MATLAB Vs Python: ความแตกต่างระหว่าง Matlab และ Python [2022]

การอภิปรายที่กำลังมาแรงในชุมชนวิทยาศาสตร์และคอมพิวเตอร์คือ MATLAB กับ Python บ่อยครั้งที่ผู้คนในชุมชนวิทยาศาสตร์พูดถึงการเปลี่ยนจาก MATLAB เป็น Python

ในขณะที่ MATLAB เป็นสภาพแวดล้อมการประมวลผลที่มีประสิทธิภาพสำหรับการดำเนินการคำนวณทางคณิตศาสตร์หรือทางเทคนิคที่เกี่ยวข้องกับอาร์เรย์ เมทริกซ์ และพีชคณิตเชิงเส้น Python ก็ได้รับความนิยมในด้านการคำนวณเช่นกัน เนื่องจาก Python รวมเอาพลังการคำนวณของ MATLAB และอำนวยความสะดวกในการพัฒนาแอปพลิเคชันทางวิทยาศาสตร์อย่างรวดเร็วและง่ายดาย ดูหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลของเราเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ MATLAB และ Python

ในบทความนี้ เราจะมาสำรวจความแตกต่างระหว่าง MATLAB และ Python

MATLAB กับ Python: มันคืออะไร?

MATLAB

MATLAB เป็นทั้งสภาพแวดล้อมการคำนวณเชิงตัวเลขเชิงพาณิชย์และภาษาการเขียนโปรแกรม อันที่จริงมันเป็นหนึ่งในภาษาการเขียนโปรแกรมขั้นสูงและได้รับการออกแบบมาอย่างดีสำหรับการคำนวณ ในช่วงปลายทศวรรษ 1970 Cleve Moler ได้เริ่มพัฒนา MATLAB เป็นสภาพแวดล้อมการคำนวณแบบหลายกระบวนทัศน์และภาษาที่พัฒนา โดย MathWorks

เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับการจัดการเมทริกซ์ การพล็อตข้อมูล การใช้อัลกอริธึม และการพัฒนาอินเทอร์เฟซผู้ใช้ แม้ว่า MATLAB ได้รับการออกแบบมาสำหรับฟังก์ชันการคำนวณเชิงตัวเลขเป็นหลัก แต่ก็ช่วยให้สามารถคำนวณเชิงสัญลักษณ์โดยใช้ เอ็นจิ้น สัญลักษณ์ MuPAD

Python

Python เป็นภาษาโปรแกรมโอเพ่นซอร์สระดับสูงสำหรับใช้งานทั่วไป ได้รับการพัฒนาโดย Guido van Rossum และเปิดตัวในปี 1991 ความเรียบง่ายเป็นหัวใจหลักของ Python และด้วยเหตุนี้จึงใช้แนวทาง OOP เพื่อช่วยให้นักพัฒนาเขียนโค้ดที่แม่นยำและสมเหตุสมผลสำหรับโครงการขนาดเล็กและขนาดใหญ่

Python รองรับกระบวนทัศน์การเขียนโปรแกรมหลายแบบ เช่น การเขียนโปรแกรมเชิงขั้นตอน, OOP และการเขียนโปรแกรมเชิงฟังก์ชัน นอกเหนือจากคุณสมบัติด้านไวยากรณ์และความสามารถในการอ่านโค้ดที่เรียบร้อยแล้ว สิ่งที่ดีที่สุดของ Python ก็คือมันมาพร้อมกับโฮสต์ของไลบรารีมาตรฐานสำหรับการทำงานด้านการเขียนโปรแกรมและการคำนวณที่แตกต่างกัน

MATLAB กับ Python: ความแตกต่างที่สำคัญ

มาดูความแตกต่างหลัก ๆ ระหว่าง MATLAB และ Python:

