Разное

Язык программирования matlab: MATLAB — Энциклопедия языков программирования

Содержание

MATLAB как язык программирования

Список видео, входящих в плейлист "Силовая электроника":

  1. Модульное тестирование в MATLAB
  2. ООП в MATLAB: Разработка приложений
  3. ООП в MATLAB: Пользовательские типы данных
  4. Обработка исключений в MATLAB: Конструкция Try…Catch
  5. Обработка исключений в MATLAB: Объект Mexception
  6. Профилирование кода в MATLAB
  7. Работа с вебсервисами в MATLAB
  8. Вызов системных команд ОС из MATLAB
  9. Использование унаследованного кода в MATLAB: Интеграция С/С++
  10. Использование унаследованного кода в MATLAB: Вызов разделяемых библиотек
  11. Использование унаследованного кода в MATLAB: Работа с Java
  12. Алгоритм бинарного поиска: пример реализации в MATLAB
  13. Хеш-таблицы с container.Map

Модульное тестирование в MATLAB

В этом видео будут показаны подходы к модульному тестированию в MATLAB. Дается обзор как простого тестирования, так и использование фреймворка MUnit.

ООП в MATLAB: Разработка приложений

В этом видео будет показано как применять методы ООП в MATLAB для разработки приложений с помощью инструмента AppDesigner. Более подробно ООП в MATLAB рассмотрено в курсе MLCO.

ООП в MATLAB: Пользовательские типы данных

В этом видео будет показано как применять методы ООП в MATLAB для разработки пользовательских типов данных на примере создания типа данных для связанного списка. Более подробно ООП в MATLAB рассмотренно в курсе MLCO.

Обработка исключений в MATLAB: Конструкция Try…Catch

В этом видео будет показана продвинутая обработка ошибок в MATLAB. Дается обзор классической конструкции try...catch в контексте обработки ошибок.

Обработка исключений в MATLAB: Объект Mexception

В этом видео будет показана продвинутая обработка ошибок в MATLAB. Рассматривается работа с объектом исключения MException и функциями throw и rethrow.

Профилирование кода в MATLAB

В этом видео будет показана работа с профилировщиком кода в MATLAB на примере профилирования методов класса, созданного в видео ООП в MATLAB: Пользовательские типы данных. Дается объяснение результатов профилирования, а также обсуждаются подходы к профилированию.

Работа с вебсервисами в MATLAB

В этом видео будет показано как MATLAB взаимодействует с вебсервисами и хранилищами данных.

Вызов системных команд ОС из MATLAB

В этом видео будут показаны подходы к вызову команд ОС и сценариев shell/batch. На примере простой функции ping показан рабочий процесс использования команд ОС.

Использование унаследованного кода в MATLAB: Интеграция С/С++

В этом видео будет показано как переиспользовать унаследованный код на ЯП C/C++ на примере работы с API MATLAB для C/C++ кода, MEX API.

Использование унаследованного кода в MATLAB: Вызов разделяемых библиотек

В этом видео будет показано как переиспользовать унаследованный код на ЯП C/C++ на примере импорта разделяемых библиотек (shared library).

Использование унаследованного кода в MATLAB: Работа с Java

В этом видео будет показано как переиспользовать унаследованный код на ЯП Java. Рассмотрено использование как типов данных Java, так и импорт пакетов Java.

Алгоритм бинарного поиска: пример реализации в MATLAB

Данное видео показывает пример реализации популярного алгоритма бинарного поиска (дихтомии) и способ ускорения алгоритмов MATLAB с помощью MATLAB Coder.

Хеш-таблицы с container.Map

В данном видео рассмотрена реализация ассоциативных массивов в MATLAB. 

MATLAB: инструмент будущего или дорогая игрушка | GeekBrains

И кому это нужно.

https://d2xzmw6cctk25h.cloudfront.net/post/903/og_cover_image/97d2c4a15a7866dedb6ca75e2fb61c92

Несмотря на достаточно высокую популярность языка MATLAB, большинство разработчиков с трудом представляет, как его синтаксис, так и возможности. Всё дело в том, что язык напрямую связан с популярным программным продуктом, стоимость которого может достигать потрясающих воображение значений. Итак, главный вопрос: так ли хорош непосредственно язык Matlab? И может ли он быть полезен именно вам.

Использование

Начнём не со стандартного экскурса в историю и обсуждения плюсов и минусов языка, а с программной среды MATLAB/Simulink - единственного места, где герой этого текста может быть полезен. Просто представьте себе графический редактор, в котором вы сможете реализовать любую свою задумку, не имея за плечами нескольких лет опыта и соответствующего образования. И создав один раз схему взаимодействия инструментов, получить качественный скрипт для многократного использования.

MATLAB - именно такой редактор в мире данных. Область его применения безгранично широка: IoT, финансы, медицина, космос, автоматика, робототехника, беспроводные системы и многое-многое другое. В общем почти неограниченные возможности по сбору и визуализации данных, а также прогнозированию, но только если есть возможность купить соответствующий пакет.

Что касается цены, то в верхней границы почти нет, а вот нижняя находится в район 99$. Чтобы урвать столь мощный продукт за относительно небольшие деньги, вам необходимо быть студентом ВУЗа. И конечно же вы получите довольно ограниченный продукт.

Особенности языка

Язык MATLAB - инструмент, обеспечивающий взаимодействие оператора (часто даже не программиста) со всеми доступными возможностями анализа, сбора и представления данных. У него есть очевидные плюсы и минусы, свойственные языку живущему в замкнутой экосистеме.

Недостатки:

  • Медленный и перегруженный операторами, командами, функциями язык, основной целью которого является улучшение визуального восприятия.

  • Узконаправленный. Нет никакой больше программной платформы, где бы MATLAB был полезен.

  • Дороговизна ПО. Если вы не студент - либо готовьтесь опустошить карманы или перейти границу закона. И даже если студент - цена приличная.

  • Невысокий спрос. Несмотря на большой интерес к MATLAB практически во всех сферах, фактически и легально его используют лишь немногие.

Достоинства:

  • Язык легок для изучения, обладает простым и понятным синтаксисом.

  • Огромные возможности. Но это скорее преимущество всего продукта в целом.

  • Частые обновления, как правило заметные  положительные преобразования происходят не реже пары раз в год.

  • Программная среда позволяет преобразовывать его в “быстрый” код на С, С++.

Целевая аудитория

Разумеется, MATLAB нужен далеко не всем. Несмотря на широчайшую область применения, трудно представить, что рядовому разработчику приложений может понадобиться знание этого языка. MATLAB крайне полезен в областях, требующих особой надёжности при обработке данных, например, в системах автопилота в автомобилях или бортовых электронных системах самолёта.

То есть если вы не очень программист, но так или иначе ваша профессия связана с необходимостью программной обработки данных, то продукт MATLAB/Simulink с соответствующим языком способны сильно упростить ваши каждодневные задачи.

Литература

Завершаем обзор языка как всегда списком учебной литературы. Само-собой среди них вы не отыщите книг исключительно по языку, но от этого восприятие языка будет только проще:

MATLAB Step-by-Step - как всегда нет ничего лучше, чем официальный туториал, с примерами и подробными разъяснениями.

MATLAB for Beginners: A Gentle Approach, Питер Каттан - книга, рассчитанная на новичков не только в работе с MATLAB, но и с принципами обработки данных.

Matlab for Newbies: The bare essentials, Сидарта Верма - ещё одна книга рассчитанная на новичков, описывающая лишь среду программирования и основные команды языка.

MATLAB. Полный самоучитель, Дьяконов В.П. - одна из базовых университетских книг на русском языке.

Честно говоря, перечислять большое количество книг нет никакого толка, потому что все они охватывают примерно один и тот же материал, но с небольшой разницей в подаче и примерах. Но если для вас и такая разница существенно или есть желание почитать про MATLAB на более продвинутом уровне, то хорошую подборку можно найти вот на этом ресурсе: MATLAB.Exponenta.

А у вас есть опыт работы с MATLAB? И какой?

Для тех, кто хочет стать программистом - бесплатный онлайн-интенсив "Основы программирования для чайников".

Основы программирования MatLab - CodeTown.

ru

Здравствуйте, уважаемые читатели! В нашей статье, посвященной основам программирования MatLab, мы познакомимся с синтаксисом этого языка, который мы будем использовать в основном для математических вычислений.

MATLAB — это интерактивная система, в которой основным элементом данных является массив. Это позволяет решать различные задания, связанные с техническими вычислениями, особенно в которых используются вектора и матрицы, в несколько раз быстрее, чем при написании программ с использованием других языков программирования.

Переменные в MATLAB:

Существует несколько типов переменных, вот самые основные из них:

  • logical (true – 1, false – 0)
  • char – символьная строка
  • numeric – массивы чисел с плавающей запятой
  • int: int8 (массив 8-разрядных целых чисел со знаком, 1 байт на одно число), также есть int16, int32, int64
  • single – массив чисел с плавающей запятой одинарной точности (4 байта на одно число)
  • double – массив чисел с плавающей запятой двойной точности (16 знаков)
  • structure – структурированный массив полей для хранения данных с именами

Имя переменной:
длина — до 63 символов;
не должно совпадать с именами функций и процедур;
должно начинаться с буквы;
может содержать буквы, цифры, знак подчёркивания;
различаются большие и маленькие буквы.

Задать переменную очень легко:

a=4

Еще например:

>> a=2;b=4;a+b
ans =
     6

Как видите, Matlab сам выводит результат операции с 2 переменными.

Массивы:

Начнем с задания одномерных массивов:

Задание в командной строке: x = [1,2,3,4] или x = [1 2 3 4]
Задание отдельных элементов: х(3) = 3
Длину массива можно найти командой: length (x)

Переходим к двумерным массивам:

Задание в командной строке: x = [1,2,3,4;5,6,7,8]

ans =
     1 2 3 4
     5 6 7 8

Задание отдельных элементов: х(2,3) = 7
Обращение к отдельной р-ой строке массива: у = [р,:]
Обращение к к-ому столбцу массива: у = [:,к]
Команда В=А(:,:) обращается ко всем элементам матрицы, т.е. создаёт копию матрицы А.

Также следует знать о стандартных матрицах:

  • zeros(n,m) — матрица из нулей размера nxm
  • ones(n,m) – матрица из единиц размера nxm
  • rand(n,m) – матрица случайных чисел размера nxm
  • eye(n,m) – матрица из единиц на главной диагонали размера nxm

Операторы:

Операторы следует знать, так как без них невозможно освоить все основы программирования на MATLAB. )

  • Унарный плюс(+) и унарный минус (-)
  • Поэлементное умножение массивов(.*), правое деление массивов (./) и левое (.\), умножение матриц (*), решение систем линейных уравнений операции (/) и (\)
  • Сложение (+) и вычитание массивов (-)
  • Оператор (:)
  • Внутри каждого уровня операторы имеют равный приоритет и вычисляются в порядке следования слева направо. Порядок вычислений может быть изменён скобками.

    Операторы отношения:

    • меньше - функция lt()
    • меньше или равно - функция le()
    • > - больше - функция gt()
    • >= - больше или равно - функция ge()
    • == - равно - функция eg()
    • ~= - не равно - функция ne()

    Их приоритет ниже арифметических, но выше логических операторов.

    Логические операторы:

    • & - массив: 1- для каждого местоположения, в котором оба элемента имеют значение true (отличны от нуля) и 0 – для всех остальных элементов; функция and()
    • | - массив: 1- для каждого местоположения, в котором хотя бы один элемент имеет значение true (отличен от нуля) и 0 – для всех остальных элементов; функция or()
    • ~ - логическое отрицание для каждого элемента входного массива, А; функция not()
    • xor - массив: 1- для каждого местоположения, в котором только один элемент имеет значение true (отличен от нуля) и 0 – для всех остальных элементов
    A = [0 1 1 0 1];  B = [1 1 0 0 1];
    
    A&B = 01001
    A|B = 11101
    ~A = 10010
    xor(A,B)=10100
    

    Простые примеры:

    Задание матрицы 3 на 4 рандомными числами:

    >> rand(3,4) 
    ans =
        0. 8147    0.9134    0.2785    0.9649
        0.9058    0.6324    0.5469    0.1576
        0.1270    0.0975    0.9575    0.9706
    

    Далее определим детерминант следующей матрицы:

    >> x = [1,2,3,4;5,6,7,8;10,11,12,13;14,15,16,17]
    x =
         1     2     3     4
         5     6     7     8
        10    11    12    13
        14    15    16    17
    
    >> det(x)
    ans =
         0
    

    Идем дальше:
    Приведем пример перемножения матриц, напомню, что матрицы можно перемножать только в том случае, если число столбцов 1 матрицы совпадает с числом строк 2 матрицы.

