Il miglior linguaggio di programmazione per la programmazione matematica Matlab vs R

La matematica è abbondantemente utilizzata nella programmazione ed è un aspetto molto importante dell'esecuzione di qualsiasi studio analitico. I suoi usi sono visti su tutta la scheda quando si lavora con i dati dell'utente, i flussi di dati che vengono provenienti dal comportamento dell'utente e altri casi d'uso simili. Per i casi d'uso simili a questi, abbiamo due linguaggi di programmazione popolari che sono Matlab e R. Sono entrambi strumenti potenti per l'analisi e la visualizzazione dei dati e scegliere tra i due può essere una decisione difficile. Mentre entrambe le lingue hanno i loro pro e contro, ognuna è più adatta a determinati tipi di applicazioni.

Matlab

Matlab sta per Matrix Laboratory. È un linguaggio di programmazione proprietario che è sviluppato da MathWorks. È noto soprattutto per il suo supporto per le operazioni a matrice e la sua capacità di gestire i set di dati di grandi dimensioni che lo rendono davvero efficiente. Matlab offre una vasta gamma di funzioni per l'elaborazione di immagini e segnale, nonché l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale. Ha un'interfaccia intuitiva e una serie completa di toolkit che consentono agli utenti di eseguire facilmente i calcoli complessi. Poiché Matlab è stato originariamente costruito per le operazioni di matrice, gestire i set di dati di grandi dimensioni ed eseguire alcune operazioni su un intero spazio vettoriale in modo efficiente è un caso d'uso che Matlab gestisce davvero bene.

R

R, d'altra parte, è un linguaggio di programmazione open source che è specificamente progettato per l'analisi statistica. Avere una grande comunità di utenti attivi, R ha una vasta libreria di pacchetti per l'analisi e la visualizzazione dei dati, nonché statistiche e matematica. È particolarmente popolare tra i ricercatori nei settori delle statistiche e della biostatistica ed è ampiamente utilizzato per l'analisi dei dati, la visualizzazione dei dati e le applicazioni del settore.

Confronto

Prestazione

Uno dei principali vantaggi di Matlab su R è la sua performance. MATLAB è progettato per gestire set di dati di grandi dimensioni e le sue librerie proprietarie sono ottimizzate per la velocità. Ciò lo rende ideale per le applicazioni in cui le prestazioni sono fondamentali come l'elaborazione delle immagini e il segnale, l'elaborazione e l'esecuzione delle operazioni su flussi di dati in tempo reale e casi di utilizzo analitici cruciali come la rapida previsione del tempo e delle tendenze sismiche e dei cambiamenti. Matlab ha anche una serie di funzioni integrate per l'algebra lineare e l'ottimizzazione che possono essere utilizzate per risolvere i problemi complessi.

Al contrario, R è progettato per essere flessibile e aumentabile poiché consente agli utenti di aggiungere facilmente una funzionalità personalizzata attraverso i pacchetti. Ciò rende R uno strumento ideale per esplorare un nuovo dati ed eseguire la complessa analisi dei dati e le operazioni vettoriali matematiche sui set di dati. La vasta libreria di pacchetti che è disponibile nella comunità R può essere utilizzata per svolgere i compiti di tutte le nature che includono analisi statistiche, matematiche e analitiche insieme alle tecniche di visualizzazione che aiutano a visualizzare i risultati che aggiungono l'ulteriore utilità all'applicazione. Alcune delle librerie di visualizzazione che sono incluse in R sono "ggplot2" e "reticolo" che consentono agli utenti di creare la grafica, i grafici e i grafici di alta qualità.

Interfaccia utente

Matlab è la sua interfaccia intuitiva a causa di una serie di strumenti e funzionalità come l'editor e l'area di lavoro. Questi strumenti rendono facile funzionare e eseguire il debug del codice rispetto a passare molto tempo a guardare e debug manualmente il codice. Ha anche una serie di funzioni integrate che possono essere utilizzate per eseguire calcoli complessi. La sua shell interattiva consente ai suoi utenti di provare facilmente nuove idee e al volo.

D'altra parte, la sintassi di R può essere meno intuitiva per alcuni utenti e la sua mancanza di un'interfaccia intuitiva può rendere più difficile lavorare per alcune persone. Ciò, tuttavia, non significa che R è generalmente carente in questa categoria. Ciò che manca nell'interfaccia utente, compensa nella funzionalità di comando basata sul terminale. Gli utenti qualificati possono ottenere risultati simili in entrambe le lingue utilizzando il terminale di programmazione fornito.

Paradigmi di programmazione

Matlab offre una serie di strumenti dedicati al calcolo parallelo. Questi includono paralleli per loop, cassette degli strumenti di calcolo paralleli e server di elaborazione paralleli. Questi strumenti consentono a MATLAB di eseguire i calcoli in parallelo su processori o cluster multi-core. In termini più semplici, ciò significa che i compiti che uno avrebbe svolto uno per uno, uno dopo l'altro, possono essere realizzati simultaneamente in Matlab. Questo viene fatto sfruttando la natura multithread di Matlab che si riferisce alla pianificazione di compiti diversi su diversi core della CPU dallo stesso controller. Al contrario, il supporto di calcolo parallelo di R è limitato perché R non è un linguaggio di programmazione multithread. Gli utenti che hanno bisogno di eseguire i calcoli paralleli in R devono utilizzare i pacchetti come la neve e il parallelo per accedere a questa funzionalità.

Facilità di accesso

Un altro fattore da considerare quando si sceglie tra Matlab e R è il costo. Poiché MATLAB è un software proprietario e è necessario una licenza per utilizzare MATLAB, questo funziona automaticamente come demerito per MATLAB. Questo lo rende meno accessibile alle organizzazioni più piccole e ai singoli utenti.

In confronto, R è open source e gratuito, il che lo rende una scelta ideale per le organizzazioni con budget limitati. Inoltre, la natura open source di R consente agli utenti di avere un accesso a una grande comunità di sviluppatori che possono fornire supporto e assistenza con la risoluzione dei problemi e ottenere utili aggiunte alla lingua incluse nel pacchetto generale se lo desiderano.

Conclusione

Sia Matlab che R sono strumenti sorprendenti quando si tratta di analisi statistiche e matematiche. Sono entrambi in grado di eseguire in modo efficiente le attività su set di dati di grandi dimensioni. Esistono alcune differenze vitali che sono precedentemente discusse, come avere un'interfaccia utente utile e essere multithread che fanno sporgere alcuni utenti da R a favore di Matlab. Il consenso generale, tuttavia, è che dovresti sempre scegliere un linguaggio di programmazione in base a ciò che richiede il caso d'uso specifico. Se hai bisogno di un vasto supporto comunitario e hai bisogno delle biblioteche offerte, sarebbe vantaggioso scegliere R su Matlab. Ma se hai bisogno di prestazioni rapide utilizzando la natura di elaborazione parallela di Matlab, sarebbe saggio scegliere Matlab.