ธรรมชาติ

MATLAB เป็นซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สและเป็นผลิตภัณฑ์เชิงพาณิชย์ที่เป็นกรรมสิทธิ์ ดังนั้นคุณต้องซื้อมันจึงจะสามารถใช้งานได้ สำหรับกล่องเครื่องมือ MATLAB เพิ่มเติมทุกกล่องที่คุณต้องการติดตั้งและเรียกใช้ คุณจะต้องเสียค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม นอกเหนือจากด้านต้นทุนแล้ว สิ่งสำคัญที่ควรทราบคือ เนื่องจาก MATLAB ได้รับการออกแบบมาเป็นพิเศษสำหรับ MathWorks ฐานผู้ใช้จึงค่อนข้างจำกัด นอกจากนี้ หาก MathWorks ต้องเลิกกิจการ MATLAB ก็จะสูญเสียความสำคัญทางอุตสาหกรรมไป

Python เป็นภาษาโปรแกรมโอเพนซอร์ซ ต่างจาก MATLAB ซึ่งหมายความว่าฟรีทั้งหมด คุณสามารถดาวน์โหลดและติดตั้ง Python และทำการเปลี่ยนแปลงซอร์สโค้ดเพื่อให้เหมาะกับความต้องการของคุณมากที่สุด ด้วยเหตุนี้ Python จึงมีผู้ติดตามและฐานผู้ใช้ที่ใหญ่ขึ้น โดยธรรมชาติแล้ว ชุมชน Python นั้นค่อนข้างกว้างขวาง โดยมีนักพัฒนาหลายแสนคนที่มีส่วนสนับสนุนอย่างแข็งขันในการปรับปรุงภาษาอย่างต่อเนื่อง ดังที่เราได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ Python เสนอแพ็คเกจฟรีมากมาย ทำให้เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับนักพัฒนาทั่วโลก

ไวยากรณ์

ความแตกต่างทางเทคนิคที่โดดเด่นที่สุดระหว่าง MATLAB และ Python นั้นอยู่ในรูปแบบไวยากรณ์ แม้ว่า MATLAB จะถือว่าทุกอย่างเป็นอาร์เรย์ แต่ Python จะถือว่าทุกอย่างเป็นอ็อบเจกต์ทั่วไป ตัวอย่างเช่น ใน MATLAB สตริงอาจเป็นอาร์เรย์ของสตริงหรืออาร์เรย์ของอักขระก็ได้ แต่ใน Python สตริงจะแสดงด้วยอ็อบเจ็กต์ที่ไม่ซ้ำกันซึ่งเรียกว่า "str" อีกตัวอย่างหนึ่งที่เน้นความแตกต่างระหว่างไวยากรณ์ของ MATLAB และ Python คือใน MATLAB ความคิดเห็นคือสิ่งที่เริ่มต้นหลังจากเครื่องหมายเปอร์เซ็นต์ (%) ในทางตรงกันข้าม ความคิดเห็นใน Python มักจะใช้สัญลักษณ์แฮช (#)

IDE

MATLAB ภูมิใจนำเสนอสภาพแวดล้อมการพัฒนาแบบบูรณาการ มันเป็นอินเทอร์เฟซที่เรียบร้อยพร้อมคอนโซลที่อยู่ตรงกลางซึ่งคุณสามารถพิมพ์คำสั่งได้ ในขณะที่ตัวสำรวจตัวแปรจะอยู่ทางด้านขวา คุณจะพบไดเร็กทอรีรายการทางด้านซ้าย

ในทางกลับกัน Python ไม่รวมสภาพแวดล้อมการพัฒนาเริ่มต้น ผู้ใช้ต้องเลือก IDE ที่เหมาะกับข้อกำหนดเฉพาะของตน Anaconda ซึ่งเป็นแพ็คเกจ Python ยอดนิยม ประกอบด้วย IDE ที่แตกต่างกันสองแบบ ได้แก่ Spyder และ JupyterLab ซึ่งทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพเท่ากับ MATLAB IDE

เครื่องมือ

ภาษาการเขียนโปรแกรมมักจะมาพร้อมกับชุดเครื่องมือพิเศษเพื่อรองรับความต้องการของผู้ใช้ที่หลากหลาย ตั้งแต่การสร้างแบบจำลองข้อมูลทางวิทยาศาสตร์ไปจนถึงการสร้างแบบจำลอง ML เครื่องมือแบบบูรณาการทำให้กระบวนการพัฒนาง่ายขึ้น เร็วขึ้น และราบรื่นยิ่งขึ้น