    >> x = [1,2,4;5,6,7]
    X1 =
         1     2     4
         5     6     7
    >> x = [1,2;4,5;6,7]
    X2 =
         1     2
         4     5
         6     7
    >> x1*x2
    ans =
        11    14    18
        29    38    51
        41    54    73
    

    На этом мы сегодня закончим. В следующих статьях мы будем уже подробно разбираться со всеми возможностями MATLAB. И поверьте, возможности эти очень большие.
    Если у вас остались вопросы, то задавайте их в комментариях.

    Поделиться ссылкой:

    Похожее

    Matlab - пакет прикладных программ для решения задач технических вычислений

    MATLAB – это высокоуровневый язык технических расчетов, интерактивная среда разработки алгоритмов и современный инструмент анализа данных.

    MATLAB по сравнению с традиционными языками программирования (C/C++, Java, Pascal, FORTRAN) позволяет на порядок сократить время решения типовых задач и значительно упрощает разработку новых алгоритмов.

    MATLAB представляет собой основу всего семейства продуктов MathWorks и является главным инструментом для решения широкого спектра научных и прикладных задач, в таких областях как:

    коммуникационных систем, обработка сигналов и изображений, измерение сигналов и тестирование, финансовое моделирование, вычислительная биология и др.

    Ядро MATLAB позволяет максимально просто работать с матрицами реальных, комплексных и аналитических типов данных и со структурами данных и таблицами поиска. MATLAB cодержит встроенные функции линейной алгебры (LAPACK, BLAS), быстрого преобразования Фурье (FFTW), функции для работы с полиномами, функции базовой статистики и численного решения дифференциальных уравнений; расширенные математические библиотеки для Intel MKL. Все встроенные функции ядра MATLAB разработаны и оптимизированы специалистами и работают быстрее или так же, как их эквивалент на C/C++.

    Описание языка

    Язык MATLAB является высокоуровневым языком программирования, включающим основанные на матрицах структуры данных, широкий спектр функций, интегрированную среду разработки, объектно-ориентированные возможности и интерфейсы к программам, написанным на других языках программирования.

    Программы, написанные на MATLAB, бывают двух типов — функции и скрипты. Функции имеют входные и выходные аргументы, а также собственное рабочее пространство для хранения промежуточных результатов вычислений и переменных. Скрипты же используют общее рабочее пространство. Как скрипты, так и функции не интерпретируются в машинный код и сохраняются в виде текстовых файлов. Существует также возможность сохранять так называемые pre-parsed программы — функции и скрипты, обработанные в вид, удобный для машинного исполнения. В общем случае такие программы выполняются быстрее обычных.

    Основной особенностью языка MATLAB является его широкие возможности по работе с матрицами, которые создатели языка выразили в лозунге думай векторно (англ. Think vectorized).

    Математика и вычисления

    MATLAB предоставляет пользователю большое количество (несколько сотен) функций для анализа данных, покрывающие практически все области математики, в частности:
    Матрицы и линейная алгебра — алгебра матриц, линейные уравнения, собственные значения и вектора, сингулярности, факторизация матриц и другие.
    Многочлены и интерполяция — корни многочленов, операции над многочленами и их дифференцирование, интерполяция и экстраполяция кривых и другие.
    Математическая статистика и анализ данных — статистические функции, статистическая регрессия, цифровая фильтрация, быстрое преобразование Фурье и другие.
    Обработка данных — набор специальных функций, включая построение графиков, оптимизацию, поиск нулей, численное интегрирование (в квадратурах) и другие.
    Дифференциальные уравнения — решение дифференциальных и дифференциально-алгебраических уравнений, дифференциальных уравнений с запаздыванием, уравнений с ограничениями, уравнений в частных производных и другие.
    Разреженные матрицы — специальный класс данных пакета MATLAB, использующийся в специализированных приложениях.
    Целочисленная арифметика — выполнение операций целочисленной арифметики в среде MATLAB.


    Разработка алгоритмов

    MATLAB предоставляет удобные средства для разработки алгоритмов, включая высокоуровневые с использованием концепций объектно-ориентированного программирования. В нём имеются все необходимые средства интегрированной среды разработки, включая отладчик и профайлер. Функции для работы с целыми типами данных облегчают создание алгоритмов для микроконтроллеров и других приложений, где это необходимо.


    Визуализация данных

    В составе пакета MATLAB имеется большое количество функций для построения графиков, в том числе трёхмерных, визуального анализа данных и создания анимированных роликов.

    Встроенная среда разработки позволяет создавать графические интерфейсы пользователя с различными элементами управления, такими как кнопки, поля ввода и другими. С помощью компонента MATLAB Compiler эти графические интерфейсы могут быть преобразованы в самостоятельные приложения.


    Внешние интерфейсы

    Пакет MATLAB включает различные интерфейсы для получения доступа к внешним подпрограммам, написанным на других языках программирования, данным, клиентам и серверам, общающимся через технологии Component Object Model или Dynamic Data Exchange, а также периферийным устройствам, которые взаимодействуют напрямую с MATLAB. Многие из этих возможностей известны под названием MATLAB API.


    COM

    Пакет MATLAB предоставляет доступ к функциям, позволяющим создавать, манипулировать и удалять COM-объекты (как клиенты, так и сервера). Поддерживается также технология ActiveX. Все COM-объекты принадлежат к специальному COM-классу пакета MATLAB. Все программы, имеющие функции контроллера автоматизации (англ. Automation controller) могут иметь доступ к MATLAB как к серверу автоматизации (англ. Automation server).


    DDE

    Пакет MATLAB содержит функции, которые позволяют ему получать доступ к другим приложениям среды Windows, равно как и этим приложениям получать доступ к данным MATLAB, посредством технологии динамического обмена данными (DDE). Каждое приложение, которое может быть DDE-сервером, имеет своё уникальное идентификационное имя. Для MATLAB это имя — Matlab.


    Веб-сервисы

    В MATLAB существует возможность вызывать методы веб-сервисов. Специальная функция создаёт класс, основываясь на методах API веб-сервиса.

    Матлаб взаимодействует с клиентом веб-сервиса с помощью принятия от него посылок, их обработки и посылок ответа. Поддерживаются следующие технологии: Simple Object Access Protocol (SOAP) и Web Services Description Language (WSDL).


    COM-порт

    Интерфейс для последовательного порта пакета MATLAB обеспечивает прямой доступ к периферийным устройствам, таким как модемы, принтеры и научное оборудование, подключающееся к компьютеру через последовательный порт (COM-порт). Интерфейс работает путём создания объекта специального класса для последовательного порта. Имеющиеся методы этого класса позволяют считывать и записывать данные в последовательный порт, использовать события и обработчики событий, а также записывать информацию на диск компьютера в режиме реального времени. Это бывает необходимо при проведении экспериментов, симуляции систем реального времени и для других приложений.


    MEX-файлы

    Пакет MATLAB включает интерфейс взаимодействия с внешними приложениями, написанными на языках C и Фортран. Осуществляется это взаимодействие через MEX-файлы. Существует возможность вызова подпрограмм, написанных на C или Фортране из MATLAB, как будто это встроенные функции пакета. MEX-файлы представляют собой динамически подключаемые библиотеки, которые могут быть загружены и исполнены интерпретатором, встроенным в MATLAB.


    DLL

    Интерфейс MATLAB, относящийся к общим DLL позволяет вызывать функции, находящиеся в обычных динамически подключаемых библиотеках, прямо из MATLAB. Эти функции должны иметь C-интерфейс.

    Кроме того, в MATLAB имеется возможность получить доступ к его встроенным функциям через C-интерфейс, что позволяет использовать функции пакета во внешних приложениях, написанных на C. Эта технология в MATLAB называется C Engine.


    Наборы инструментов

    Для MATLAB имеется возможность создавать специальные наборы инструментов (англ. toolbox), расширяющих его функциональность. Наборы инструментов представляют собой коллекции функций, напсанных на языке MATLAB для решения определённого класса задач. Компания Mathworks поставляет наборы инструментов, которые используются во многих областях, включая следующие:
    Цифровая обработка сигналов, изображений и данных: DSP Toolbox, Image Processing Toolbox, Wavelet Toolbox, Communication Toolbox, Filter Design Toolbox — наборы функций, позволяющих решать широкий спектр задач обработки сигналов, изображений, проектирования цифровых фильтров и систем связи.
    Системы управления: Control Systems Toolbox, µ-Analysis and Synthesis Toolbox, Robust Control Toolbox, System Identification Toolbox, LMI Control Toolbox, Model Predictive Control Toolbox, Model-Based Calibration Toolbox — наборы функций, облегчающих анализ и синтез динамических систем, проектирование, моделирование и идентификацию систем управления, включая современные алгоритмы управления, такие как робастное управление, H∞-управление, ЛМН-синтез, µ-синтез и другие.
    Финансовый анализ: GARCH Toolbox, Fixed-Income Toolbox, Financial Time Series Toolbox, Financial Derivatives Toolbox, Financial Toolbox, Datafeed Toolbox — наборы функций, позволяющие быстро и эффективно собирать, обрабатывать и передавать различную финансовую информацию.
    Анализ и синтез географических карт, включая трёхмерные: Mapping Toolbox.
    Сбор и анализ экспериментальных данных: Data Acquisition Toolbox, Image Acquisition Toolbox, Instrument Control Toolbox, Link for Code Composer Studio — наборы функций, позволяющих сохранять и обрабатывать данные, полученные в ходе экспериментов, в том числе в реальном времени. Поддерживается широкий спектр научного и инженерного измерительного оборудования.
    Визуализация и представление данных: Virtual Reality Toolbox — позволяет создавать интерактивные миры и визуализировать научную информацию с помощью технологий виртуальной реальности и языка VRML.
    Средства разработки: MATLAB Builder for COM, MATLAB Builder for Excel, MATLAB Compiler, Filter Design HDL Coder — наборы функций, позволяющих создавать независимые приложения из среды MATLAB.
    Взаимодействие с внешними программными продуктами: MATLAB Report Generator, Excel Link, Database Toolbox, MATLAB Web Server, Link for ModelSim — наборы функций, позволяющие сохранять данные в различных видов таким образом, чтобы другие программы могли с ними работать.
    Базы данных: Database Toolbox — инструменты работы с базами данных.
    Научные и математические пакеты: Bioinformatics Toolbox, Curve Fitting Toolbox, Fixed-Point Toolbox, Fuzzy Logic Toolbox, Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox, OPC Toolbox, Optimization Toolbox, Partial Differential Equation Toolbox, Spline Toolbox, Statistic Toolbox, RF Toolbox — наборы специализированных математических функций, позволяющие решать широкий спектр научных и инженерных задач, включая разработку генетических алгоритмов, решения задач в частных производных, целочисленные проблемы, оптимизацию систем и другие.
    Нейронные сети: Neural Network Toolbox — инструменты для синтеза и анализ нейронных сетей.
    Символьные вычисления: Symbolic Math Toolbox — инструменты для символьных вычислений с возможностью взаимодействия с символьным процессором программы Maple.

    Помимо вышеперечисленных, существуют тысячи других наборов инструментов для MATLAB, написанных другими компаниями и энтузиастами.

    Matlab vs. Julia vs. Python / Блог компании Edison / Хабр

    Я использовал MATLAB более 25 лет. (А до этого я даже использовал MATRIXx, земля ему пухом.) Это не первый язык, на котором я научился программировать, но это тот язык, с которым я достиг математического совершеннолетия. Знание MATLAB было полезным для моей карьеры.

    Тем не менее, невозможно игнорировать рост Python в научных вычислениях. MathWorks должен чувствовать то же самое: они не только добавили возможность вызывать Python напрямую из MATLAB, но и заимствовали некоторые его языковые функции, такие как более агрессивную передачу для компонентов бинарных операторов.

    Наступил момент, когда я подверг сомнению мое постоянное использование MATLAB как в исследованиях, так и в преподавании. Тем не менее я столько вложил в материалы, что было трудно найти мотивацию, чтобы научиться чему-то новому.


    Статья переведена при поддержке компании EDISON Software, которая заботится о здоровье программистов и их завтраке, а также разрабатывает программное обеспечение на заказ.

    Учебник по вводным основам MATLAB, который я написал в соавторстве для вычислительной математики. Книга содержит более 40 функций и 160 вычислительных примеров, и она охватывает то, что, я думаю, является основополагающим в использовании MATLAB для численных научных вычислений. Отчасти для самосовершенствования, а отчасти для повышения полезности книги в этом году я решил перевести код на Julia и Python. Этот опыт привел меня к особым взглядам на три языка в отношении научных вычислений, которые я пытаюсь описать ниже.

    Я отложу вопросы стоимости и открытости. MATLAB, в отличие от Python и Julia, не свободно распространяемый продукт. Это грандиозное различие — для некоторых но я хочу рассмотреть технические достоинства. В течение многих лет MATLAB выходил далеко за рамки любого бесплатного продукта по ряду очень полезных способов, и если вы хотите быть продуктивными, тогда стоимость будет адской. Это отдельное обсуждение платонической привлекательности языка и экосистемы.

