مقایسه متلب و پایتون
زبانهای برنامهنویسی، یکی از اساسیترین بخشهای «علوم کامپیوتر» (Computer Science) محسوب میشوند. به عبارت دیگر، یکی از مهمترین ابزارهای در دسترس برنامهنویسان و توسعهدهندگان برای پیشبرد اهداف مرتبط با «خودکارسازی وظایف» (Task Automation) و توسعه برنامههای کاربردی هستند. همچنین، زبانهای برنامهنویسی ابزاری حیاتی جهت رسیدن به اهداف کلان سازمانی در صنایع و شرکتهای تجاری به شمار میآیند. انتخاب پایتون یا متلب به عنوان زبان برنامهنویسی مقصد (به ویژه برای افرادی که آشنایی کافی با مفاهیم برنامهنویسی ندارند و به نوعی، تازهواردان عرصه برنامهنویسی محسوب میشوند)، سؤالی است که ذهن بسیاری از فعالان و علاقهمندان به حوزه برنامهنویسی را به خود معطوف کرده است. انتخاب بهترین زبان برنامهنویسی برای افراد مختلف، معمولا فرایندی بسیار گیجکننده است. در این مطلب، برای اینکه مشخص شود کدام یک از زبانهای برنامهنویسی پایتون یا متلب انتخاب مناسبتری برای برنامهنویسان و توسعهدهندگان محسوب میشود، ویژگیهای کلیدی و همچنین، مزایا و معایب هر کدام از این دو زبان برنامهنویسی با یکدیگر مقایسه خواهند شد. علاوه بر این، جهت سهولت انتخاب زبان پایتون یا متلب برای برنامهنویسان مبتدی، ویژگیهایی نظیر سادگی یادگیری، آینده شغلی و گستره دامنه کاربردی این دو زبان برنامهنویسی نیز با یکدیگر مقایسه خواهند شد.
فهرست مطالب
متلب راحت ترین و مؤثرترین محیط محاسبه برای مهندسین و پژوهشگران را دارد که شامل زبان برنامه نویسی متلب است، تنها زبان برنامه نویسی معتبر مخصوص محاسبه های ریاضی و تکنیکی. در مقابل، پایتون یک زبان برنامه نویسی با هدف عمومی است که حتی برای اجرای پایه ترین عملیات ریاضی نیازمند افزودن دستورات از کتابخانه می باشد.
«با متلب، من میتوانم کدنویسی کنم و به کمک قابلیتهای بسیار زیاد متلب، سریعتر از زبان های دیگر از کدم اشکالزدایی کنم. نصف شدن زمان توسعه کد با متلب، با توجه به زمان محدود ما بسیار سودمند است. مشتری ما زمانی که نتایج را دید ، باور کرده بود که من 70 ساعت در هر هفته بر روی پروژه او کار کرده ام.»
بانکرافت هندرسون ، شرکت نرم افزاری EM Solutions
زبان ماتریکسی متلب به شما اجازه می دهد فرمول های ریاضی را مستقیماً بیان کنید. مهندسین و پژوهشگران نیازمند یک زبان برنامه نویسی هستند که بتواند ماتریکس و دیگر آرایههای ریاضی را به راحتی و بدون نیاز به استفاده از کتابخانهها تعریف کنند. به عنوان مثال عملیات ماتریسی در پایتون نیازمند دستورات عملکردی است – نه اپراتورهای عادی – و شما چه در آرایه های یک بعدی و چه دو بعدی باید حواستان به تفاوت اعداد و ارقام باشد. حتی نوشتن ساده ترین کد پایتون میتواند سخت باشد. متلب راه سرراست تری برای تعریف ریاضیات محاسباتی دارد. جبر خطی در متلب همانند جبر خطی روی کاغذ است. همین سادگی برای هندسه تحلیلی خطی، سیگنال خطی و بررسی تصاویر و اشکال طراحی کنترل کننده و دیگر برنامه ها صدق می کند. به همین دلیل است که بیش از 1800 کتاب درسی نحوه استفاده از متلب را یاد میدهند. مهندسین و پژوهشگران مستحق ابزاری هستند که متناسب روش کارشان باشد. آنها نباید روش کارشان را با ابزارهای موجود وفق دهند. توابع پایتون معمولاً بر اساس برنامههای پیشرفته برای برنامه نویسان و مهندسان نرم افزار با تجربه بالای برنامه نویسی شده است. محیط های توسعه دهنده پایتون برای محاسبات علمی اعتبار و یکپارچگی صفحه نمایش متلب را ندارند.
«برای یک پروژه مهندسی فرایند، من هیچ تجربهای در کار با شبکههای عصبی یا زبان ماشین نداشتم ، من مثال های متلب را بررسی کردم تا بهترین تابع زبان ماشین را برای پروندهی اندازهگیری یپیشگویانه پیدا کنم.اگر من میخواستم اینکار را با پایتون انجام دهم بسیار طول می کشید.