แม้ว่า MATLAB จะไม่มีไลบรารีจำนวนมาก แต่ไลบรารีมาตรฐานของ MATLAB มีชุดเครื่องมือแบบบูรณาการเพื่อให้ครอบคลุมความท้าทายทางวิทยาศาสตร์และการคำนวณที่ซับซ้อน สิ่งที่ดีที่สุดเกี่ยวกับ ชุดเครื่องมือ MATLAB คือผู้เชี่ยวชาญพัฒนา ทดสอบอย่างเข้มงวด และมีเอกสารประกอบอย่างดีสำหรับการดำเนินงานทางวิทยาศาสตร์และวิศวกรรม ชุดเครื่องมือนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้ทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ และยังผสานรวมกับสภาพแวดล้อมการประมวลผลแบบคู่ขนานและ GPU ได้อย่างราบรื่น นอกจากนี้ เนื่องจากได้รับการอัปเดตร่วมกัน คุณจะได้รับเครื่องมือเวอร์ชันที่เข้ากันได้อย่างสมบูรณ์

สำหรับ Python ไลบรารีทั้งหมดมีโมดูลที่มีประโยชน์มากมายสำหรับความต้องการและเฟรมเวิร์กในการเขียนโปรแกรมที่แตกต่างกัน ไลบรารี Python ที่ดีที่สุดบางตัว ได้แก่ NumPy, SciPy, PyTorch, OpenCV Python, Keras, TensorFlow, Matplotlib, Theano, Requests และ NLTK ในฐานะที่เป็นภาษาโปรแกรมโอเพนซอร์ส Python ให้ความยืดหยุ่นและอิสระแก่นักพัฒนาในการออกแบบเครื่องมือซอฟต์แวร์ที่ใช้ Python (เช่น ชุดเครื่องมือ GUI) เพื่อขยายขีดความสามารถของภาษา

อ่าน: 15 แนวคิดและหัวข้อโครงการ MATLAB ที่น่าสนใจสำหรับผู้เริ่มต้น

บทสรุป

แม้จะมีชุมชนที่กระตือรือร้นและแพ็คเกจมาตรฐานที่ยอดเยี่ยม แต่ Python ยังไม่สามารถจับคู่กับ MATLAB ในพื้นที่เฉพาะอย่าง Simulink Toolbox กล่องเครื่องมือนี้ขยายความสามารถของ MATLAB สำหรับการประมวลผลสัญญาณและการสร้างแบบจำลองในอินเทอร์เฟซแบบกราฟิก Python ไม่มีส่วนต่อประสานกราฟิกที่สามารถใช้งานฟังก์ชั่นขั้นสูงเหล่านี้ได้

โดยรวมแล้ว ทั้ง MATLAB และ Python เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยม แม้ว่าตัวหนึ่งถูกออกแบบมาสำหรับงานเฉพาะ (MATLAB) แต่อีกตัวหนึ่งสามารถดำเนินการทั่วไปได้หลากหลาย

หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ MATLAB, แมชชีนเลิร์นนิง และหัวข้อที่เกี่ยวข้อง โปรดดูที่ IIIT-B & upGrad's PG Diploma in Machine Learning & AI ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีการฝึกอบรมที่เข้มงวดมากกว่า 450 ชั่วโมง 30+ กรณีศึกษาและการมอบหมายงาน, สถานะศิษย์เก่า IIIT-B, โครงการหลักที่ปฏิบัติได้จริงมากกว่า 5 โครงการและความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ

หากคุณอยากเรียนรู้เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ลองดู โปรแกรม Executive PG ของ IIIT-B & upGrad ใน Data Science ซึ่งสร้างขึ้นสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 10 รายการ เวิร์กช็อปภาคปฏิบัติจริง การให้คำปรึกษากับผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม 1 -on-1 พร้อมที่ปรึกษาในอุตสาหกรรม การเรียนรู้มากกว่า 400 ชั่วโมงและความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