    Если опустить вопросы, связанные со стоимостью, причина многих различий этих языков связана с их происхождением. MATLAB первым делом ставил в приоритет математический аспект, а именно вычислительную математику. Python, появившийся в 1980-х, во главу угла ставил информатику. Julia, созданная в 2009, поставила целью достижение баланса между двумя предыдущими языками.

    MATLAB


    Первоначально каждое значение в MATLAB представляло собой массив чисел с плавающей запятой двойной точности. Оба аспекта этого выбора, массивы и числа с плавающей точкой, были вдохновленными проектными решениями.

    Стандарт IEEE 754 для чисел с плавающей запятой не был принят до 1985 года, а память измерялась в килобайтах, а не в гигабайтах. Двойные числа с плавающей запятой были не самым эффективным способом отображения символов или целых чисел, но они были тем, что ученые, инженеры и все математики хотели использовать большую часть времени. Кроме того, переменные не должны быть объявлены и память не должна быть распределена. Позволив компьютеру справиться с этими задачами и избавившись от типов данных, вы освободили свой мозг, чтобы подумать об алгоритмах, которые будут работать с данными.

    Массивы важны, потому что численные алгоритмы в линейной алгебре принимали свои собственные формы LINPACK и EISPACK. Но доступ к ним со стандартным носителем в научных вычислениях, FORTRAN 77, был многоэтапным процессом, который включал объявление переменных, вызов скрытых имен подпрограмм, компиляцию кода, а затем анализ данных и выходных файлов. Запись умножения матриц в виде A * B и распечатка ответа сразу же привели к изменению правил игры.

    MATLAB также сделал графику простой и открытой. Никаких сложных машинно-зависимых библиотек с низкоуровневыми вызовами, просто plot (x, y), и вы видели то, что видел бы кто-нибудь еще с MATLAB. Было еще больше инноваций, таких как запутанные комплексные числа, разреженные матрицы, инструменты для создания кроссплатформенных графических пользовательских интерфейсов и передовой набор решателей ODE, которые сделали MATLAB местом для научных вычислений со скоростью мысли.

    Однако дизайн, который был идеальным для интерактивных вычислений, даже длинных, не всегда способствовал написанию хороших и производительных программ. Перемещение данных между многими функциями требовало манипулирования множеством переменных и частой обращению к документации о входных и выходных аргументах. Одна функция на файл на диске в плоском пространстве имен была очень простой для маленького проекта, но головной болью для большого. Определенные шаблоны программирования (векторизация, предварительное распределение памяти) должны были применяться, если вы хотите избежать проблем со скоростью вычислений. Научные вычисления в настоящее время применяются к гораздо большему количеству областей с огромным количеством различных типов данных. И т.п.

    В ответ MathWorks продолжила внедрять инновации в MATLAB: встроенные функции, вложенные функции, замыкающие переменные, многочисленные типы данных, объектно-ориентированные функции, инфраструктуры модульного тестирования и так далее. Каждое нововведение было, вероятно, решением важной проблемы. Но накопление 40 лет этих изменений имело побочный эффект размывания простоты и единства концепции. В 2009 году я написал книгу, которая довольно хорошо освещала основы MATLAB менее чем на 100 страницах. Насколько я знаю, все эти вещи все еще доступны. Но вам нужно знать намного больше сейчас, чтобы назвать себя профессионалом.

    Python


    Отчасти, история Python является зеркальным отражением истории MATLAB. В обоих языках присутствовала интерактивная командная строка (сейчас ее называют REPL аббревиатура от read-eval print loop, что переводится как петля прочтения-оценка-печать, а также свобода от различных объявлений и компиляций. Однако MatLab был создан в первую очередь с прицелом на вычислительный анализ, в то время как python создавался для хакеров. Затем, каждый из языков смог расширить свою базу пользователей путем обновлений и расширений функционала.

    На мой взгляд, Python все еще страдает от бедности своего математического аппарата. , @ используется для умножения матриц (было добавлено недавно!), не размер, а форма матрицы, хранилище, ориентированное на ряды и т.д. Если вы считаете, что V.conj()[email protected]**[email protected] элегантнее V∗D3V, тогда скорей всего у вас не все в порядке с головой. Также индексирование у него начинается с 0 (вместо 1). Мне доводилось ознакомится с противоположным мнением, однако, на мой взгляд, оно не так уж и убидительно, Очевидно, что все это вопрос личных предпочтений, предмет священных войн в интернете, так как ты всегда можешь привести громоздкий пример в свою пользу, Что мне точно кажется убидительным, так это то, что в течение десятилетий математическое индексирование векторов и матриц мы всегда начинаем с 1, и многие псевдо-коды основаны на этом предположении.

    Помимо некоторых неудобств, я нахожу систему Python+NumPy+SciPy громоздкой и непостоянной, наглядным примером является тот факт, что несмотря на сильную ориентированность на объект, там существуют матричные классы, и при этом их использование не рекомендуется, Возможно это меня так MatLab избаловал, но я считаю матрицы важным объектом который следует держать под рукой и активно использовать. Разве не является основной фишкой ООр возможность использовать * для того чтобы совершать различные операции с массивами и матрицами? Вообще, в этом плане там присутствует множество неудачных моментов, (Зачем мне вообще нужна команда spsolve? Почему я просто не могу применить команду solve к разреженной матрице? И там еще много такого.)

    Есть также места, где численная экосистема выглядит немного хуже. Например, квадратные и ODE-решатели выглядят минималистичным в 2019 году. насколько я могу сказать не существует методов для DAE, DDE, симплектических или неявных решателей, которые допускают внутренние итерации Крылова. Посмотрите, этим функциям в основном 30 или более лет — они все еще хороши, но очень далеко от совершенства. Matplotlib — удивительный пакет для работы, и в некоторых случаях он выглядел лучше, чем MATLAB, но мне не хватает 3D.

    Некоторые эксперты утверждают, что существуют причины, по которым код Python пытается бороться со скорость выполнения с помощью компилируемых языков. Меня удивляет результат поиска «python он слишком медленный». Чемпионы Python приводят множество аргументов / извинений, которые люди делали для MATLAB в те времена. Это не значит, что они не правы, но это больше, чем просто проблема восприятия.

    Я понимаю, почему Python был настолько захватывающим для многих людей в научных вычислениях. Он имеет некоторый синтаксис и мощь MATLAB, доступный из REPL. Он обладает отличными инструментами и хорошо работает с другими языками и областями вычислений. Он предложил это бесплатно и с гораздо лучшей долгосрочной воспроизводимостью. Очевидно, что это хорошо работает для многих людей, которые, вероятно, видят мало причин для перемен.

    Из-за того, что я знаю, как делать в научных вычислениях, Python заставляет делать больше рутинной работу по изучению и использованию, чем я привык. Какое-то время мы не будем знать, будет ли оно продолжаться в сообществе или уже приблизилось к своему пику.

    Julia


    У Julia есть свои преимущества и недостатки, так как она запоздала. Я восхищаюсь создателями Julia за то, что они понимали, что они могли добиться большего
    Мы хотим язык с открытым исходным кодом, с библиотекой лицензией. Мы хотим скорость C с динамикой Ruby. Мы хотим, чтобы язык был гомоионный, с настоящими макросами, такими как Lisp, но с очевидными, знакомыми математическими обозначениями, такими как в Matlab. Мы хотим что-то такое же удобное для программирования, как Python, такое же простое для статистики, как R, такое же естественное для обработки строк, как Perl, такое же мощное для линейной алгебры, как Matlab, и способное склеивать программы вместе как оболочку. Нечто простое в освоении, но при этом радует самых серьезных хакеров. Мы хотим, чтобы он был интерактивным, и мы хотим, чтобы он был скомпилирован.

    Я считаю, что в значительной степени они преуспели. К релизу версии 1.0 они, казалось, немного отличались от REPL, и от MATLAB. (Насколько точно LinRange лучше, чем linspace?) Хотя это придирки.

    Это первый язык, который я использовал, с возможностью выходить за рамки ASCII. Я получаю черезмерное удовлетворение от использования таких переменных, как Фи, и таких операторов, как ≈. Это больше, чем красивая обертка; возможность больше походить на математические выражения, которые мы пишем, является реальным плюсом, хотя это немного усложняет обучение и документацию.

    Работа в Julia показала мне, что я приобрел некоторые навыки программирования из-за выбора MATLAB, а не из-за присущего ей превосходства. Векторизация не является естественной для многих вещей. Julia открывает, что вы можете векторизовать любую функцию, просто добавив точку к ее имени. Построение матрицы с помощью comprehension делает вложенные циклы (или трюки с сеткой сетки) похожими на ошибочные кнуты в сравнении, и обход матрицы в целом с помощью генератора для простого суммирования напоминает получение чего-то даром. (Я знаю, что Python имеет схожие языковые функции.)

    Большая особенность множественной диспетчеризации делает некоторые вещи намного проще и понятнее, чем ориентация объекта. Например, предположим, что у вас есть классы Wall и Ball на традиционном объектно-ориентированном языке.Какой класс должен обнаружить столкновение шара со стеной? Или вам нужен класс комнаты, чтобы играть в рефери? Подобные вопросы могут отвлечь меня. При многократной диспетчеризации данные упаковываются в типы объектов, но методы, работающие с данными, не привязаны к классу. Так

    function detect_collision(B::Ball,W::Wall)
    знает о типах, но определяется независимо от них. Мне потребовалось немало программирования, чтобы понять, насколько интересно и потенциально важно понятие множественной диспетчеризации для расширения языка.

    Численная экосистема быстро развивается. Мой пример номер один — DifrentialEquations.jl, написанный замечательным Крисом Ракауцкасом. Если это программное обеспечение не выиграет приз Уилкинсона в ближайшее время, система сломана. Просто зайдите на сайт и приготовьтесь к обращению.

    Я еще не видел больших успехов в скорости над MATLAB, которые обещает Джулия. Отчасти это моя относительная неопытность и виды задач, которые я выполняю, но отчасти потому, что MathWorks проделал невероятную работу по автоматической оптимизации кода. Во всяком случае, это не тот аспект кодирования, на котором я сосредоточен большую часть времени.

    Программирование в Юлии заняло у меня некоторое время, чтобы чувствовать себя комфортно (возможно, я просто старею и становлюсь кристаллизованным). Это заставляет меня думать о типах данных больше, чем хотелось бы, и всегда есть подозрение, что я упустил правильный способ что-то сделать. Но для ежедневного использования я, скорее всего, сейчас обращусь к Джулии, как к MATLAB.

    Итог


    MATLAB — это корпоративное решение, в основном использующееся для решения инженерных задач. Он остается наиболее простым инструментом, позволяющим решать числовые задачи. Важную роль в этом, несомненно, играет очень подробная документация и десятилетнее развитие компании.

    MATLAB — как седан BMW из мира научных вычислений. Это дорого, даже перед тем когда вы будете говорить об аксессуарах.(наборе инструментов). Вы платите за безупречную, бесперебойную работу и сервис. Но также это привлекает непропорциональное количество ненависти.

    Python — это пикап Ford. Это вездесущее и любимое многими (в США). Он может делать все, что вы хотите, и он создан для того, чтобы делать то, чего не могут другие автомобили. Скорее всего, вы захотите его сейчас и потом. Но это не дает вам большой опыта вождения.

    Julia — это Тесла. Она построена со смелой целью изменить будущее, и это возможно. Но это также может стать просто упоминанием. В то же время вы получите, где вы находитесь на стиле, и с большим запасом сил.

    Лучший язык программирования для машинного обучения

    Дата публикации 2014-05-10

    Вопрос, который мне часто задают:

    Какой язык программирования лучше всего подходит для машинного обучения?

    Я отвечал на этот вопрос много раз, и теперь пришло время подробнее об этом поговорить в блоге.

    В конечном счете, язык программирования, который вы используете для машинного обучения, должен учитывать ваши собственные требования и пристрастия. Никто не может осмысленно решить эти проблемы для вас.

    Никто не может осмысленно решить эти проблемы для вас.

    Какие языки используются

    Прежде чем высказать свое мнение, было бы полезно осмотреться и посмотреть, какие языки и платформы популярны в сообществах специалистов по анализу данных и машинному обучению, которые выбирают сами себя.

    KDnuggets всегда проводил языковые опросы. Недавний опрос под названием «Какие языки программирования / статистики вы использовали для аналитики / интеллектуального анализа данных / работы с данными в 2013 году«. Тенденции практически идентичны предыдущему году. Результаты показывают интенсивное использование R и Python и SQL для доступа к данным. SAS и MATLAB стоят выше, чем я ожидал. Я ожидаю, что SAS учитывает более крупный корпоративный (Fortune 500) анализ данных и MATLAB для разработки, исследований и использования студентами.

