پایتون در مقابل متلب: آیا یکی از دیگری بهتر است؟

زبانهای مختلفی برای توسعه دهندگان در زمینه هوش مصنوعی و علم داده وجود دارد. با این حال ، دانش آموزان اغلب هنگام تصمیم گیری بین کدام زبان برنامه نویسی برای آنها مناسب تر است ، در یک دو راهی قرار می گیرند. این امر صادق است ، به ویژه هنگامی که گزینه ها Python و MATLAB هستند. هیچ پاسخ قطعی وجود ندارد. متلب برای مدت طولانی در محاسبات علمی حضور داشته است در حالی که پایتون با ظهور هوش مصنوعی ، یادگیری عمیق و یادگیری ماشین به عنوان یک زبان برنامه نویسی کارآمد تکامل یافته است. اگرچه هر دو برای انجام تجزیه و تحلیل داده های مختلف و انجام کارهای مختلف استفاده می شوند ، اما تفاوت های اساسی وجود دارد.

 

پایتون
این زبان برنامه نویسی تعاملی و شی گرا شبیه به PERL یا Ruby است. عمدتا به گونه ای طراحی شده است که خواندن آن آسان و پیاده سازی آن بسیار ساده است. منبع باز است ، به این معنی که استفاده از آن رایگان است. پایتون می تواند روی تمام سیستم عامل ها اجرا شود. پایتون توسط Guido van Rossum توسعه داده شد و در سال 1991 راه اندازی شد. علاوه بر نحو و قابلیت خواندن کد ، پایتون همچنین با تعدادی کتابخانه معمولی برای انجام کارهای کاملاً متفاوت برنامه نویسی و محاسبات ارائه شده است.

 

متلب
مخفف عبارت Matrix Laboratory است. در اواخر دهه 1970 ، کلیو مولر توسعه MATLAB را آغاز کرد. توسعه یافته توسط MathWorks ، محاسبه عددی چند پارادایمی را ارائه می دهد که محیط دسکتاپ تنظیم شده برای تجزیه و تحلیل های تکراری و فرایندهای طراحی را با یک زبان برنامه نویسی که به طور مستقیم ریاضیات ماتریس و آرایه را بیان می کند ، ترکیب می کند. ویرایشگر زنده آن شامل ایجاد اسکریپت هایی است که کد ، خروجی و متن قالب بندی شده را در یک نوت بوک اجرایی ترکیب می کند.

 

تفاوت در چیست؟
MATLAB یک برنامه نرم افزاری منبع بسته و یک محصول تجاری اختصاصی است. این بدان معناست که فرد باید مبلغ هنگفتی را برای استفاده از MATLAB بپردازد. در مقابل ، پایتون یک زبان برنامه نویسی منبع باز است ، به این معنی که کاملاً رایگان است. فقط کافی است Python را بارگیری و نصب کرده و برای به دست آوردن نتایج ، تغییراتی در کد منبع ایجاد کنید.

بعد ، MATLAB دارای یک محیط توسعه یکپارچه است. این یک رابط کاربری مرتب با یک کنسول است که در مرکز آن قرار دارد و کاربر می تواند دستورات را در آن تایپ کند ، در حالی که یک اکسپلورر متغیر در سمت راست و یک فهرست فهرست در سمت چپ قرار دارد. متأسفانه ، پایتون یک محیط توسعه پیش فرض را شامل نمی شود. کاربران باید یک IDE را انتخاب کنند که متناسب با مشخصات مورد نیاز آنها باشد.

در حالی که MATLAB از دستورات پایانی به عنوان بسته استفاده می کند (به عنوان مثال ، برای نشان دادن پایان یک بلوک) ، پایتون دامنه یک بلوک را بر اساس تورفتگی تعیین می کند. این برنامه نویسان پایتون را مجبور می کند تا بلوک های کد را تورفت کنند. علاوه بر این ، پایتون از براکت های مربعی برای نمایه سازی و پرانتز برای فراخوانی عملکرد و روش استفاده می کند. MATLAB برای هر دو از پرانتز استفاده می کند. استفاده از براکت مربع برای نمایه سازی برای خوانایی مهم است و زندگی برنامه نویسان را که باید با چندین زبان کار کنند راحت تر می کند. استفاده از پرانتز برای نمایه سازی و فراخوانی عملکردها درک آن را دشوار می کند و یک منبع اشکال مکرر است. پایتون همچنین از نمایه سازی مبتنی بر صفر استفاده می کند که بهتر از نمایه سازی تک پایه MATLAB است. علاوه بر این ، پایتون از تکالیف تقویت شده و استفاده نامحدود از کلمات تحت اللفظی در عبارات پشتیبانی می کند.

پایتون برای برنامه نویسی تحت وب مناسب است ، در حالی که MATLAB اجازه می دهد دستکاری های ماتریس ، رسم توابع و داده ها و ایجاد رابط کاربر انجام شود. در مهندسی ، پایتون همچنین به شبیه سازی ، ارتعاشات ، مدل سازی مهندسی و حرکت پویا کمک می کند. در همین حال ، جعبه ابزار IC برای پردازش تصویر در MATLAB آن را به گزینه ای بهتر برای تقسیم بندی ، استخراج و تجزیه و تحلیل داده های تصویر تبدیل می کند. اما در پایتون ، پردازش تصویر به بسته های خارجی متکی است. کتابخانه های Numpy و Scipy پایتون الگوریتم های زیادی برای پردازش تصویر ارائه می دهند.

نتایج در پایتون اساساً مشابه این است که نشان می دهد توابع OLS statsmodels فوق العاده پیشرفته هستند. سپس ، MATLAB ارتقاء سرعت عظیمی را نشان می دهد و نشان می دهد که چگونه کد ریاضی مبتنی بر متغیر مستقیم محلی برای سرعت مطلوب است. برای این مدل ، MATLAB چندین برابر سریعتر از پایتون است.