Now a days «the ability to write codes» has become an essential skill for the students from the technical discipline. Enten du liker det eller ikke, i løpet av undergradstudiene vil du gjøre oppgaver, løse ligninger eller en del av problemene i prosjektet ditt med en slags koding. Og hvis du tenker på å gå for høyere studier og gjøre noen omfattende forskning, så «skrive koder» er en må vite ferdighet for deg.
Hvilken du bør lære-MATLAB eller Python? Det er ingen konkrete svar. MATLAB har lenge vært der for vitenskapelig databehandling, hvor utviklingen av vitenskapelige datapakker for python f. Eks. SÅ MATLAB har blitt et eldre språk eller verktøy for det vitenskapelige samfunn.
Det har blitt en arv språk for flere grunner. Ingeniører og Forskere trengte alltid et programmeringsspråk som uttrykker matrix og array matematikk direkte, og DERETTER KOM MATLAB (matrix laboratory) til eksistens. MATLAB er et matte – og matriseorientert språk kommer med forskjellige typer spesialiserte verktøykasser (du må betale for verktøykasse) for flere formål, for eksempel modellering av økonomiske data, bildeanalyse eller kjøring av en robot. Disse verktøykassene er profesjonelt utviklet, grundig testet og godt dokumentert for vitenskapelige og tekniske applikasjoner. Det er derfor du betaler prisen for det. På Den annen side, I Python må du ofte stole på fellesskapsbaserte pakker for vitenskapelig og teknisk bruk.
Matrisehåndtering i python vs matlab
matlab har en solid mengde funksjoner. En av det beste produktet er ‘SimuLink’, som ikke har noe alternativ ennå. Du kan tenke på et annet grafisk programmeringsspråk kalt ‘LabView’ som et alternativ til Det, men da må du betale en høy pris for det. Og I Python for å få det som en fellesskapsutviklet pakke, må vi kanskje vente i minst et halvt tiår.
Det har usedvanlig god dokumentasjon for å begynne å lære, og et stort vitenskapelig samfunn som enten har besvart spørsmålene som skal stilles eller vil bli besvart av noen når du legger dem inn I MATLAB Central. Det er 365 000 bidragsytere, 120 spørsmål blir besvart og 25 000 eksempelskript eller koder lastes ned per dag.
div det beste med matlab er tilgjengeligheten av gui-baserte apper for å utføre vanlige oppgaver som gjør livet til nybegynnere enklere. Du vet ikke hvordan du skal passe en kurve ved hjelp av’ fminsearch ‘ kommando, du åpner bare data fitting toolbox, og med noen museklikk vil det bli gjort. Parallell behandling er mye lettere I MATLAB, hvis noen har tilgang til parallel computing toolbox. Den har verktøykasser for beregningsbiologi, beregningsfinansiering, kontrollsystemer, datavitenskap, bildebehandling og datasyn, maskinlæring, fysisk modellering og simulering, robotikk, signalbehandling og kommunikasjon og IOT. Bare ulemper som jeg fant, du må betale for det, og til en viss grad krever det litt ekstra RAM i databehandlingsenheten.på den andre siden er Det teknisk feil å kalle Python som et alternativ TIL MATLAB, men det er et generelt programmeringsspråk som betyr at du kan utvikle fullverdige apper eller andre programvareverktøy i python. Det er mulig å lage programmer ved hjelp av noen av de store GUI biblioteker (F.Eks Qt), bruke OpenGL, kjøre USB-port, etc.
Python og dets ledsagerbiblioteker blir mer og mer sofistikerte dag for dag. For store problemer Er Python mye mer uttrykksfulle og lesbare i forhold til MATLAB-skript. Python-programmer blir strukturert gjennom innrykk, dvs. kodeblokker er definert av deres innrykk som gjør programmet lettere å følge.
