MATLAB vs Python: Diferença entre Matlab e Python [2022]

Publicados: 2021-01-05

Um dos debates de tendências na comunidade científica e de computação é MATLAB vs. Python. Muitas vezes, as pessoas da comunidade científica falam sobre a transição do MATLAB para o Python.

Enquanto o MATLAB é um ambiente de computação robusto para operações de computação matemática ou técnica envolvendo arrays, matrizes e álgebra linear, o Python também está ganhando popularidade na área de computação. Isso ocorre porque o Python incorpora o poder computacional do MATLAB e facilita o desenvolvimento rápido e fácil de aplicativos científicos. Confira nossos cursos de ciência de dados para saber mais sobre MATLAB e Python.

Neste artigo, exploraremos as diferenças entre MATLAB e Python.

Índice

MATLAB vs. Python: O que são?

MATLAB

O MATLAB é um ambiente de computação numérica comercial e uma linguagem de programação. Na verdade, é uma das linguagens de programação mais avançadas e bem projetadas para computação. No final da década de 1970, Cleve Moler iniciou o desenvolvimento do MATLAB. É um ambiente de computação multiparadigma e linguagem desenvolvida pela MathWorks .

É uma excelente ferramenta para manipulação de matrizes, plotagem de dados, implementação de algoritmos e desenvolvimento de interfaces de usuário. Embora o MATLAB seja projetado principalmente para funções de computação numérica, ele permite computação simbólica usando o mecanismo simbólico MuPAD .

Pitão

Python é uma linguagem de programação de uso geral, de alto nível e de código aberto. Ele foi desenvolvido por Guido van Rossum e lançado em 1991. A simplicidade está no cerne do Python e, portanto, ele usa a abordagem OOP para ajudar os desenvolvedores a escrever código preciso e lógico para projetos pequenos e grandes.

Python suporta vários paradigmas de programação, como programação procedural, POO e programação funcional. Além de seus recursos de sintaxe e legibilidade de código, o melhor aspecto do Python é que ele vem equipado com uma série de bibliotecas padrão para realizar diferentes tarefas de programação e computação.

MATLAB vs. Python: as principais diferenças

Vejamos algumas das principais diferenças entre MATLAB e Python:

Natureza

MATLAB é um software de código fechado e um produto comercial proprietário. Assim, você precisa comprá-lo para poder usá-lo. Para cada caixa de ferramentas MATLAB adicional que você deseja instalar e executar, você precisa incorrer em custos adicionais. Deixando de lado o aspecto do custo, é essencial notar que, como o MATLAB foi projetado especialmente para o MathWorks, sua base de usuários é bastante limitada. Além disso, se o MathWorks algum dia saísse do mercado, o MATLAB perderia sua importância industrial.

Ao contrário do MATLAB, o Python é uma linguagem de programação de código aberto, o que significa que é totalmente gratuito. Você pode baixar e instalar o Python e fazer alterações no código-fonte para melhor atender às suas necessidades. Devido a esse motivo, o Python desfruta de um número maior de fãs e base de usuários. Naturalmente, a comunidade Python é bastante extensa, com centenas e milhares de desenvolvedores contribuindo ativamente para enriquecer a linguagem continuamente. Como afirmamos anteriormente, o Python oferece vários pacotes gratuitos, tornando-o uma opção atraente para desenvolvedores em todo o mundo.

Sintaxe

A diferença técnica mais notável entre MATLAB e Python está em sua sintaxe. Enquanto o MATLAB trata tudo como um array, o Python trata tudo como um objeto geral. Por exemplo, no MATLAB, strings podem ser arrays de strings ou arrays de caracteres, mas em Python, strings são denotadas por um objeto único chamado “str”. Outro exemplo que destaca a diferença entre a sintaxe do MATLAB e do Python é que no MATLAB, um comentário é qualquer coisa que comece após o sinal de porcentagem (%). Em contraste, os comentários em Python normalmente seguem o símbolo de hash (#).

IDE

O MATLAB se orgulha de ter um ambiente de desenvolvimento integrador. É uma interface elegante com um console localizado no centro, onde você pode digitar comandos, enquanto um explorador de variáveis ​​fica à direita, você encontrará uma lista de diretórios à esquerda.