امیل اشمیت ویور ، شرکت ASML
جعبه ابزارهای ثابت شده متلب توابع و قابلیتهای مورد نیازتان را فراهم میکند. یک زبان برنامه نویسی باید با جعبه ابزارهای تخصصی در حوزه تخصصی شما را پشتیبانی کند، چه شما داده های اقتصادی را مدلسازی کنید، چه یک دنباله شکلی را تحلیل کنید، و چه یک دستگاه خودکار را کار بیاندازید، آن ابزارها نیاز دارند کار کنند و نیز با هم سازگار باشند. پایتون برای عملکرد مهندسی و علمی به پکیج تعریف شده عمومی بستگی دارد. پکیج های پایتون از نظر کیفیت و قابلیت بسیار متفاوتند. هر پکیج مستندات خاص خود را دارد، و این مسئولیت را بر دوش شما میگذارد که یک راه حل بسازید. بر خلاف پایتون ، جعبه ابزار های متلب بصورت متخصصانه توسعه یافته، چندین بار تست شده ، میدانی ساخته شده و کاملاً مستند سازی شده را برای برنامه های علمی و مهندسی ارائه میدهد. جعبه ابزار ها برای کار با یکدیگر ساخته شده اند، و آنها با محیط های محاسباتی موازی، واحد پردازنده گرافیک (GPU) و نسل خودکار زبان c همگام میشوند. آنها با هم بروز رسانی میشوند ، پس شما هیچ وقت با ورژن کتابخانه های نا مناسب سر و کله نمی زنید.
«ما باید دادههایمان را فیلتر کنیم ، پایانها و شروعها را بررسی کنیم ، بهینهسازی غیر خطی را اجرا کنیم و بسیاری دستورات دیگر را انجام دهیم. در متلب ، همه این کارها یکپارچه ، استوار و از نظر تجاری تأیید شده اند»
̶ بوریلاو ساوکویچ ، مدیر گروه علمی داده ، شرکت نرم افزاری BulidingIQ
برنامه های متلب اجازه می دهد دستورات را راحت تر از برنامه نویسی دستی انجام دهید. پایتون برنامه های جاری یکپارچه برای پروژه های مهندسی و علمی ارائه نمی دهد، بجای آن نیاز به برنامه نویسی دستی دارد. این کار سرعت کشف و بررسی را پایین می آورد، خصوصاً برای جریان های کاری تکراری. برنامه متلب به شما اجازه می دهد سریع دست بکار شوید. این برنامه های فعل و انفعالی، دسترسی سریع به مجموعه ای از الگوریتم ها با بازخورد سریع را با هم ترکیب میکند. شما میتوانید یک الگوریتم با ظاهر مناسب، تکنیک طراحی فیلتر یا یک الگوریتم رده بندی یادگیری ماشین را امتحان کنید و سریعاً طریقه کار آن را با داده های خود ببینید. تکرار کنید تا نتیجه هایی که میخواهید را بگیرید، سپس بصورت خودکار یک برنامه متلب برای بازتولید یا خودکار کردن کار شما فعال می شود.
متلب کمک میکند کل راه را خودکار کنید ؛ از تحقیق تا تولید چالش های بزرگ علمی و مهندسی نیاز به هماهنگی وسیع بین تیم ها برای اجرای ایده های نو دارد. هر تماسی در بین راه خطر اضافه کردن خطا و تأخیر را بیشتر میکند. برخلاف پایتون ، متلب میتواند به تیمها در کل جریان کاری کمک کند:
متلب برنامه های شما را سریعتر اجرا میکند ؛ یعنی شما میتوانید ایده های بیشتری را اجرا و مشکلات بیشتری را حل کنید. جدای از اینها ، متلب برای دستورات محاسباتی تکنیکی عمومی در آمار ، محاسبات مهندسی و تجسم داده از پایتون سریعتر است. کدهای پایتون نیازمند ضمایم پوشانده شده و مغایرت داده شده است تا بتواند امتیازات حرفه ای مانند تلفیق بلافاصله و یا برنامه نویسی صریح موازی داشته باشد. این راه حل ها معمولاً ناتمام مانده یا برنامه نویسان خبره را هدف قرار می دهند. متلب کار سخت را با سریع کردن زبان برنامه نویسی شما انجام میدهد. دستورات ریاضی در هسته های محاسبه گر شما توزیع شده اند، دستورات کتابخانه بسیار دقیق تنظیم شده اند ، و تمام کدها بلافاصله گردآوری میشوند. شما میتوانید با تبدیل فورلوپ (for-loop) به فورلوپ موازی ، الگوریتم های خود را بصورت موازی اجرا کنید ، که بسادگی با اضافه کردن سه کاراکتر ((por)) به ((for)) ، یا با تبدیل آرایه های گرافیکی انجام میشود. شما میتوانید بدون هیچ تعویض کدی الگوریتم های موازی خود را در یک ابر داده عمومی یا خصوصی بینهایت اجرا کنید.
