Najlepszy język programowania do matematycznego programowania MATLAB vs R

Matematyka jest obficie stosowana w programowaniu i jest bardzo ważnym aspektem przeprowadzania dowolnego badania analitycznego. Jego zastosowania są widoczne podczas pracy z danymi użytkownika, strumieniami danych, które pochodzą z zachowania użytkownika i innych podobnych przypadków użycia. W przypadku przypadków użycia podobnych do nich mamy dwa popularne języki programowania, które są Matlab i R. Oba są potężnymi narzędziami do analizy i wizualizacji danych, a wybór między nimi może być trudną decyzją. Chociaż oba języki mają swoje zalety i wady, każdy najlepiej nadaje się do niektórych rodzajów aplikacji.

Matlab

MATLAB oznacza Matrix Laboratory. Jest to zastrzeżony język programowania, który jest opracowywany przez MathWorks. Najbardziej znany jest z obsługi operacji macierzy i zdolności do obsługi dużych zestawów danych, co czyni go naprawdę wydajnym. MATLAB oferuje szeroki zakres funkcji przetwarzania obrazu i sygnału, a także uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja. Ma przyjazny dla użytkownika interfejs i kompleksowy zestaw zestawów narzędzi, które pozwalają użytkownikom z łatwością wykonywać złożone obliczenia. Ponieważ MATLAB został pierwotnie zbudowany do operacji macierzy, skuteczne obsługę dużych zestawów danych i wydajne wykonywanie niektórych operacji na całej przestrzeni wektorowej to przypadek użycia, który Matlab naprawdę dobrze obsługuje.

R

R z drugiej strony to język programowania open source, który jest specjalnie zaprojektowany do analizy statystycznej. Posiadanie dużej społeczności aktywnych użytkowników, R ma ogromną bibliotekę pakietów do analizy i wizualizacji danych, a także statystyki i matematyki. Jest szczególnie popularny wśród badaczy w dziedzinie statystyki i biostatystyki i jest szeroko stosowany do analizy danych, wizualizacji danych i zastosowań branżowych.

Porównanie

Wydajność

Jedną z głównych zalet Matlaba nad R jest jego wydajność. MATLAB został zaprojektowany do obsługi dużych zestawów danych, a jego zastrzeżone biblioteki są zoptymalizowane pod kątem prędkości. To sprawia, że ​​idealnie nadaje się do zastosowań, w których wydajność jest krytyczna, takich jak przetwarzanie obrazu i sygnału, przetwarzanie i wykonywanie operacji w strumieniach danych w czasie rzeczywistym oraz kluczowe przypadki analityczne, takie jak szybkie przewidywanie trendów i zmian w sejsmicznych trendach i zmianach sejsmicznych. MATLAB ma również szereg wbudowanych funkcji dla algebry liniowej i optymalizacji, które można wykorzystać do rozwiązania złożonych problemów.

Natomiast R jest zaprojektowany tak, aby był elastyczny i można się zwiększyć, ponieważ pozwala użytkownikom łatwo dodawać niestandardową funkcjonalność za pomocą pakietów. To sprawia, że ​​R jest idealnym narzędziem do eksploracji nowych danych i przeprowadzania złożonej analizy danych i matematycznych operacji wektorycznych na zestawach danych. Rozległa biblioteka pakietów, która jest dostępna w społeczności R, może być używana do wykonywania zadań wszystkich natur, które obejmują analizy statystyczne, matematyczne i analityczne wraz z technikami wizualizacji, które pomagają wyświetlać wyniki w sposób, który dodaje dalszej użyteczności do aplikacji. Niektóre biblioteki wizualizacji zawarte w R to „GGPlot2” i „Lattice”, które pozwalają użytkownikom tworzyć wysokiej jakości grafikę, wykresy, wykresy i wykresy.

Interfejs użytkownika

MATLAB to przyjazny dla użytkownika interfejs ze względu na szereg narzędzi i funkcji, takich jak edytor i przestrzeń robocza. Narzędzia te ułatwiają pracę i debugowanie kodu w porównaniu z spędzaniem długiego czasu na patrzeniu i ręcznym debugowaniu kodu. Ma również szereg wbudowanych funkcji, które można użyć do wykonywania złożonych obliczeń. Jego interaktywna powłoka pozwala użytkownikom łatwo i w locie wypróbować nowe pomysły.

Z drugiej strony składnia R może być mniej intuicyjna dla niektórych użytkowników, a jego brak przyjaznego interfejsu może utrudnić pracę dla niektórych osób. Nie oznacza to jednak, że R na ogół brakuje w tej kategorii. Czego brakuje w interfejsie użytkownika, rekompensuje funkcję poleceń opartą na terminalu. Wykwalifikowani użytkownicy mogą osiągnąć podobne wyniki w obu językach za pomocą dostarczonego terminalu programowania.

Paradygmaty programowania

MATLAB oferuje szereg narzędzi, które są poświęcone obliczeniom równoległym. Obejmują one równoległe dla pętli, skrzynki narzędzi obliczeniowych równoległych i równoległe serwery obliczeniowe. Narzędzia te umożliwiają MATLAB wykonywanie obliczeń równolegle na wielordzeniowych procesorach lub klastrach. Mówiąc prosto, oznacza to, że zadania, które wykonałby jeden po drugim, jeden po drugim, można wykonać jednocześnie w Matlab. Odbywa się to przy użyciu wielowątkowej natury Matlaba, która odnosi się do planowania różnych zadań na różnych rdzeniach procesora przez ten sam kontroler. Natomiast równoległe wsparcie obliczeniowe R jest ograniczone, ponieważ R nie jest wielostankowanym językiem programowania. Użytkownicy, którzy muszą wykonywać obliczenia równoległe w R, muszą korzystać z pakietów, takich jak śnieg i równoległe, aby uzyskać dostęp do tej funkcji.

Łatwość dostępu

Kolejnym czynnikiem do rozważenia przy wyborze między Matlab i R jest koszt. Ponieważ Matlab jest oprogramowaniem zastrzeżonym i potrzebuje licencji na korzystanie z MATLAB, to automatycznie działa jako wad Matlab. To sprawia, że ​​jest mniej dostępny dla mniejszych organizacji i indywidualnych użytkowników.

Dla porównania, R jest open source i bezpłatny w użyciu, co czyni go idealnym wyborem dla organizacji o ograniczonych budżetach. Ponadto charakter R open source pozwala użytkownikom mieć dostęp do dużej społeczności programistów, którzy mogą udzielić wsparcia i pomocy w rozwiązywaniu problemów oraz uzyskać przydatne dodatki do języka, który jest zawarty w ogólnym pakiecie, jeśli chcą.

Wniosek

Zarówno Matlab, jak i R są niesamowitymi narzędziami, jeśli chodzi o analizę statystyczną i matematyczną. Obaj są w stanie wydajnie wykonywać zadania na dużych zestawach danych. Istnieją pewne istotne różnice, które zostały wcześniej omówione, takie jak posiadanie użytecznego interfejsu użytkownika i bycie wielofunkcyjnym, które sprawiają, że niektórzy użytkownicy odchylają się od R na korzyść Matlab. Ogólny konsensus polega jednak na tym, że zawsze powinieneś wybrać język programowania na podstawie tego, czego wymaga konkretny przypadek użycia. Jeśli potrzebujesz szerokiego wsparcia społeczności i potrzebujesz oferowanych bibliotek, korzystne byłoby wybór R nad Matlab. Ale jeśli potrzebujesz szybkiej wydajności przy użyciu równoległego przetwarzania MATLAB, mądrze byłoby wybrać MATLAB.