Джиззакский филиал национального университета узбекистана имени мирзо улугбека. Кафедра компьютерных наук и програмирования

Преимущества Python перед Matlab

1. Код Python более компактен и удобен для чтения, чем код Matlab — В отличие от Matlab, который использует оператор end для указания конца блока, Python определяет размер блока на основе отступа. — Python использует квадратные скобки для индексации и круглые скобки для функций и методов, в то время как Matlab использует круглые скобки для обоих, что затрудняет дифференциацию и понимание Matlab. — Лучшая читабельность Python приводит к меньшему количеству ошибок и более быстрой отладке.
2. В то время как большинство языков программирования, включая Python, используют индексацию на основе нуля, Matlab использует индексацию на основе одного, что делает перевод более запутанным для пользователей.
3. Объектно-ориентированное программирование (ООП) в Python-это простая гибкость, в то время как схема ООП в Matlab сложна и запутанна
4. Python свободен и открыт – В то время как Python-это программирование с открытым исходным кодом, большая часть Matlab закрыта – Разработчики Python поощряют пользователей вводить предложения для программного обеспечения, в то время как разработчики Matlab не предлагают такого взаимодействия
5. Нет аналога Matlab для оператора импорта Python 6. Python предлагает более широкий выбор графических пакетов и наборов инструментов
В исследовании Стива Хэнли о тесте скорости между Python и MATLAB для анализа вибрации

Python против R

Некоторые действительно важные различия, которые следует учитывать, когда кто-то выбирает R или Python друг над другом:
– Машинное обучение состоит из 2 этапов. Этап построения модели и прогнозирования. Как правило, построение модели выполняется в виде пакетного процесса, а прогнозы выполняются в режиме реального времени. Процесс построения модели-это интенсивный вычислительный процесс, в то время как прогнозирование происходит в мгновение ока. Таким образом, производительность алгоритма в Python или R на самом деле не влияет на время обращения пользователя. Python 1, R 1.
– Production : Реальная разница между Python и R заключается в готовности к производству. Python, как таковой, является полноценным языком программирования, и многие организации используют его в своих производственных системах. R-это программное обеспечение для статистического программирования, пользующееся популярностью у многих академических кругов, и в связи с ростом науки о данных, наличием библиотек и открытым исходным кодом отрасль начала использовать R. Многие из этих организаций имеют свои производственные системы либо на Java, C++, C#, Python и т.д. Таким образом, в идеале они хотели бы иметь систему прогнозирования на одном языке, чтобы уменьшить задержки и проблемы с обслуживанием. Python 2, R 1.
– Библиотеки : Оба языка имеют огромные и надежные библиотеки. R имеет более 5000 библиотек, обслуживающих многие домены, в то время как Python имеет несколько невероятных пакетов, таких как Pandas, NumPy, SciPy, Scikit Learn, Matplotlib. Python 3, R 2.
– Разработка : Оба языка являются интерпретируемыми языками. Многие говорят, что python легко выучить, это почти то же самое, что читать по-английски (проще говоря), но R требует больше первоначальных усилий для изучения. Кроме того, у обоих из них есть хорошие IDE (Spyder etc для Python и RStudio для R). Python 4, R 2.
– Скорость : У программного обеспечения R изначально были проблемы с большими вычислениями (скажем, с умножением матриц nxn). Но эта проблема решается с введением R компанией Revolution Analytics. Они переписали интенсивные вычислительные операции на языке Си, который невероятно быстр. Python, будучи языком высокого уровня, относительно медленный. Python 4, R 3.
– Визуализация : В науке о данных мы часто склонны отображать данные, чтобы продемонстрировать пользователям шаблоны. Поэтому визуализация становится важным критерием при выборе программного обеспечения, и R полностью убивает Python в этом отношении. Спасибо Хэдли Уикхему за невероятный пакет ggplot2. Р выигрывает, опустив руки. Python 4, R 4.
– Работа с большими данными : Одним из ограничений R является хранение данных в системной памяти (ОЗУ). Таким образом, объем оперативной памяти становится ограничением при обработке больших данных. Python работает хорошо, но я бы сказал, что, поскольку и R, и Python имеют разъемы HDFS, использование инфраструктуры Hadoop даст существенное повышение производительности. Итак, Python 5, R 5.
Таким образом, оба языка одинаково хороши. Поэтому, в зависимости от чьей-то области и места, где он работает, он должен умно выбирать правильный язык. Мир технологий обычно предпочитает использовать один язык. Бизнес-пользователи (маркетинговая аналитика, розничная аналитика) обычно используют статистические языки программирования, такие как R, поскольку они часто выполняют быстрое прототипирование и создают визуализации (что быстрее выполняется в R, чем в Python).
Python, безусловно, является самым популярным вводным языком, который преподавался, из выбора в этом списке. Он превзошел Java, который до недавнего времени был самым используемым языком вводного обучения за последнее десятилетие. Python был добавлен в учебную программу большинства школ благодаря его простым в освоении и использовании программам и функциям. С Python начинающим студентам не нужно сосредотачивать свою энергию на таких деталях, как типы, компиляторы, написание шаблонного кода и других алгоритмов. Python позволяет студентам легко кодировать и заставлять программу выполнять задачи, которые они хотят видеть выполненными