    Kaggle предлагает соревнования по машинному обучению и опрашивает свою пользовательскую базу в отношении инструментов и языков программирования, используемых участниками соревнований. Они опубликовали результаты в 2011 году под названиемЛюбимые инструменты Kagglers(также см.обсуждение на форуме). Результаты предполагают обильное использование R. Результаты также показывают хорошее использование MATLAB и SAS с гораздо более низким представлением Python. Я могу засвидетельствовать, что я предпочитаю R над Python для конкурсной работы. Он просто чувствует, что у него есть больше предложений с точки зрения анализа данных и выбора алгоритма.

    Бен Хамнер, администратор Kaggle и автор вышеприведенного поста в блоге Kaggle, более подробно расскажет об опциях, касающихся языков программирования для машинного обучения, в сообщении на форуме под названием «Какие инструменты люди обычно используют для решения проблем«.

    Бен отмечает, что MATLAB / Octave является хорошим языком для матричных операций и может быть полезен при работе с четко определенной матрицей объектов. Python разбит на части и может быть очень медленным, если вы не перейдете в C. Он предпочитает Python, когда не работает с четко определенной матрицей функций, и использует Pandas и NLTK. Бен комментирует, что «как правило, если это показалось интересным для статистиков, оно было реализовано в R» (хорошо сказано). Он также жалуется на то, что сам язык уродлив и болезнен для работы. Наконец, Бен комментирует Джулию, которая не может многое предложить библиотеке, но является его новым любимым языком. Он комментирует, что он обладает лаконичностью таких языков, как MATLAB и Python со скоростью C.

    Энтони Голдблум, генеральный директор Kaggle, представил в 2011 году группе пользователей Bay Area R популярность R в соревнованиях Kaggle под названиемКонкурсы прогнозного моделирования: превращение науки о данных в спорт(см.слайды PowerPoint). Слайды презентации дают более подробную информацию об использовании языков программирования и предлагают другую категорию, которая столь же велика, как и использование R. Было бы хорошо иметь необработанные данные, которые были собраны (почему они этого не сделали выпустить это для своего собственного сообщества данных, серьезно !?).

    Джон Лэнгфорд в своем блоге. У Hunch есть отличная статья о свойствах языка программирования, которую следует учитывать при работе с алгоритмами машинного обучения, под названием «Языки программирования для машинного обучения«. Он делит свойства на проблемы скорости и возможности программирования (простота программирования). Он указывает на мощные стандартные реализации алгоритмов, все на C, и комментирует, что он не использовал R или MATLAB (пост был написан 8 лет назад). Потратьте некоторое время и прочитайте некоторые комментарии ученых и специалистов отрасли. Это глубокая и нюансированная проблема, которая действительно сводится к особенностям проблемы, которую вы решаете, и к среде, в которой вы ее решаете.

    Языки машинного обучения

    Я думаю о языках программирования в контексте машинного обучения, которое я хочу выполнить.

    MATLAB / Octave

    Я думаю, что MATLAB отлично подходит для представления и работы с матрицами. Таким образом, я думаю, что это отличный язык или платформа для использования при лазании по линейной алгебре данного метода. Я думаю, что он подходит для изучения алгоритмов как поверхностно, так и глубоко, когда вы пытаетесь что-то понять или углубиться в метод. Например, он популярен в университетских курсах для начинающих, таких какКурс Эндрю Нг «Курс машинного обучения»,

    р

    R - рабочая лошадка для статистического анализа и машинного обучения расширением. Много разговоров дается на кривой обучения, я действительно не видел проблему Это платформа для понимания и изучения ваших данных с использованием статистических методов и графиков. У него огромное количество алгоритмов машинного обучения, а также усовершенствованные реализации, написанные разработчиками алгоритма.

    Я думаю, что вы можете исследовать, моделировать и создавать прототипы с R. Я думаю, что это подходит для одноразовых проектов с таким артефактом, как набор прогнозов, отчет или исследовательская работа. Например, этосамая популярная платформа для машинного обучения конкурентов, таких как Kaggle,

    питон

    Python - популярный научный язык и восходящая звезда машинного обучения. Я был бы удивлен, если бы это могло взять мантию анализа данных от R, но обработка матрицы в NumPy может бросить вызов MATLAB и инструментам связи какIPythonочень привлекательны и шаг в будущее воспроизводимости.

    Я думаю, что стек SciPy для машинного обучения и анализа данных может быть использован для одноразовых проектов (таких как документы) и таких структур, какscikit учитьсядостаточно зрелы для использования в производственных системах.

    Java-семья / C-семья

    Внедрение системы, использующей машинное обучение, является инженерной задачей, как и любая другая. Вам нужен хороший дизайн и разработанные требования. Машинное обучение - это алгоритмы, а не магия. Когда дело доходит до серьезных производственных реализаций, вам нужна надежная библиотека или вы настраиваете реализацию алгоритма под свои нужды.

    Есть надежные библиотеки, например, Java имеетWekaи Mahout. Также обратите внимание, что более глубокие реализации основных алгоритмов, таких как регрессия (LIBLINEAR) и SVM (LIBSVM) написаны на C и используются Python и другими инструментами. Я думаю, что вы серьезно, вы можете создать прототип на R или Python, но вы будете внедрять более тяжелый язык по таким причинам, как скорость выполнения и надежность системы. Например, бэкэндBigML реализован в Clojure,

    Другие проблемы

    • Не программист: Если тыне программист(или не уверенный программист) Я рекомендую играть в машинное обучение через графический интерфейс, напримерWeka,
    • Один язык для исследований и операцийВозможно, вы захотите использовать один и тот же язык для создания прототипов и для производства, чтобы снизить риск неэффективной передачи результатов.
    • Любимый язык: У вас может быть любимый язык любимого языка и вы хотите придерживаться этого. Вы можете реализовать алгоритмы самостоятельно или использовать библиотеки. Большинство языков имеют некоторую форму пакета машинного обучения, хотя и примитивную.

    Вопрос о языке машинного обучения популярен в блогах и на сайтах с вопросами и ответами. Несколько вариантов обсуждения включают в себя:

    Какой язык программирования вы используете для машинного обучения и анализа данных, почему вы рекомендуете его?

    Я хотел бы услышать ваши мысли, оставить комментарий.

    Оригинальная статья

    Решение математических задач на языке Visual C# с использованием пакета MATLAB


    Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10995/40942

    Title: Решение математических задач на языке Visual C# с использованием пакета MATLAB
    Authors: Гурин, И. А.
    Спирин, Н. А.
    Лавров, В. В.
    Issue Date: 2016
    Publisher: Уральский федеральный университет
    Citation: Гурин И. А. Решение математических задач на языке Visual C# с использованием пакета MATLAB / И. А. Гурин, Н. А. Спирин, В. В. Лавров // Теплотехника и информатика в образовании, науке и производстве : сборник докладов V Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных (TИМ’2016) с международным участием (Екатеринбург, 12–13 мая 2016 г.). — Екатеринбург : УрФУ, 2016. — С. 190-193.
    Abstract: В работе рассмотрены особенности и этапы интеграции программного обеспечения, написанного на языке программирования Visual C#, с математическим пакетом MATLAB на примере решения задачи линейного программирования. Приведены листинги программ в MATLAB и Visual C#. Сделаны выводы о преимуществах и недостатках изложенного решения.
    The article deals with the features and integration stages application in Visual C# and the mathematical package MATLAB. Solution overview organized on the example solving a linear programming problem. Listings of programs in MATLAB and Visual C# given. Conclusions about the advantages and disadvantages of the above solutions done.
    Keywords: МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ
    ЯЗЫК ПРОГРАММИРОВАНИЯ
    ИНТЕГРАЦИЯ
    VISUALC#
    MATLAB
    КОМПИЛЯТОР
    MATHEMATICAL PROGRAMMING
    PROGRAMMING LANGUAGE
    INTEGRATION
    VISUALC#
    MATLAB
    COMPILER
    URI: http://hdl.handle.net/10995/40942
    Conference name: V Всероссийская научно-практическая конференциия студентов, аспирантов и молодых учёных «Теплотехника и информатика в образовании, науке и производстве»
    Conference date: 12.05.2016-13.05.2016
    RSCI ID: https://elibrary.ru/item.asp?id=27025831
    ISBN: 978-5-9904848-6-3
    Origin: Теплотехника и информатика в образовании, науке и производстве (ТИМ'2016). — Екатеринбург, 2016.
    Appears in Collections:Конференции, семинары

    Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

    Что такое Matlab

    Что такое Matlab

    Что такое MATLAB?

    MATLAB - это высокопроизводительный язык для технических вычислений. Он объединяет вычисления, визуализацию и программирование в простой в использовании среде, где проблемы и решения выражаются в знакомой математической нотации. Типичные применения включают: MATLAB - это интерактивная система, основным элементом данных которой является массив, не требующий определения размеров.Это позволяет вам решать многие технические вычислительные задачи, особенно с матричными и векторными формулировками, за долю времени, необходимого для написания программы на скалярном неинтерактивном языке, таком как C или Fortran. Название MATLAB расшифровывается как матричная лаборатория. MATLAB изначально был написан для обеспечения легкого доступа к программному обеспечению матриц, разработанному проектами LINPACK и EISPACK, которые вместе представляют собой современное программное обеспечение для вычисления матриц. MATLAB развивался в течение многих лет с участием многих пользователей.В университетской среде это стандартный учебный инструмент для вводных и продвинутых курсов по математике, инженерии и естествознанию. В промышленности MATLAB является предпочтительным инструментом для высокопроизводительных исследований, разработок и анализа. MATLAB предлагает семейство решений для конкретных приложений, называемых наборами инструментов. Очень важно для большинства пользователей MATLAB, наборы инструментов позволяют изучить , а применить специализированную технологию . Наборы инструментов - это всеобъемлющие коллекции функций MATLAB (M-файлы), которые расширяют среду MATLAB для решения определенных классов проблем.Сферы, в которых доступны наборы инструментов, включают обработку сигналов, системы управления, нейронные сети, нечеткую логику, вейвлеты, моделирование и многие другие.

    Система MATLAB

    Система MATLAB состоит из пяти основных частей:
    Язык MATLAB.
    Это язык матриц / массивов высокого уровня с операторами потока управления, функциями, структурами данных, вводом / выводом и функциями объектно-ориентированного программирования. Это позволяет как «программировать в малом», чтобы быстро создавать быстрые и грязные одноразовые программы, так и «программировать в целом» для создания законченных больших и сложных прикладных программ.
    Рабочая среда MATLAB.
    Это набор инструментов и средств, с которыми вы работаете как пользователь или программист MATLAB. Он включает в себя средства для управления переменными в вашем рабочем пространстве, а также для импорта и экспорта данных. Он также включает инструменты для разработки, управления, отладки и профилирования M-файлов приложений MATLAB.
    Обработка графики.
    Это графическая система MATLAB. Он включает высокоуровневые команды для двумерной и трехмерной визуализации данных, обработки изображений, анимации и презентационной графики. Он также включает низкоуровневые команды, которые позволяют вам полностью настраивать внешний вид графики, а также создавать полные графические пользовательские интерфейсы в ваших приложениях MATLAB.
    Библиотека математических функций MATLAB.
    Это обширный набор вычислительных алгоритмов, начиная от элементарных функций, таких как сумма, синус, косинус и сложная арифметика, до более сложных функций, таких как обратная матрица, собственные значения матрицы, функции Бесселя и быстрые преобразования Фурье.
    Интерфейс прикладной программы MATLAB (API).
    Это библиотека, которая позволяет вам писать программы на C и Fortran, которые взаимодействуют с MATLAB. Он включает средства для вызова подпрограмм из MATLAB (динамическое связывание), вызова MATLAB в качестве вычислительного механизма, а также для чтения и записи MAT-файлов.

    Python против Matlab: какой язык лучший

    В настоящее время Python против Matlab вызывает серьезную озабоченность. Мир становится более научным и ориентированным на статистику. По этой причине научные вычислительные среды становятся все более популярными за последнее десятилетие. Эти среды обеспечивают большую гибкость для ученых и инженеров.

    Более того, оба языка программирования входят в число 15 лучших языков программирования в мире. График ниже показывает популярность обоих языков программирования. Кроме того, мы видим, что тренд Matlab снизился. Но все же Matlab может удерживать позицию среди 15 лучших языков программирования.

    Как никакой другой язык программирования в мире. Эти языки предлагают мощный набор инструментов наряду с простейшими языками команд. Самым замечательным в этих языках программирования является то, что вы можете легко визуализировать все, что вы вычисляете на этих языках. Сегодня я поделюсь с вами основным отличием Python от Matlab.

    Что такое Python?

    Python - это язык программирования общего назначения. Вы можете запустить Python на любой платформе. Это означает, что Python не зависит от платформы. Он предлагает наиболее простой синтаксис, что означает, что вы можете легко кодировать на этом языке программирования.

