek

Pomimo posiadania aktywnej społeczności i doskonałych standardowych pakietów, Python nie pasuje do MATLAB w jednym konkretnym obszarze - Simulink Toolbox. Ten zestaw narzędzi rozszerza możliwości MATLAB w zakresie przetwarzania i modelowania sygnałów w interfejsie graficznym. Pythonowi brakuje interfejsu graficznego, który mógłby wykonywać te zaawansowane funkcje.

Ogólnie rzecz biorąc, zarówno MATLAB, jak i Python to doskonałe narzędzia. Podczas gdy jeden jest przeznaczony do określonych zadań (MATLAB), inny może wykonywać szeroką gamę ogólnych operacji.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej na temat MATLAB, uczenia maszynowego i związanych z nim tematów, sprawdź dyplom PG IIIT-B i upGrad w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 450 godzin rygorystycznego szkolenia, ponad 30 studia przypadków i zadania, status absolwentów IIIT-B, ponad 5 praktycznych praktycznych projektów zwieńczenia i pomoc w pracy z najlepszymi firmami.

Jeśli jesteś zainteresowany nauką o danych, sprawdź program IIIT-B i upGrad Executive PG w dziedzinie Data Science , który jest stworzony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 10 studiów przypadków i projektów, praktyczne warsztaty praktyczne, mentoring z ekspertami z branży, 1 -on-1 z mentorami branżowymi, ponad 400 godzin nauki i pomocy w pracy z najlepszymi firmami.