å være en gratis, cross-platform, generell og høyt nivå programmeringsspråk, mange mennesker er nå vedta python. IDEER som pycharm, ipython notebook, jupyter notebook en distribusjoner som anaconda har gjort python langt mer brukbart for forskere. Som et resultat av denne populariteten har mange Python vitenskapelige pakker blitt tilgjengelige med omfattende dokumentasjon for datavisualisering, maskinlæring, naturlig språkbehandling, kompleks dataanalyse og mer. For eksempel inkluderer scikit-learn start-of-the-art ‘Maskinlæring’ tilnærminger med meget god dokumentasjon og opplæring.
her har jeg samlet listen over noen populære python vitenskapelige biblioteker og verktøy:
scipy: dette biblioteket brukes av forskere, analytikere og ingeniører som gjør vitenskapelig databehandling og teknisk databehandling. Den inneholder moduler for optimalisering, lineær algebra, integrasjon, interpolering, spesialfunksjoner, FFT, signal-og bildebehandling, ODE-løsere og andre oppgaver som er vanlige innen vitenskap og ingeniørfag.
NumPy: Det er den grunnleggende pakken for vitenskapelig databehandling Med Python, og legger til støtte for store, flerdimensjonale arrays og matriser, sammen med et stort bibliotek med matematiske funksjoner på høyt nivå for å operere på disse arrays.
Pandas: Pandas er et bibliotek for datamanipulering og analyse. Biblioteket gir datastrukturer og operasjoner for å manipulere numeriske tabeller og tidsserier.SymPy: SymPy Er et bibliotek for symbolsk beregning og inkluderer funksjoner som spenner fra grunnleggende symbolsk aritmetikk til kalkulus, algebra, diskret matematikk og kvantefysikk. Det gir datamaskinen algebra evner enten som et frittstående program, som et bibliotek til andre programmer, eller leve på nettet.Matplotlib: Matplotlib Er en python 2d plotting bibliotek som produserer publisering kvalitet tall i en rekke hardcopy formater og interaktive miljøer på tvers av plattformer. Matplotlib lar deg generere tomter, histogrammer, strøm spektra, søylediagrammer, errorcharts, scatterplots, og mer.
scikit-lær: scikit-lær er en maskin læring bibliotek. Den har ulike klassifiserings -, regresjons-og klyngealgoritmer, inkludert støttevektormaskiner, tilfeldige skoger, gradientforsterkning, k-midler og DBSCAN, og er designet for å samhandle med Python numeriske og vitenskapelige biblioteker NumPy og SciPy.
scikit-bilde: scikit-bilde er et bildebehandlingsbibliotek. Det inkluderer algoritmer for segmentering, geometriske transformasjoner, fargeplassmanipulering, analyse, filtrering, morfologi, funksjonsdeteksjon og mer.Veusz: Veusz er en vitenskapelig plotting og grafisk pakke designet for å produsere publikasjonskvalitetsplott i populære vektorformater, inkludert PDF, PostScript og SVG.Astropy: Astropy-Prosjektet Er en samling pakker designet for bruk i astronomi. Kjernen astropy pakken inneholder funksjonalitet rettet mot profesjonelle astronomer og astrofysikere, men kan være nyttig for alle som utvikler astronomi programvare.PsychoPy: PsychoPy er en pakke for generering av eksperimenter for nevrovitenskap og eksperimentell psykologi. PsychoPy er utformet for å tillate presentasjon av stimuli og innsamling av data for et bredt spekter av nevrovitenskap, psykologi og psykofysikk eksperimenter.Biopython: Biopython Er en samling Av Ikke-kommersielle Python-verktøy for beregningsbiologi og bioinformatikk. Den inneholder klasser for å representere biologiske sekvenser og sekvensmerknader, og den er i stand til å lese og skrive til en rekke filformater.Det Er så mange pakker rundt der, og det beste er at de er gratis, dvs. den vitenskapelige og numeriske databehandlingskostnaden Med Python er null.Så, fra et nybegynnerperspektiv, er det ikke noe klart svar på spørsmålet: «Hvilken skal jeg bruke til vitenskapelig databehandling?»Jeg vil gjerne svare på dette spørsmålet på en annen måte. Å bruke Python betyr at du lettere kan samarbeide med folk som ikke har tilgang til MATLAB. Eller kanskje du vil bruke MATLAB, fordi det ikke finnes alternative pakker I Python som fungerer så godt som DET gjør I MATLAB.
vennligst liker og følg Oss På Facebook: https://www.facebook.com/gradbunker