    Кроме того, если над вашим кодом Python работает кто-то другой, он может легко прочитать и добавить код. Это самый значительный язык за последнее десятилетие, и вам нужно написать несколько строк кода по сравнению с Java и C ++ для выполнения любой задачи.

    Python написан на переносимом языке ANSI C. Так что вы можете компилировать и запускать код в любой операционной системе, включая Mac OS, Windows, Linux и многие другие.Он работает одинаково на всех платформах. Python позволяет гибко программировать в смешанной среде.

    Python - это язык программирования высокого уровня, очень похожий на MATLAB. Он обеспечивает динамический набор текста и автоматическое управление памятью; как я упоминал ранее, Python предлагает наиболее простой синтаксис. Это означает, что вы можете легко преобразовать свои идеи в язык программирования.

    Если у вас есть бесплатная лицензия Python, вы получите библиотеки, списки и словари.Это помогает вам достигать неограниченных целей хорошо организованным способом. Он также работает с различными модулями, которые помогут вам быстро начать работу с Python.

    Преимущества Python Выполнение путем сквозной разработки. Пакеты с открытым исходным кодом (Pandas, Numpy, scipy). Пакеты торговли (zipline, pybacktest, pyalgotrade). Самый известный язык для общего программирования и разработки приложений .Может работать с другими языками для подключения R, C ++ и других (Python). Самый быстрый язык общего назначения, особенно в итеративных циклах.Самая быстрая общая скорость, особенно в итеративных циклах. Недостатки Незрелые торговые пакеты Все пакеты несовместимы друг с другом Небольшое сообщество по сравнению с другими языками.

    Что такое Matlab?

    MATLAB - это язык программирования высокого уровня. MATLAB - это аббревиатура от Matrix Laboratory. Вот почему он считается мощным техническим языком математического программирования.

    Он предлагает лучшие математические и графические пакеты, а также различные встроенные инструменты для решения проблем.Вы также можете разработать графические иллюстрации с помощью MATLAB. MATLAB - один из старейших языков программирования в мире. Он был разработан в конце 1970-х Кливом Молером.

    Некоторые эксперты также считают его преемником FORTON. В первые дни существования MATLAB это было программное обеспечение для обеспечения легкого доступа к библиотекам Forton для численных вычислений без помощи FORTON.

    В 1983 году версия MATLAB с графическим интерфейсом была представлена ​​Джоном Литтлом, Кливом Молером и Стивом Бангерт.После переписывания кода MATLAB на C в 1984 году до создания MathWorks. В настоящее время MATLAB стал стандартом для анализа данных, численного анализа и графической визуализации.

    Преимущества Самая быстрая вычислительная и математическая платформа, в первую очередь пакеты линейной матричной алгебры для всех областей математики и торговли на коммерческом уровне, интеграция всех пакетов с кратким сценарием Наиболее эффективная и потрясающая визуализация графиков и интерактивных диаграмм Как коммерческий продукт, это хорошо протестирован и поддерживается, он обеспечивает эффективную многопоточную поддержку и сборку мусора. Недостатки Невозможно Выполнить - для исполнения нужно перевести на другой язык Дорого. Проблема интеграции решена с другими языками. Выявить предвзятость в торговых системах достаточно сложно. Для этого требуется обширное тестирование. Итерационные циклы в MATLAB работают хуже. Не может разрабатывать автономные приложения.

    Прямое сравнение Python и Matlab

    Параметры Python Matlab
    Определение Python - это язык программирования общего назначения высокого уровня.Он имеет тип данных и числовые массивы. MATLAB - один из высокопроизводительных языков, используемых для технических вычислений. Более того, это язык, ориентированный на математику и матрицу.
    Преимущества Выгодно для разработки с открытым исходным кодом и сообщества, так как имеет обширные библиотеки. Matlab позволяет пользователям напрямую тестировать алгоритмы.
    Использование Python используется для веб-программирования, такого как Google App Engine, Zope и т. Д. MATLAB позволяет строить графики данных и функций, манипулировать матрицами, создавать пользовательские интерфейсы.
    Существование Он был создан фондом программного обеспечения Python в 1991 году. Базовая версия Matlab появилась в 1970 году.
    Производительность Python используется для выполнения высокопроизводительной линейной алгебры , статистика и графика. Для повышения производительности пользователю необходимо установить, скомпилировать, проверить и принять надстройки, ориентированные на разработчиков.
    Библиотека Имеет большую стандартную библиотеку. Стандартная библиотека Matlab не включает общие функции программирования.
    Генерация встроенного кода Python не имеет функций автоматической генерации кода и подходит для встроенных систем. Код MATLAB создает переносимый код c / c ++, который легко читается.
    Поддержка в реальном времени Поддержка по телефону и персональная электронная почта. Matlab не имеет персонализированной поддержки в реальном времени.
    Индексирование Python использует индексирование на основе 0, что означает, что индексирование массива Python начинается с 0. Matlab использует индексирование на основе 1, что означает, что индексирование массива в Matlab начинается с 1.
    Разработка пользовательского интерфейса Python не предоставляет интерактивных платформ для разработки пользовательского интерфейса. Matlab предоставляет интерактивные платформы разработки пользовательского интерфейса.
    Функциональность Python более читабелен и выразителен, чем скрипт Matlab. Matlab предлагает более обширные числовые функции.
    Графика зависимости Графика Python зависит от внешних пакетов. Matlab предлагает больше графических возможностей, чем Python.

    Сравнение Python и Matlab

    Язык, используемый в Python и Matlab

    Ранее я упоминал, что Python разработан на переносимом языке ANSI C.Это язык программирования общего назначения. Мы используем Python для разработки различных компьютерных приложений и программных инструментов.

    Не нужно беспокоиться о том, будет ли программа Python работать в вашей системе или нет. Вы можете запускать программу Python на всех платформах, потому что у нее одни и те же библиотеки, даже в смешанной среде.

    MATLAB полностью профессионален, чем Python. Он используется для коммерческой математики и считается лучшим языком программирования для математики. MATLAB также разработан на C.

    Он также предлагает специализированный набор инструментов, который поможет вам протестировать несколько тестов в научных, научных и инженерных приложениях. Matlab также имеет более полную числовую функциональность по сравнению с Python, потому что MATLAB основан на математике.

    Библиотеки

    Python полон различных библиотек, которые позволяют вам делать с Python более чем достаточно. Библиотеки Python позволят вам делать несколько вещей, таких как создание веб-сервисов, загрузка файла, сравнение данных только с помощью нескольких строчных кодов.

    Библиотеки Python хорошо ориентированы на язык программирования общего назначения. Он также содержит некоторые модули для операционных систем. Это может управлять функциями операционной системы, такими как потоки, сеть, базы данных и т. Д.

    С другой стороны, MATLAB не предоставляет надежных библиотек. Он предлагает стандартную библиотеку с прочными наборами инструментов для решения сложных и простых математических задач без каких-либо проблем.

    Окружающая среда

    Причина для сравнения Python vs.Minitab - это сходство между этими двумя языками. Оба эти языка просты в использовании. Нет необходимости в объявлении переменных, удобный графический интерфейс и многие другие функции аналогичны.

    Но когда мы говорили о среде разработки, MATLAB далек от Python. Python предоставляет полностью открытую среду и работает с интеграцией других внешних инструментов.

    С другой стороны, MATLAB специально разработан для математических функций. Он используется для численного анализа, графической визуализации, обработки сигналов и т. Д.MATLAB также не зависит от платформы; это означает, что вы можете запускать одну и ту же программу на любой платформе.

    Индексирование

    В массиве используется индексирование. Как и другие языки программирования, Python также поддерживает индексацию на основе 0. Он обеспечивает гибкость для работы с C, C ++ и Java. При индексировании на основе 0 массив начинается с 0, а не с 1. Вы также можете индексировать массив, используя отрицательные числа, что делает алгоритмы в Python проще, чем когда-либо.

    С другой стороны, MATLAB поддерживает индексирование на основе одного, что очень полезно для векторов и матриц.Но он не знаком с другими языками программирования.

    Производительность Python против Matlab

    Python намного лучше MATLAB с точки зрения производительности. Python более выразителен и удобочитаем, чем Matlab. Для решения значительных проблем масштабирования библиотеки Python становятся сложными для написания сценариев CGI и служебных программ.

    MATLAB обеспечивает более надежные графические возможности, чем Python, потому что графика зависит от внешних пакетов.

    Есть ли возможности для обоих языков программирования?

    Да, есть !!

    График ниже показывает, что оба языка программирования пользуются большим спросом на протяжении многих лет. Вот почему очень полезно выучить один или оба языка. Помимо этого, вы должны понимать основную цель и причину, по которой вы хотите изучить одно или оба из них.

    Если у вас есть четкая идея и цель, вы можете переходить на эти языки, не беспокоясь о возможностях языков в будущем.Видно, что объем Python продолжает расти, и Matlab может использоваться или не использоваться так часто. Но все же Matlab можно включить в список 15 лучших языков программирования.

    Помогают ли навыки Python и Matlab в получении пакета высокой заработной платы?

    Конечно !!

    Python - это самый лучший язык программирования, который предлагает пакет с высокой зарплатой. Хотя Matlab не отстает, он также помогает получить солидный пакет зарплаты.

    Поэтому, если вас беспокоят пакеты заработной платы, не беспокойтесь.Оба навыка языка программирования могут помочь вам получить работу своей мечты и зарплату своей мечты.

    Кроме того, размер заработной платы может варьироваться в зависимости от вашего опыта. Это означает, что чем больше у вас опыта; тем больше будет зарплатный пакет. Ниже приведен график, который поможет вам проанализировать, сколько вы можете получить в зависимости от вашего опыта.

    Какие компании используют языки программирования Python и Matlab?

    Bloomarlife
    Python Matlab
    Uber AMD
    Netflix Сеть бабочек
    Google Doubleslash
    Instagram AI и Robotics Ventures
    Pinterest MMC
    Stackshare Leap motion
    Reddit Walter
    Tinder Solcast
    Trivago Scilab
    Blablacarlife Герой доставки Equinor
    Spotify Diffbot
    Dropbox Автомобили Volvo
    Accenture Anki
    Doordash GTBM

    Список инструментов, которые интегрируются с Python и Matlab

    Python Matlab
    PyCharm Octave
    Sentry RapidMiner
    Datadog Dynamo
    AuthOL Dynamo
    AuthOL Участок. js
    CircleCI Stan
    Rollbar ggplot2
    Pandas SketchUp

    Как я могу узнать о Python и Matlab?

    Всем известно, что Python и Matlab - самые простые для изучения языки программирования. Вот почему новички могут легко выучить оба языка самостоятельно. Более того, вы можете присоединиться к сообществам Python и Matlab, чтобы получить лучшие решения для ваших программных запросов.

    Список лучших книг для изучения Python и Matlab

    Python Автоматизация скучных вещей с помощью Python Изучите Python 3 Трудный путь Начните с Python: удобное для мозга руководство Свободный Python: четкое, краткое и эффективное программирование Ускоренный курс Python: практическое, основанное на проекте введение в Программирование Matlab
    MATLAB: практическое введение в программирование и решение проблем MATLAB для чайников MATLAB для начинающих: мягкий подход Программирование MATLAB для инженеровMATLAB для ученых, занимающихся мозгом и когнитивными науками,
    из

    ресурсов для изучения Python и

    онлайн-ресурсов по Matlab.

    Python
    YoutubeCoursementor Бесплатный курс Python от Microsoft.Google Python Class.Coursera.Udemy.
    Matlab
    YoutubeMathworksCoursementorLiveLecturesEdXTutorialspoint

    Список онлайн-сообществ Python и Matlab

    На нескольких веб-сайтах есть сообщества Python и Matlab, которые помогают новичкам изучить Matlab и Python и развеять их сомнения. Вот некоторые из этих веб-сайтов, которые предоставляют сообщество Python и Matlab:

    Programiz, Stack Exchange, Reddit, курсант, StackOverFlow, Quora, GeeksforGeeks.

    Резюме Python против Matlab

    Теперь вы имеете представление об обоих языках. Мы прошли лучшее сравнение Python и Matlab. Оба они являются языками программирования высокого уровня.

    Мы используем их как для научных, так и для инженерных работ. В конце концов, можно сказать, что Matlab - это язык программирования для ученых и инженеров, работающих в вычислительной среде.

    С другой стороны, Python - это язык общего назначения для разработки веб-приложений и приложений.Это также играет решающую роль в науке о данных. Python даже более читабелен по сравнению с MATLAB. Но когда мы говорим о крупномасштабной проблеме, то, несомненно, MALAB удобнее Python. Теперь вам решать, какой из них лучше всего подходит для вас между Python и Matlab. Кроме того, воспользуйтесь лучшей помощью по назначению Matlab и помощью по домашнему заданию Matlab от наших экспертов по номинальной цене.

