Det beste programmeringsspråket for matematisk programmering Matlab vs R

Matematikk brukes rikelig i programmering og er et veldig viktig aspekt ved å utføre enhver analytisk studie. Bruken sees over hele linjen når du jobber med brukerdata, datastrømmer som er hentet fra brukeratferden og andre lignende brukssaker. For brukssaker som ligner på disse, har vi to populære programmeringsspråk som er MATLAB og R. De er begge kraftige verktøy for dataanalyse og visualisering, og det kan være en vanskelig beslutning å velge mellom de to. Mens begge språkene har sine fordeler og ulemper, er hver enkelt egnet til visse typer applikasjoner.

Matlab

Matlab står for Matrix Laboratory. Det er et proprietært programmeringsspråk som er utviklet av MathWorks. Det er mest kjent for sin støtte for matriseoperasjoner og dens evne til å håndtere de store datasettene som gjør det veldig effektivt. MATLAB tilbyr et bredt spekter av funksjoner for bilde- og signalbehandling, samt maskinlæring og kunstig intelligens. Den har et brukervennlig grensesnitt og et omfattende sett med verktøysett som lar brukerne utføre de komplekse beregningene med letthet. Siden MATLAB opprinnelig ble bygget for Matrix -operasjoner, er håndtering av de store datasettene og utført noen operasjoner på en hel vektorrom effektivt en brukssak som MATLAB håndterer veldig bra.

R

R, derimot, er et open source-programmeringsspråk som er spesielt designet for statistisk analyse. Å ha et stort fellesskap av aktive brukere, R har et stort bibliotek med pakker for dataanalyse og visualisering samt statistikk og matematikk. Det er spesielt populært blant forskerne innen statistikk og biostatistikk, og er mye brukt til dataanalyse, datavisualisering og bransjeapplikasjoner.

Sammenligning

Opptreden

En av de viktigste fordelene med MATLAB fremfor R er ytelsen. MATLAB er designet for å håndtere store datasett, og dets proprietære biblioteker er optimalisert for hastighet. Dette gjør det ideelt for applikasjoner der ytelse er kritisk, for eksempel bilde- og signalbehandling, prosessering og utførelse av operasjoner på sanntids datastrømmer, og avgjørende analysebrukssaker som rask prediksjon av vær og seismiske trender og endringer. MATLAB har også en rekke innebygde funksjoner for lineær algebra og optimalisering som kan brukes til å løse de komplekse problemene.

I kontrast er R designet for å være fleksibel og forsterkbar siden det lar brukerne enkelt legge til en tilpasset funksjonalitet gjennom pakker. Dette gjør R til et ideelt verktøy for å utforske nye data og utføre den komplekse dataanalysen og matematiske vektoriserte operasjoner på datasett. Det omfattende biblioteket med pakker som er tilgjengelig i R -samfunnet, kan brukes til å utføre oppgavene til alle natur som inkluderer statistiske, matematiske og analytiske analyser sammen med visualiseringsteknikker som hjelper til. Noen av visualiseringsbibliotekene som er inkludert i R er "GGPLOT2" og "Gitter" som lar brukerne lage grafikk, plott, diagrammer og grafer av høy kvalitet.

Brukergrensesnitt

MATLAB er dets brukervennlige grensesnitt på grunn av en rekke verktøy og funksjonalitet som redaktør og arbeidsområde. Disse verktøyene gjør det enkelt å jobbe med og feilsøke koden sammenlignet med å bruke lenge på å se på og feilsøke koden manuelt. Den har også en rekke innebygde funksjoner som kan brukes til å utføre de komplekse beregningene. Det interaktive skallet lar brukerne sine prøve ut nye ideer og på farten.

På den annen side kan Rs syntaks være mindre intuitivt for noen brukere, og mangelen på et brukervennlig grensesnitt kan gjøre det vanskeligere å jobbe med for noen mennesker. Det betyr imidlertid ikke at R generelt mangler i denne kategorien. Hva det mangler i brukergrensesnitt, gjør det opp i den terminalbaserte kommandofunksjonaliteten. Dyktige brukere kan oppnå lignende resultater på begge språk ved bruk av den medfølgende programmeringsterminalen.

Programmeringsparadigmer

MATLAB tilbyr en rekke verktøy som er dedikert til parallell databehandling. Disse inkluderer parallell for løkker, parallelle databehandlingsverktøykasser og parallelle dataservere. Disse verktøyene lar MATLAB utføre beregningene parallelt på multikjerneprosessorer eller klynger. På enklere vilkår betyr dette at oppgavene som den ene vil utføre den ene etter den ene etter den andre, kan utføres samtidig i Matlab. Dette gjøres ved å dra nytte av Matlabs multithreaded Nature som refererer til planlegging av forskjellige oppgaver på forskjellige CPU -kjerner av samme kontroller. I kontrast er Rs parallelle databehandlingsstøtte begrenset fordi R ikke er et multithreaded programmeringsspråk. Brukerne som trenger å utføre de parallelle beregningene i R, trenger å bruke pakkene som snø og parallell for å få tilgang til denne funksjonaliteten.

Enkel tilgang

En annen faktor å vurdere når du velger mellom MATLAB og R er kostnad. Siden Matlab er en proprietær programvare og man trenger en lisens for å bruke MATLAB, fungerer dette automatisk som en demerit for MATLAB. Dette gjør det mindre tilgjengelig for mindre organisasjoner og enkeltbrukere.

Til sammenligning er R åpen kildekode og gratis å bruke, noe som gjør det til et ideelt valg for organisasjoner med begrensede budsjetter. I tillegg lar Open Source-naturen til R-brukerne ha tilgang til et stort fellesskap av utviklere som kan gi støtte og hjelpe til med problemløsing og få nyttige tillegg til språket som er inkludert i den totale pakken hvis de vil.

Konklusjon

Både MATLAB og R er fantastiske verktøy når det gjelder statistisk og matematisk analyse. De er begge i stand til å utføre oppgavene effektivt på store datasett. Det er noen viktige forskjeller som tidligere er diskutert, som å ha et nyttig brukergrensesnitt og å bli multithreaded som får noen brukere til å lene seg bort fra R til fordel for MATLAB. Den generelle konsensus er imidlertid at du alltid bør velge et programmeringsspråk basert på hva den spesifikke brukssaken krever. Hvis du trenger en enorm samfunnsstøtte og du trenger de tilbudte bibliotekene, vil det være fordelaktig å velge R over Matlab. Men hvis du trenger en rask ytelse ved hjelp av Matlab parallelle prosesseringer, ville det være lurt å velge Matlab.