شما میتوانید به نتایجی که در متلب میگیرد اعتماد کنید. مهندسان و دانشمندان در مواردی همچون فرستادن یک فضاپیما به خورشید ، تطبیق بیمار پیوندی با اهدا کننده عضو ، یا حتی فقط گردآوری یک گزارش برای مدیریت به متلب اعتماد می کنند. این اعتماد بر پایه قطع کردن ساقه از ریشه های قوی متلب در انجمن تحقیق تحلیل عددی صورت می گیرد. یک تیم از مهندسان شرکت Mathworks بطور مداوم با اجرای روزانه میلیون ها تست بر روی زبان پایه متلب تأیید کیفیت میکنند.
قابلیت مورد بررسی) ترکیب ریاضی(: ترکیب طبیعی برنامه ها برای خواندن و نوشتن آسانتر ، ارتباط را تقویت و اشتباهات را کاهش میدهد.
در متلب :
در پایتون :
قابلیت مورد بررسی( راحتی یادگیری برای محسبات علمی): برنامه نویسی نیاز اصلی برای تکمیل کار اکثر مهندسین و دانشمندان است. یک برنامه با یادگیری آسان تمرکز بر روی حوزه تحت بررسی را باز میگذارد ، نه برنامه نویسی. در متلب :
در پایتون :
قابلیت مورد بررسی( تجسم داده علمی): تجسم آسان نه تنها به شما اجازه میدهد
نتیجه تجزیه و تحلیل یا الگوریتم خود را ببینید، بلکه می توانید رفتار
برنامه خود را نیز بررسی کنید.
در متلب :
در پایتون :
قابلیت مورد بررسی( جعبه ابزارهایی که فقط کار می کنند): ضمیام با طراحی مناسب برای برنامه های تخصصی بلوک های سازنده ضروری را بوجود می آورند. وقت خود را برای جمع آوری ضمایم مختلف و مجزا تلف نکنید. در متلب :
در پایتون :
قابلیت مورد بررسی( اجرای فرایند): محاسبات علمی نیازمند تکرار متوالی است، که این کار از همه بهتر با برنامه های بدون بهینه سازی مضاعف صورت می گیرد. در متلب :
در پایتون : قابلیت مورد بررسی( پردازش موازی و داده بزرگ برای غیر حرفه ای ها): شما مجبور نیستید که در برنامه نویسی موازی به یک حرفه ای تبدیل شوید، فقط چون مشکلات شما برای یک پردازشگر سنگین است. در متلب :
در پایتون :
قابلیت مورد بررسی( صفحه نمایش محاسبه علمی): یک محیط توسعه دهنده ی عالی میتواند با در دسترس گذاشتن تمام چیزهای مورد نیاز کارهای رایج را سرعت بخشد. در متلب :
در پایتون :
قابلیت مورد بررسی(مستندسازی): مستندات باید جامع، قابل درک و قابل دسترسی سریع باشد. در متلب :
در پایتون :
قابلیت مورد بررسی (برنامه ها): دستورات مهندسی و علمی با یک رابط گرافیکی سریعتر و آسانتر از برنامه نویسی انجام می شوند. در متلب :
در پایتون :
قابلیت مورد بررسی(گسترش و توسعه برنامه روزمره): اجازه ساخت برنامه های دستی به غیر حرفه ای ها، برنامه های تکنیکی پیچیده را گسترش میدهد. در متلب :
در پایتون :
قابلیت مورد بررسی( تولید کد تعبیه شده): تولید خودکار کد های c و c++ زمان، میزان نقص و هزینه مورد نیاز برای تبدیل الگوریتم ها از تحقیق به تولید را کاهش میدهد. در متلب : در پایتون : قابلیت مورد بررسی(یکپارچگی سخت افزاری): سخت افزار برای بسیاری از جریانات مهندسی و علمی بر مبنای کامپیوتر هم بعنوان یک منبع داده و هم هدفی برای الگوریتم ها ضروری هست. در متلب :
در پایتون :
قابلیت مورد بررسی (طراحی بر پایه مدولاسیون): کار محاسبه علمی بعضی اوقات پروژه های طراحی بزرگتری را پشتیبانی میکند. یکپارچگی با ابزار پایه خطر همراهی با کنار زده شدن را کاهش میدهد. در متلب : در پایتون :
قابلیت مورد بررسی (پشتیبانی حرفه ای و واقعی): پشتیبانی واقعی و معتبر باعث میشود کاربران جواب صحیح را به سرعت کسب کنند. در متلب :
در پایتون :
قابلیت مورد بررسی (پذیرش گسترده در دانشگاه): سازمان ها میتوانند بر مهارت های متلب در درجه بندی ها جدید تکیه کنند. در متلب :
در پایتون :
چند ضلعی ارائه دهنده خدمات انجام پروژه های صنعتی، انجام پروژه های تخصصی در تمامی رشتهها
بروزرسانی در تاریخ 18 دی 1400 توسط اکبر داد