    Часто задаваемые вопросы

    Python лучше, чем Matlab?

    MATLAB имеет наиболее простую и производительную вычислительную среду для ученых и инженеров.MATLAB - это лучший язык программирования, предназначенный для технических и математических вычислений. С другой стороны, Python - это язык программирования общего назначения.

    Что лучше для обработки изображений Matlab или Python?

    Библиотеки Python OpenCV быстрее для функций обработки изображений по сравнению с MATLAB. Причиной этого может быть то, что библиотеки OpenCV написаны на C ++ / C; поэтому выполнение программы занимает меньше времени. MATLAB разработан на нескольких оболочках, которым требуется больше времени для запуска кода.

    Трудно ли изучить Matlab?

    MATLAB - один из языков, которые легко выучить. Вы можете найти множество книг, которые помогут вам изучить MATLAB. Более того, вы также можете найти несколько бесплатных онлайн-руководств на Youtube, чтобы с легкостью изучить Matlab.

    Название

    Статья

    Python против Matlab: какой из них лучший язык

    Описание

    Различие между Python и Matlab всегда является серьезной проблемой. Мир становится более ориентированным на науку и статистику.Это причина того, что научные вычислительные среды становятся все более популярными за последнее десятилетие. Эти среды обеспечивают большую гибкость для ученых и инженеров.

    Автор

    Statanalytica

    Издатель

    Statanalytica

    Логотип издателя

    30 дней, чтобы стать профессиональным программистом Matlab

    В этот курс было добавлено 15 часов нового контента (средний и продвинутый уровни) - наслаждайтесь

    Программирование на Matlab - один из самых важных языков и навыков технического программирования сегодня.В этом курсе мы начнем изучать Matlab с начального уровня и постепенно углубимся в более сложные темы и программы. Этот курс является общим обучением программированию в Matlab, и это означает, что независимо от вашей специальности и области обучения; вы можете извлечь такую ​​пользу из этого курса, что бывший вице-президент / менеджер по продуктам Google Джонатан Розенберг признал его единственным навыком, который вам нужен в вашем резюме, чтобы иметь возможность работать в Google.

    Matlab Programming - это простой и понятный язык программирования, который является отличным выбором для тех, кто хочет научиться программировать впервые. Инженерные компании часто используют Matlab для создания прототипов и проверки своих идей, прежде чем приступить к созданию его с помощью других программ, таких как Java, Python, C и C ++. Знание Matlab даст вам конкурентное преимущество в вашей карьере. Этот курс постоянно обновляется, и каждую неделю в библиотеку добавляются новые материалы. Ниже приводится краткое изложение содержания курса, но в этих лекциях есть еще много примеров и загружаемых материалов.

    Краткое содержание курса:

    Глава 1: Введение в курс и все ресурсы

    Глава 2: Введение в программное обеспечение Matlab

    Глава 3: Введение в математику в Matlab

    Глава 4: Работа с переменными в среде Matlab

    Глава 5: Тригонометрические функции в Matlab

    Глава 6: Комплексные числа в Matlab

    Глава 7: Работа с векторами в Matlab

    Глава 8: Работа с матрицами в Matlab

    Глава 9: Введение в вычисления и инженерные функции в Matlab

    Глава 10: Графики и построение графиков в Matlab

    Глава 11: Циклы, условия и введение в программирование в Matlab

    Глава 12: Проекты (еженедельные обновления с новыми упражнениями по программированию) 9 0046

    Глава 13: Импорт данных из Excel в Matlab

    Глава 14: Дополнительные материалы для курса

    Глава 15: Промежуточные и продвинутые темы в Matlab

    Глава 16: Типы данных и структуры данных в Matlab

    Глава 17: Работа с файлами в среде Matlab

    Глава 18: Матрицы в Matlab (промежуточные темы)

    Глава 19: Скрипты, функции и M-файлы в Matlab

    Глава 20: Расширенные методы построения графиков в Matlab

    Глава 21: Создание функций и рабочих процессов в Matlab

    Глава 22: Логические операторы и операции в Matlab

    Глава 23: Дополнительные проекты Matlab (средний - продвинутый уровни)

    Глава 24. Следующие шаги и дополнительные ресурсы, сертификаты и преимущества 9004 6

    В дополнение к учебным материалам вы будете бесплатно получать все будущие обновления, а также советы по карьере в инженерии.

    Как IDE, язык и ментальность наносят ущерб

    Это сообщение в блоге вдохновлено несколькими моими твитами, связанными с Matlab, которые превратились в многодневные дискуссии с коллегами-учеными и другими твитами, не имеющими отношения к науке. Эти мои твиты, в свою очередь, мотивированы двумя основными вещами: моим желанием программировать в психологии, нейробиологии и науке в целом, чтобы их преподавали и учили хорошо, и моим желанием, чтобы студенты получали передаваемые навыки в более общем плане. Это сообщение в блоге основано на ряде тем, которые возникли в Твиттере.Великая потребность ученых в программировании. Дело в том, что Matlab сродни плохим тренировочным колесам на велосипеде, которые никогда не помогают научиться ездить, но используются снова, потому что они лучше, чем ходьба. И идея о том, что, хотя есть лучший инструмент для каждой работы, не каждый инструмент лучше всего подходит для любой работы. Обсуждение в Твиттере было мотивирующим, поэтому я пообещал всем, что напишу то, что я думаю. Итак, это сообщение в блоге о том, как я считаю, что преподавание Matlab, всей экосистемы, а не только языка, в рамках психологии во многих случаях вредит студентам больше, чем помогает им.

    Чтобы уточнить, Matlab раньше был лучшим инструментом для многих вещей. До таких вещей, как трилогия NumPy / Matplotlib / Jupyter, это был, вероятно, единственный инструмент, у которого было «все». Когда впервые вышел Matlab, альтернативой был Fortran (в котором есть операторы goto, если вы не знаете, почему это страшно, неважно, вам повезло). Но я считаю, что теперь это скорее причина мозгового гниения, чем расширяющая разум удивительность (пожалуйста, не смотрите Arrival только для того, чтобы получить эту ссылку Сепира-Уорфа). Сейчас это скорее тюрьма для пользователей и науки, чем освобождение, которое позволяет нам быстро создавать прототипы (последнее, конечно, по-прежнему).

    Если вы опытный программист и любите Matlab, то этот пост в блоге , а не , действительно для вас. Важно отметить, что моей целевой аудиторией являются те, кто желает увидеть улучшения в обучении программированию в рамках психологии. Я говорю с точки зрения моего опыта в моей области: психология и когнитивная наука. Я разработал с нуля: курс, который я читал, когда работал постдоком в Оксфорде; и семинар, когда я был аспирантом; оба с целью обучения принципам кодирования перед погружением в Python специально для студентов-психологов.Я также хочу, чтобы люди, занимающиеся наукой, обладали надежными передаваемыми навыками, могли переходить на другие языки, а также получали как можно больше удовольствия от обучения. Благодаря моему обучению, я имею достаточно привилегий, чтобы выучить новый язык за пару часов. Я хочу, чтобы и у других были такие возможности, связанные с навыками, не только потому, что для науки полезно иметь квалифицированных исследователей, но и для нас, как отдельных лиц: если кто-то выйдет из своей степени кодировщиком, у него будет больше возможностей (как внутри и вне науки).

    Повторяю мое основное заявление: то, как мы преподаем Matlab в психологии, кажется скорее вредным, чем полезным. Я бы хотел, чтобы мы вышли за рамки Matlab, потому что экосистема, которую он предоставляет, является опасным аттрактором, в который невольно попадают многие из моих сверстников и моих студентов. В этом посте я обрисую основные причины, по которым экосистема и язык Matlab так провокационно описаны выше. Я намерен использовать «Matlab» для обозначения всей экосистемы: IDE, языка и менталитета, который он вызывает, потому что я считаю, что они неразделимы.Точно так же «программисты на C [выделяют] свою чертову память, вероятно, сразу после того, как построили свой компьютер из камней и веток», у программистов Matlab в области психологии также есть и создается культура вокруг себя с помощью среды IDE и ранее существовавших сообщество, к которому они присоединились.

    Ограниченная передача навыков

    Во-первых, Matlab недостаточно, чтобы предоставить нам переносимый набор навыков программирования. Matlab предоставляет среду программирования, в которой ничто, по крайней мере внешне, не кажется сложным - и, таким образом, ничего значимого о самом кодировании не узнается.Нам не нужно слишком беспокоиться ни о пространствах имен, ни даже о функциях. И нам не нужно изучать что-либо слишком сложное, чтобы получить некоторые приемлемые цифры. Это отлично подходит для создания прототипов - мы можем произвести что-то, что работает достаточно хорошо и впечатляюще быстро. Но это дорого обходится нам как новичку в программировании. Мы не приобрели никаких важных навыков, которые позволили бы нам выучить другой язык. И нам, несомненно, нужно будет выбрать другие языки, потому что это государственная психология.g., R становится стандартом для статистического анализа. Однако мы только что выучили язык, который не помогает нам в этом, поскольку он не подталкивает нас к изучению основ того, что есть в других языках в своей основе.

    IDE чрезвычайно полезны, если вы уже опытный программист. Однако они могут действовать скорее как плохие тренировочные колеса на велосипеде, препятствуя более глубокому обучению.

    Другими словами, когда человек учится водить машину, он не стремится научиться водить машину с автоматической коробкой передач.Они учатся водить с механической коробкой передач, и это тяжело. Изучение более сложного из двух типов, ручного, позволяет нам затем легко перейти к более легкому из двух, если это необходимо. Что касается американцев, то они в основном учатся управлять автоматической коробкой передач и почти никогда не изучают механическую коробку передач (потому что их навыки не передаются легко). Хотя метафора упрощена, ее достаточно, чтобы объяснить, почему Matlab - не лучший язык для изучения, это автомобиль с автоматической коробкой передач. Мы не можем легко перенести то, что мы узнали, на вождение палки, и на самом деле лицензии только на автоматическую коробку передач существуют в моей стране и в Великобритании: если вы изучите только автоматическую коробку передач, вы не можете ожидать, что вы будете знать палку, тогда как если вы изучите ручную коробку передач, вы знаете: « все".

    Более того, я утверждаю, что знание Matlab может усложнить нам переход на другой язык, чем полное отсутствие знаний в области программирования. Matlab имеет среду IDE, которая предоставляет функциональные возможности графического интерфейса, которые позволяют нам динамически редактировать переменные, как в Excel, что, как мы знаем, вызывает очевидные проблемы. Это заставляет некоторых из наших студентов думать, что Matlab IDE - это то, что есть программирование, во многом так же, как некоторые из наших студентов думают, что SPSS - это то, что есть статистика. Более того, высокая зависимость от ручного редактирования вещей крайне плоха, потому что наш рабочий процесс невозможно воспроизвести или воспроизвести.

    Кроме того, все навороты IDE и GUI никогда не заставляют нас глубоко думать о переменных (поскольку мы всегда можем их визуализировать). Это упражнение по сохранению ментальной модели того, что делает код, записи того, что код должен делать, воображению структур данных и т. Д., Является навыком, который необходимо развивать. Более чем однажды меня просили помочь людям, которые редактировали свои переменные в графическом интерфейсе и, следовательно, не понимали должным образом ни свой собственный код, ни способы его отладки.Это не их вина, но если бы они научились программировать без этого, они бы никогда не приобрели таких ужасных привычек. Они не знали точно, что такое цикл, и многие другие вспомогательные скрипты работали нормально, поэтому у них не было обратной связи, что редактирование в графическом интерфейсе само по себе неадекватно.

    На большинстве других языков: нет графического интерфейса пользователя и нет IDE, в которой есть язык. Это приводит к тому, что многие из нас используют Matlab, просто нажимая кнопки и надеясь, что на другом конце появится что-то полезное.И это наблюдение, хотя это может показаться шокирующим, о том, что именно этим занимаемся мы и наши студенты, было поддержано многими из вас в чате и Твиттере. Костыли с графическим интерфейсом и IDE будут отобраны у нас, поскольку нам придется заново учиться кодировать - то, что нам никогда не пришлось бы делать, если бы мы научились использовать ручную коробку передач, а не Matlab.

    Matlab устанавливает предел того, какие проекты мы можем выполнять, как по размеру, так и по объему. Оптимизация для оборудования, необходимость уменьшения пространственной и временной сложности, необходимость чего-то очень конкретного, например, веб-скрейпинга и т. Д., все сложнее в Matlab. Это связано с тем, что Matlab является скорее предметным, чем общедоменным языком, он управляется централизованно, а GUI и IDE не могут легко справиться с большими проектами (хотя есть режим командной строки, который нам будет в основном неудобно с заданными мы знаем только Matlab).

