Die beste Programmiersprache für mathematische Programmiermatlab vs r

Die Mathematik wird in der Programmierung reichlich verwendet und ist ein sehr wichtiger Aspekt bei der Durchführung einer analytischen Studie. Die Verwendungszwecke werden überall auf der Karte angezeigt, wenn sie mit Benutzerdaten, Datenströmen aus dem Benutzerverhalten und anderen ähnlichen Anwendungsfällen bezogen werden. Für die Anwendungsfälle, die diesen ähnlich sind, haben wir zwei beliebte Programmiersprachen, die MATLAB und R sind. Sie sind beide leistungsstarke Tools für die Datenanalyse und Visualisierung, und die Auswahl zwischen beiden kann eine schwierige Entscheidung sein. Während beide Sprachen ihre Vor- und Nachteile haben, eignet sich jedes für bestimmte Arten von Anwendungen am besten für bestimmte Arten von Anwendungen.

Matlab

MATLAB steht für das Matrix Laboratory. Es ist eine proprietäre Programmiersprache, die von MathWorks entwickelt wurde. Es ist am bekanntesten für seine Unterstützung für Matrixoperationen und seine Fähigkeit, die großen Datensätze zu verarbeiten, was es wirklich effizient macht. MATLAB bietet eine breite Palette von Funktionen für die Bild- und Signalverarbeitung sowie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz. Es verfügt über eine benutzerfreundliche Oberfläche und eine umfassende Reihe von Toolkits, mit denen die Benutzer die komplexen Berechnungen mühelos durchführen können. Da MATLAB ursprünglich für Matrixoperationen erstellt wurde, ist es ein Anwendungsfall, den MATLAB wirklich gut zu tun hat.

R

R hingegen ist eine Open-Source-Programmiersprache, die speziell für die statistische Analyse entwickelt wurde. R hat eine große Community von aktiven Benutzern und verfügt. Es ist besonders beliebt bei den Forschern in den Bereichen Statistik und Biostatistik und wird häufig für Datenanalysen, Datenvisualisierung und Branchenanwendungen verwendet.

Vergleich

Leistung

Einer der Hauptvorteile von MATLAB gegenüber R ist seine Leistung. MATLAB ist für große Datensätze ausgelegt, und seine proprietären Bibliotheken sind für Geschwindigkeit optimiert. Dies macht es ideal für Anwendungen, bei denen die Leistung kritisch ist, z. B. Bild- und Signalverarbeitung, Verarbeitung und Durchführung von Vorgängen in Echtzeitdatenströmen sowie wichtige analytische Anwendungsfälle wie die sofortige Vorhersage von Wetter und seismische Trends und Änderungen. MATLAB hat auch eine Reihe von integrierten Funktionen für lineare Algebra und Optimierung, mit denen die komplexen Probleme gelöst werden können.

Im Gegensatz dazu ist R so konzipiert, dass R flexibel und erweiterbar ist, da die Benutzer es den Benutzern ermöglicht, durch Pakete einfach eine benutzerdefinierte Funktionalität hinzuzufügen. Dies macht R zu einem idealen Instrument, um neue Daten zu untersuchen und die komplexen Datenanalysen und die mathematischen vektorisierten Vorgänge auf Datensätzen auszuführen. Die umfangreiche Bibliothek von Paketen, die in der R -Community verfügbar ist. Einige der in R enthaltenen Visualisierungsbibliotheken sind „GGPLOT2“ und „Gitter“, mit denen die Benutzer die hochwertigen Grafiken, Diagramme, Diagramme und Grafiken erstellen können.

Benutzeroberfläche

MATLAB ist die benutzerfreundliche Oberfläche aufgrund einer Reihe von Tools und Funktionen wie dem Editor und dem Arbeitsbereich. Diese Tools erleichtern es einfach, mit dem Code zu arbeiten und den Code zu debuggen, im Vergleich dazu, dass Sie Ihren Code lange ansehen und manuell debuggen. Es verfügt auch über eine Reihe integrierter Funktionen, mit denen die komplexen Berechnungen durchgeführt werden können. Die interaktive Shell ermöglicht es seinen Benutzern, neue Ideen einfach und im laufenden Fliegen auszuprobieren.

Andererseits kann die S-Syntax von R für einige Benutzer weniger intuitiv sein, und das Fehlen einer benutzerfreundlichen Oberfläche kann es für einige Menschen schwieriger machen, mit ihnen zu arbeiten. Dies bedeutet jedoch nicht, dass R in dieser Kategorie im Allgemeinen fehlt. Was es an Benutzeroberflächen fehlt, macht es in der terminalbasierten Befehlsfunktionen aus. Fachkundige Benutzer können in beiden Sprachen mit dem bereitgestellten Programmierterminal ähnliche Ergebnisse erzielen.

Programmierparadigmen

MATLAB bietet eine Reihe von Tools, die sich dem parallelen Computer verschrieben haben. Dazu gehören Parallele für Schleifen, parallele Computer -Toolboxen und parallele Computing -Server. Mit diesen Tools kann MATLAB die Berechnungen parallel zu Multi-Core-Prozessoren oder Clustern durchführen. Einfacher bedeutet dies, dass die Aufgaben, die einer voneinander, nacheinander ausführen würden, gleichzeitig in Matlab erledigt werden können. Dies geschieht durch die Nutzung der Multithread -Natur von Matlab, die sich auf die Planung verschiedener Aufgaben auf verschiedenen CPU -Kernen durch denselben Controller bezieht. Im Gegensatz dazu ist der parallele Computerunterstützung von R begrenzt, da R keine Multithread -Programmiersprache ist. Die Benutzer, die die parallelen Berechnungen in R durchführen müssen, müssen die Pakete wie Schnee und Parallel verwenden, um Zugriff auf diese Funktionalität zu erhalten.

Leichtigkeit des Zugangs

Ein weiterer Faktor, der bei der Auswahl zwischen MATLAB und R in Betracht gezogen werden muss, sind Kosten. Da MATLAB eine proprietäre Software ist und eine Lizenz zur Verwendung von MATLAB benötigt, funktioniert dies automatisch als Demerit für MATLAB. Dies macht es für kleinere Organisationen und einzelne Benutzer weniger zugänglich.

Im Vergleich dazu ist R Open-Source und kostenlos zu verwenden, was es zu einer idealen Wahl für Organisationen mit begrenzten Budgets macht. Darüber hinaus ermöglicht die Open-Source-Natur von R den Benutzern einen Zugriff auf eine große Gemeinschaft von Entwicklern, die Unterstützung bieten und bei der Problemlösung helfen und nützliche Ergänzungen zu der Sprache erhalten, die im Gesamtpaket enthalten ist, wenn sie möchten.

Abschluss

Sowohl Matlab als auch R sind erstaunliche Werkzeuge, wenn es um statistische und mathematische Analyse geht. Beide sind in der Lage, die Aufgaben auf großen Datensätzen effizient auszuführen. Es gibt einige wichtige Unterschiede, die zuvor diskutiert werden, z. Der allgemeine Konsens besteht jedoch darin, dass Sie immer eine Programmiersprache auswählen sollten, basierend auf dem, was für den spezifischen Anwendungsfall erforderlich ist. Wenn Sie eine umfangreiche Community -Unterstützung benötigen und die angebotenen Bibliotheken benötigen, wäre es vorteilhaft, R über Matlab zu wählen. Wenn Sie jedoch eine schnelle Leistung unter Verwendung der parallelen Verarbeitung von MATLAB benötigen, ist es ratsam, MATLAB zu wählen.