Por outro lado, o Python não inclui um ambiente de desenvolvimento padrão. Os usuários precisam escolher um IDE que atenda às especificações de seus requisitos. Anaconda, um pacote Python popular, engloba dois IDEs diferentes – Spyder e JupyterLab – que funcionam tão eficientemente quanto o IDE MATLAB.

Ferramentas

As linguagens de programação geralmente são acompanhadas por um conjunto de ferramentas especializadas para dar suporte a uma ampla gama de requisitos do usuário, desde a modelagem de dados científicos até a construção de modelos de ML. Ferramentas integradas tornam o processo de desenvolvimento mais fácil, rápido e contínuo.

Embora o MATLAB não tenha muitas bibliotecas, sua biblioteca padrão inclui kits de ferramentas integrados para cobrir desafios científicos e computacionais complexos. A melhor coisa sobre os kits de ferramentas do MATLAB é que os especialistas os desenvolvem, rigorosamente testados e bem documentados para operações científicas e de engenharia. Os kits de ferramentas são projetados para colaborar com eficiência e também integrar-se perfeitamente a ambientes de computação paralela e GPUs. Além disso, como eles são atualizados juntos, você obtém versões totalmente compatíveis das ferramentas.

Quanto ao Python, todas as suas bibliotecas contêm muitos módulos úteis para diferentes necessidades e estruturas de programação. Algumas das melhores bibliotecas Python incluem NumPy, SciPy, PyTorch, OpenCV Python, Keras, TensorFlow, Matplotlib, Theano, Requests e NLTK. Sendo uma linguagem de programação de código aberto, o Python oferece flexibilidade e liberdade aos desenvolvedores para projetar ferramentas de software baseadas em Python (como kits de ferramentas GUI) para estender os recursos da linguagem.

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Conclusão

Apesar de ter uma comunidade ativa e excelentes pacotes padrão, o Python não consegue se igualar ao MATLAB em uma área específica – o Simulink Toolbox. Esta caixa de ferramentas estende os recursos do MATLAB para processamento e modelagem de sinais em uma interface gráfica. O Python não possui uma interface gráfica que possa executar essas funções avançadas.

No geral, tanto o MATLAB quanto o Python são excelentes ferramentas. Enquanto um é projetado para tarefas específicas (MATLAB), outro pode executar uma ampla variedade de operações genéricas.

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Quais são as principais diferenças entre MATLAB e Python?

Python é uma linguagem de alto nível, é mais amigável, mais legível e mais portátil. MATLAB é uma linguagem de baixo nível e não é boa em alguns algoritmos, como bioinformática. O MATLAB tem a função da matriz, e o Python pode usar o NumPy, e a biblioteca pode obter resultados semelhantes. MATLAB tem uma capacidade de cálculo matemático muito forte, Python é difícil de fazer. Python não tem suporte a matriz, mas a biblioteca NumPy pode ser alcançada. O MATLAB é particularmente bom em processamento de sinal, processamento de imagem, no qual o Python não é forte, e o desempenho também é muito pior.

O MATLAB é melhor que o Python para aprendizado de máquina?

Depende de seus objetivos e recursos. Se você quiser se concentrar em aprendizado de máquina, o Python também tem suas próprias bibliotecas (por exemplo, Scikit-learn), que são muito poderosas, e também existem algumas bibliotecas criadas pela comunidade (por exemplo, PyBrain). O MATLAB é mais focado em computação numérica, portanto, se você estiver mais interessado em aspectos teóricos do aprendizado de máquina, o MATLAB pode ser a melhor escolha. Também vale a pena mencionar que as estruturas de aprendizado de máquina mais populares (por exemplo, Scikit-learn) são escritas em Python.

Qual é mais rápido, MATLAB ou Python?

De acordo com este benchmark, o MATLAB é mais rápido que o Python. Mas esse benchmark não é feito em um algoritmo em tempo real. Então, achamos que é difícil usar números como uma resposta definitiva. Existem duas maneiras muito diferentes de medir a velocidade neste mundo. Primeiro, há a velocidade com que um algoritmo resolve um problema. O segundo tipo é a velocidade na qual um programa é executado. O primeiro é melhor medido com algo como Receitas Numéricas ou similares. Este último é melhor medido com algum código de produção.