    Чтобы еще больше подчеркнуть мою точку зрения, Matlab явно учит нас некоторым очень неортодоксальным принципам программирования. Некоторые «функции» не существуют ни в каких других языках, и уж точно ни на одном из языков, которые мы, вероятно, захотим изучать в ближайшем будущем (Python, C / C ++, R, Julia - даже LaTeX).Например, нам не разрешается иметь более одной функции, доступной извне для каждого файла, и этот файл должен иметь то же имя файла, что и функция, к которой мы хотим получить доступ. По сути, это означает, что у нас не может быть больше, чем функция для каждого файла, если мы, например, пытаемся четко кодировать библиотеку. Matlab не позволяет нам хранить все наши глобальные переменные в одном файле, например, если нам нужны постоянные значения. Благодаря всему этому Matlab продвигает спагетти-код. Это еще больше усугубляет то, почему многие из нас стесняются делиться своим кодом в Интернете.Мы так и не научились писать аккуратный код, потому что Matlab позволяет нам быть быстрыми и грязными без каких-либо последствий.

    Пожалуй, самое вопиющее, массивы в Matlab начинаются с 1. Никто не понимает, насколько это неадаптивно, пока они не выйдут за пределы Matlab. Информатика не зря начинается с нуля. Если мы хотим научиться обобщаемым навыкам, знание того, что индексирование начинается с 1, будет мешать нам, возможно, даже заставит нас вводить очень неприятные, труднообнаруживаемые ошибки, когда мы выходим за пределы экосистемы Matlab. Все это вместе заставляет нас больше запутываться новыми языками, поскольку багаж, который мы несем с собой при изучении Matlab, необходимо активно разучивать и сдерживать.

    Закрытые источники - закрытые науки

    Во-вторых, Matlab является закрытым исходным кодом, проприетарным и непомерно дорогим, если вам придется покупать его самому. Во многих случаях они запутывают свой исходный код, что означает, что ошибки гораздо труднее обнаружить и их невозможно отредактировать самостоятельно, не рискуя судебным иском. Более того, использование Matlab в научных целях приводит к тому, что наш код становится платным. Мы по определению закрываем нашу вычислительную науку.

    Многие участники движений за открытую науку и открытое программное обеспечение надеются, что Matlab превзойдут раньше, чем позже, а некоторые даже думают, что это неизбежно.В более широком смысле, люди в этих движениях склонны думать, что решение использовать Matlab (и вообще любое программное обеспечение с закрытым исходным кодом) в науке является как минимум сомнительным и как минимум неэтичным. Я верю в свободное и открытое программное обеспечение и науку, поэтому я в принципе против того, чтобы Matlab придерживалась науки. Это не означает, что я считаю, что наука, сделанная с помощью Matlab, в чем-то хуже сама по себе. Точно так же ученые, которые верят в открытый доступ, не , а считают, что научные данные, публикуемые в журналах с закрытым доступом, являются «плохой наукой» - они считают, что это не лучшая практика публикации.К сожалению, можно быть либо за открытую науку, либо против нее. Таким образом, если «основные ценности и убеждение Matlab в том, что« поступать правильно »» не начнут также включать открытый исходный код и науку, Matlab несовместима с нашими целями.

    Что-то, что меня безмерно беспокоит и косвенно влияет на все кодеры Matlab, - это несовместимость между версиями Matlab. Основная причина этого в том, что, в отличие от Python, C ++ или почти всех других языков, насколько мне известно, для Matlab не существует формы Бэкуса-Наура. Это означает, что в Matlab нет официальной и формально определенной грамматики, она могла бы, но ее нет.Это невероятно плохо, если это правда, и объясняет проблемы совместимости, делая Matlab более похожим на Microsoft Word (который не является обратно совместимым и не является языком программирования). Это также означает, что Mathworks не должен придерживаться каких-либо правил грамматики Matlab, они могут изменять ее на лету. К тому же совместимость с Octave трудно поддерживать, потому что язык не определен.

    Важно отметить, что помимо того факта, что это не открытый исходный код, я предлагаю не использовать Matlab (и, следовательно, аналогичные языки, такие как Octave и SciLab, которые являются открытыми ), по причинам, изложенным здесь.Повторюсь, Matlab - не лучший язык для обучения наших студентов и сверстников по педагогическим причинам, из соображений передачи навыков и из практических соображений сверх из соображений этики / открытости. Эти причины сами по себе служат для дискредитации Matlab и снижения его роли в качестве основного языка программирования для преподавания психологии.

    Заключение

    Вкратце, Matlab создает среду, в которой мы учимся программировать, не делая ничего слишком сложного, никогда не развивая навыков, которые действительно передаются, и никогда не понимая сути кодирования.Я хочу, чтобы мы лучше обучали себя и наших студентов как для жизни в науке, так и для того, чтобы дать им полезные навыки для жизни вне науки. По умолчанию в моей области науки вы преподаете Matlab, и все. Я не подвергаю такой критике тех, кто из нас использует и преподает множество языков (включая Matlab). Я сосредотачиваюсь на большинстве из нас, кто преподает и использует для всех намерений и целей только Matlab.

    Графические интерфейсы пользователя и IDE

    великолепны - точно так же, как если мы уже знаем, как водить с использованием механической коробки передач, мы можем легко переключиться на автоматическую, - но в большинстве случаев они не побуждают нас развивать наши навыки дальше.Если мы хотим, мы можем переключиться на причудливую IDE после того, как мы уже знаем более сложные вещи. Мы выучиваем таблицу умножения наизусть перед мы переключаемся на использование смартфона в качестве калькулятора. Я предполагаю, что все мы хотим соответствующим образом развивать свои технические навыки, поэтому неизбежно нам придется выполнять гораздо более сложные задачи, такие как написание сценария bash или компиляция чего-либо из исходных текстов - все эти вещи - это навыки, которые нам нужно постепенно наращивать. время. Matlab позволяет нам жить в прекрасном мире, где все легко, но от которого нам не сбежать.Исследования поставят перед нами более сложные задачи программирования, чем быстрое построение графиков или быстрое умножение матриц. Таким образом, мы должны признать, что иногда изучение нового может быть трудным (а также забавным).

    Некоторые будут настаивать на своем любимом языке, например, Python. Тем не менее, если мы отойдем от парадигм, которые навязывает экосистема Matlab, мы добьемся серьезных педагогических успехов. Я надеюсь, что убедил свою предполагаемую аудиторию в том, что, хотя Matlab был основным языком, все должно быть и по праву изменяются.Например, даже в сфере инженерии, где Matlab имеет исторически сильные позиции, его широкое использование сокращается - инженерный отдел в Кембридже решил вместо этого преподавать Python.

    Программирование в психологии может быть лучше. Другие языки предоставляют более воспроизводимые и воспроизводимые рабочие процессы, больше возможностей для изучения передаваемых навыков и сообщества, сосредоточенные вокруг открытого исходного кода и открытой науки. Если мы сможем обучить экосистему Matlab, тогда мы сможем сделать небольшой шаг к большим достижениям и научить более открытую экосистему лучше.Мы должны обучать основным концепциям программирования, и мы должны хорошо обучать их. Мы находимся в процессе перехода от закрытого исходного кода к открытому, закрытой науки к открытой науке, от рабочих процессов черного ящика к воспроизводимым и воспроизводимым рабочим процессам. Давайте сделаем этот переход возможным, вооружив наших учеников и самих себя наиболее подходящими навыками.

    Спасибо

    Эта запись в блоге была бы невозможна без обсуждений с моими коллегами из Института устойчивого развития программного обеспечения и сотрудниками института, а также без множества твитов от всех вас.

    MATLAB | Определение, Программирование, История

    Определение

    MATLAB - один из высокопроизводительных языков, обычно используемых для технических вычислений. Интегрируя визуализацию и программирование, MATLAB создает простую в использовании среду, в которой для выражения проблем и решений используются понятные математические обозначения. Этот язык обычно используется при разработке алгоритмов, вычислений и математики.

    Приложение

    MATLAB построено на основе скриптового языка MATLAB. Это обычное использование этого приложения MATLAB включает развертывание Командного окна в форме интерактивной математической оболочки или выполнение файлов, которые состоят из кода MATLAB.

    История MATLAB

    Разработка MATLAB началась в конце 1970-х годов. Работа над MATLAB была инициирована Кливом Молером, который в то время возглавлял факультет информатики в Университете Нью-Мексико.Клив Молер начал разработку MATLAB с целью предоставить своим ученикам доступ к EISPACK и LINPACK без необходимости изучать Fortran.

    Однако вскоре язык стал популярным среди большого числа университетов, особенно в области прикладной математики, из-за его высокой степени использования в указанной области. Во время визита Молера в Стэнфордский университет в 1983 году Джек Литтл, инженер, познакомился с языком программирования MATLAB.

    После осознания того факта, что MATLAB обладает впечатляющим коммерческим потенциалом, Джек Литтл продолжил объединение усилий со Стивом Бангертом и Молером. Затем эти трое начали переписывать MATLAB на языке C. Это также сопровождалось созданием MathWorks в 1984 году для дальнейшего развития MATLAB.

    JACKPAC - это имя, которое было дано перезаписанным библиотекам MATLAB. LAPACK был создан в 2000 году. Это был новый набор библиотек, которые использовались более новым и модифицированным MATLAB, чтобы включить функцию манипуляции с матрицами.

    Раннее использование MATLAB было специально сделано практиками, а также исследователями, которые были связаны с областью инженерии управления, которая была специальностью Джека Литтла. Благодаря своим высококлассным функциям язык быстро стал популярным и во многих других областях.

    Обычно этот язык используется в сфере образования, особенно в обучении числовому анализу и линейной алгебре. Кроме того, он используется учеными, работающими в области обработки изображений.

    Профили вакансий, требующие этого навыка

    Преимущества и недостатки MATLAB

    В этом разделе мы обсудим несколько преимуществ и недостатков языка программирования MATLAB.

    Преимущество MATLAB

    У языка программирования MATLAB есть несколько преимуществ:

    Простота использования

    Программа может использоваться как блокнот для оценки выражений, набранных в командной строке, или ее можно использовать для выполнения больших заранее написанных программ.Приложения могут быть написаны и изменены с помощью встроенной интегрированной среды разработки и отлажены с помощью отладчика MATLAB. Поскольку язык настолько прост в использовании, он оптимален для быстрого прототипирования новых приложений.

    Для облегчения использования программы поддерживаются многие инструменты разработки программ. Они содержат встроенный редактор / отладчик, интерактивную документацию и руководства, браузер рабочей области и обширные демонстрации.

    Независимость платформы

    MATLAB поддерживается в различных компьютерных системах, обеспечивая значительную независимость от платформы.Этот язык предоставляется в Windows 2000 / XP / Vista, Linux, различных версиях UNIX и Macintosh. Приложения, написанные на любой платформе, будут работать на другой платформе, а информационные файлы, написанные на любой платформе, могут быть прочитаны на любой другой платформе. В результате программы, написанные в MATLAB, могут переходить на новые платформы, когда меняются потребности пользователя.

    Предопределенные функции

    MATLAB поставляется с огромной библиотекой предопределенных функций, которая предоставляет проверенные и готовые решения для многих основных технических задач.Например, предположим, что мы пишем программу, которая должна оценивать статистику, связанную с набором входных данных. В большинстве языков нам нужно будет написать наши подпрограммы или функции для выполнения вычислений, таких как среднее арифметическое, стандартное отклонение, медиана и т. Д. Эти и сотни других сервисов встроены прямо в язык MATLAB, что делает вашу работу намного удобнее.

    В дополнение к обширным библиотекам сервисов, встроенных в базовый язык MATLAB, существует множество специализированных наборов инструментов, применимых для решения сложных проблем в определенных областях.Например, пользователь может купить стандартные наборы инструментов для решения проблем в обработке сигналов, системах управления, связи, обработке изображений и нейронных сетях и т. Д. Существует также обширная компиляция бесплатных пользовательских программ MATLAB, которые совместно используются через MATLAB Web. сайт.

    Устройство-независимая печать

    MATLAB имеет множество основных команд построения графиков и изображений. Графики и изображения могут отображаться на любом графическом устройстве вывода, предоставляемом компьютером, на котором работает MATLAB.Это средство делает MATLAB выдающимся инструментом для визуализации технической информации.

    Графический интерфейс пользователя

    MATLAB содержит инструмент, который позволяет программисту интерактивно проектировать графический интерфейс пользователя ( GUI ) для своей программы. Благодаря этой возможности программист может разрабатывать усовершенствованные программы анализа данных, которыми могут управлять относительно неопытные пользователи.

    Компилятор MATLAB

    Адаптивность MATLAB и независимость от платформы достигаются путем компиляции приложений MATLAB в машинно-независимый p-код и последующей интерпретации инструкции p-кода во время выполнения.Этот метод эквивалентен тому, который используется в языке Microsoft Visual Basic. К сожалению, результирующие приложения могут иногда выполняться медленно, потому что код MATLAB интерпретируется, а не компилируется.

    Доступен отдельный компилятор MATLAB. Этот компилятор может компилировать программы MATLAB в реальный исполняемый файл, который работает быстрее, чем интерпретируемый код. Это отличный метод преобразования прототипа программы MATLAB в исполняемый файл, пригодный для продажи и распространения среди пользователей.

    Недостаток MATLAB

    У языка программирования MATLAB есть два основных недостатка:

    Устный перевод

    Первый недостаток состоит в том, что это интерпретируемый язык и, следовательно, он может выполняться медленнее, чем компилируемый язык. Эту проблему можно проверить, правильно структурировав программу MATLAB.

    Стоимость

    Полная копия MATLAB в пять-десять раз дороже, чем обычный компилятор C или FORTRAN.Эта сравнительно высокая стоимость более чем компенсируется сокращением времени, необходимого инженеру или ученому для создания рабочей программы, поэтому MATLAB является рентабельным для бизнеса. Однако для большинства людей это слишком дорого, чтобы рассматривать возможность покупки. К счастью, существует также недорогая версия MATLAB для студентов, которая является отличным инструментом для студентов, желающих выучить язык. Студенческая версия MATLAB практически идентична полной версии.


    Какой язык программирования лучше всего подходит для экономических исследований?

    Какой язык программирования лучше всего подходит для экономических исследований: Julia, Matlab, Python или R?

    Хотя в экономических исследованиях используется большое количество языков программирования общего назначения, мы подозреваем, что четыре наиболее распространенных - это Julia, R, Matlab и Python.Когда мы смотрели на этот последний раз здесь, на VoxEU (Danielsson and Fan 2018) два года назад, мы пришли к выводу, что R был лучшим в большинстве случаев. С учетом всех разработок с тех пор R по-прежнему лидирует?

    Конечно, нет единого способа ответить на этот вопрос - в зависимости от проекта любой из четырех может быть лучшим выбором.

    Чтобы сузить вопрос, мы имеем в виду три отдельных критерия, взятых из нашей работы.

    Во-первых, один из нас написал книгу под названием Financial Risk Forecasting (Danielsson 2011), сопровождаемую практической реализацией на всех четырех языках, которая представляет собой идеальный пример проверки возможностей библиотек, доступных исследователям.

    У нас есть два дополнительных критерия, общих в науке о данных: импорт очень большого набора данных и подпрограмма, требующая большого объема вычислений.

    Качество языка

    Matlab существует почти полвека и с тех пор является надежной рабочей лошадкой для экономических исследователей. Но хотя он медленно добавляет новые функции, его все еще сдерживает плохой выбор дизайна.

    R в форме своего предшественника SPlus также восходит к 1970-м годам. Первоначально он был задуман как язык для статистических вычислений и визуализации данных.Подобно Matlab, ему мешает плохой дизайн, но богатство его библиотек делает его, пожалуй, наиболее полезным из четырех на сегодняшний день.

    Python, в отличие от трех других, начинался как язык программирования общего назначения, используемый для управления файлами и обработки текста. Он также действительно хорош при взаимодействии с внешними библиотеками - поэтому он широко используется в машинном обучении.

    Однако это не лучший язык для общего численного программирования. Основные числовые библиотеки и библиотеки данных были неуклюже привиты к нему, поэтому он неестественен, с ним сложно работать и подвержен ошибкам, которые трудно диагностировать.Например, предположим, что у вас есть две матрицы, X и Y, и вы хотите умножить их друг на друга. Вы должны написать:

    нп.матмул (X, Y)

    , а в Matlab и Julia строка просто:

    X * Y

    Юля - новичок, ей всего восемь лет, и это видно. У него нет исторического багажа, и в результате код чистый, быстрый и менее подвержен ошибкам, чем другие. Неудивительно, что он был принят в высококачественных проектах, таких как Perla et al.(2020).

    Одним из преимуществ является то, что он позволяет использовать Unicode в уравнениях, позволяя использовать в расчетах греческие буквы и другие символы. Например:

    μ = 1 + 2 * θ + ε

    При ранжировании внутренней пригодности четырех языков для численных вычислений мы считаем Julia лучшим, за ним следует R, затем Matlab, а худшим - Python.

    Скорость исполнения

    Julia была разработана с расчетом на скорость с использованием преимуществ современных методов компиляции и, как правило, является самой быстрой из четырех.

    Следовательно, от программиста не требуется использовать сложные методы ускорения, называемые повышением скорости, в результате чего код Джулии становится более читаемым и быстрым.

    Самый медленный из четырех языков - Python, но он предлагает отличный своевременный компилятор Numba, который может значительно ускорить вычисления там, где его можно применить (к сожалению, это только в очень простых вычислениях).

    Для оценки скорости мы также проводим три эксперимента.

    Первый - эксперимент с функцией логарифмического правдоподобия GARCH. Поскольку он является одновременно итеративным и динамичным, он охватывает широкий класс численных задач, встречающихся на практике. При использовании Python мы используем как чистый Python, так и версию, предварительно скомпилированную с помощью Numba. Для R мы пробовали как чистый R, так и реализацию на C ++ (Rcpp). Для сравнения мы также делаем реализацию на C.

    Наши результаты показывают, что C - самый быстрый, при этом Rcpp не сильно отстает, за ним следуют Numba и Julia.Все они демонстрируют отличную скорость. Matlab немного медленнее, за ним следует R, а Python намного медленнее.

    Во втором эксперименте измеряется время загрузки очень большого набора данных CSV, CRSP, который составляет почти 8 ГБ без сжатия и более 1 ГБ со сжатием. Сначала мы читаем как сжатые, так и несжатые файлы.

    В этом эксперименте R, безусловно, самый быстрый, за ним идут Python и Julia с завершением Matlab.

    Последний эксперимент фиксирует время обработки для типичного расчета, где мы находим среднегодовое значение и волатильность каждой из акций в базе данных CRSP.

    В этом эксперименте Джулия является самой быстрой, за ней следует R, при этом Matlab снова проигрывает. Эти результаты согласуются с результатами, полученными Арубой и Фернандес-Вильяверде (2018).

    Подробности и код можно найти в нашем веб-приложении (Aguirre and Danielsson 2020).

    В заключение, Julia, как правило, самая быстрая и требует наименьшего количества сложного кода для быстрой работы. Любой из остальных может быть вторым лучшим, в зависимости от приложения и навыков программиста.

    Работа с данными

    Исследователям часто приходится иметь дело с большими данными, считываемыми и записываемыми в различные форматы, включая текстовые файлы, файлы CSV, Excel, базы данных SQL, базы данных noSQL и собственные форматы данных, локальные или удаленные.

    Можно было подумать, что Python преуспеет в этом, но, к нашему удивлению, этого не произошло. Хотя у него есть библиотеки, которые могут обрабатывать почти все общие задачи с данными, они громоздки и неестественны. Например, если мы хотим получить доступ для чтения и записи к элементу в DataFrame M, нужно использовать:

    М.iloc [1,1]

    В R или Julia строка просто:

    М [1,1]

    Matlab традиционно предлагал только числовые матрицы и плохо обрабатывал строки. Хотя он значительно улучшился за последние годы, он все еще гораздо более ограничен, чем три других.

    В заключение, из четырех языков R является лучшим для работы с различными форматами данных, за ним следует Julia, затем идут Python и Matlab.

    Библиотеки

    Хотя каждый из четырех языков обеспечивает базовую основу для вычислений, большинство исследователей в конечном итоге будут использовать сторонние библиотеки.

    Именно с библиотеками сетевые внешние факторы становятся наиболее важными, исследователи, разрабатывающие новые вычислительные методы, предпочитают самые популярные платформы, а те, кто проводит исследования, тяготеют к платформам с наибольшим количеством библиотек. Этот благодатный цикл сильно благоприятствовал

    р.

    Хотя Matlab имеет множество встроенных функций, он является самым бедным из четырех с точки зрения внешних библиотек, поскольку он проприетарный, а разработчики библиотек предпочитают открытые языки.

    С другой стороны,

    Python предлагает лучший выбор библиотек для работы с файловой системой, текстом, веб-скраппингом, базами данных и машинным обучением.Однако в нем мало статистических библиотек, которые были бы полезны в экономических исследованиях.

    Юля, будучи новичком, все еще догоняет. Хотя он быстро увеличил свой набор библиотек, полезных для экономических исследований, и, как правило, имеет более богатые библиотеки, чем Matlab и Python, он все еще превосходит R

    .

    R, безусловно, самый богатый. В нем есть библиотека для почти всех возможных статистических расчетов, которые только можно вообразить. Обратной стороной является то, что некоторые из них старые, низкого качества, плохо документированы и часто содержат несколько пакетов для одной и той же функциональности.

    При этом Python, Julia и R могут вызывать функции друг у друга. Таким образом, библиотеки в одной можно использовать во всех. Мы, однако, предостерегаем, слишком полагаясь на такую ​​межъязыковую функциональность, поскольку это создает возможность нестабильности и затрудняет диагностику ошибок. Гораздо естественнее и надежнее работать только на одном языке.

    Следовательно, с точки зрения библиотек R является лучшим, за ним следует Julia, затем Python и, наконец, Matlab.

    Графика

    Хотя все четыре языка могут выводить высококачественную графику, на наш взгляд, R на голову выше остальных трех.Неудивительно, что и New York Times, и BBC используют R для своей графики, и вы даже можете загрузить библиотеку BBC (BBC 2020).

    Остальные три почти не различаются. Сделать качественные графики в Matlab довольно просто, но возможности ограничены.

    В Python и Julia доступно больше опций, но это громоздко и нестабильно.

    Следовательно, для графики R является лучшим, за ним идут Python и Julia, а Matlab снова на последнем месте.

    Простота использования

    Matlab традиционно был самым простым языком в использовании.У него высококачественная интегрированная среда разработки и лучшая документация на всех четырех языках.

    R не сильно отстает в плане интегрированных сред разработки (IDE). Однако его документация не так хороша. И Python, и Julia предлагают IDE, но они не так хороши, как у Matlab и R.

    .

    Таким образом, с точки зрения простоты использования, особенно для начинающих пользователей, MATLAB и R являются лучшими, за ними следует Julia, а последним - Python.

    Лицензирование

    Три из этих языков (Julia, Python и R) имеют открытый исходный код, а MATLAB является коммерческим.Для получения информации о ценах см. Mathworks (2020). Это означает, что первые три доступны практически на любой платформе, и их можно установить без оплаты или получения разрешения.

    Следовательно, с точки зрения лицензирования и стоимости Matlab является худшим, а остальные три равны.

    Сводка

    Ни один из четырех языков не является универсально лучшим. Рекомендуемый язык по-прежнему остается наиболее удобным для исследователя.

    Однако для новых проектов и особенно для новых исследователей, не приверженных языку, картина меняется.

    Matlab и R извлекают выгоду из того, что они ветераны. Вы можете делать с ним практически все, что захотите. Однако их возраст показывает, и Matlab, в частности, не успевает за ними. Следовательно, мы не можем рекомендовать его для новых проектов. R по-прежнему остается отличным выбором из-за его не имеющих себе равных библиотек, однако сам язык оставляет желать лучшего.

    Python был разработан для других целей, в которых он выделяется, но мы не можем рекомендовать его для численного программирования общего назначения, за исключением приложений, которые используют его силу, таких как машинное обучение.

    А как насчет Джулии? Это самый современный, элегантный и быстрый язык с быстрорастущей библиотечной поддержкой. Опасность с новым языком, таким как Джулия, заключается в том, что он исчезает, поскольку он потратил много времени и энергии на язык, и довольно неприятно видеть, как он теряет сцепление.

    Когда мы проводили это сравнение два года назад, мы порекомендовали R, но сказали, что Julia - это язык, на который следует обратить внимание. В то время Джулия развивалась очень быстро, поэтому код ломался между выпусками, и его долговременная выживаемость была под вопросом.Сейчас состояние Юлии стабилизировалось, и ее долгосрочное будущее становится все более уверенным.

    Как следствие, Julia - это язык, который мы сейчас выбираем для новых проектов и обычно рекомендуем.

    Примечание авторов: Мы благодарим Совет по экономическим и социальным исследованиям (Великобритания) [номер гранта ES / K002309 / 1] и Совет по инженерным и физическим наукам (Великобритания) [номер гранта EP / P031730 / 1] за их поддержку.

    Список литературы

    Агирре, А. и Дж. Даниэльссон (2020), «Веб-приложение к документу Какой язык программирования лучше всего подходит для исследований в области экономики и финансов: Julia, Matlab, Python или R?» «

    Аруба, С. и Дж. Фернандес-Вильяверде (2018), «Сравнение языков программирования в экономике: обновление».

    BBC (2020), https://github.com/bbc/bbplot.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *