A melhor linguagem de programação para a programação matemática Matlab vs R

A matemática é usada abundantemente na programação e é um aspecto muito importante da realização de qualquer estudo analítico. Seus usos são vistos em toda a placa ao trabalhar com dados do usuário, fluxos de dados provenientes do comportamento do usuário e outros casos de uso semelhantes. Para os casos de uso semelhantes a esses, temos duas linguagens de programação populares que são MATLAB e R. Ambos são ferramentas poderosas para análise e visualização de dados e a escolha entre os dois pode ser uma decisão difícil. Embora ambos os idiomas tenham seus prós e contras, cada um é mais adequado para certos tipos de aplicações.

Matlab

Matlab significa Laboratório Matrix. É uma linguagem de programação proprietária que é desenvolvida pela Mathworks. É mais conhecido por seu suporte para operações da matriz e sua capacidade de lidar com os grandes conjuntos de dados, o que o torna realmente eficiente. O MATLAB oferece uma ampla gama de funções para processamento de imagem e sinal, bem como aprendizado de máquina e inteligência artificial. Possui uma interface amigável e um conjunto abrangente de kits de ferramentas que permitem aos usuários executar os cálculos complexos com facilidade. Como o MATLAB foi originalmente construído para operações da matriz, lidar com os grandes conjuntos de dados e executando algumas operações em um espaço de vetor inteiro com eficiência é um caso de uso que o Matlab lida muito bem.

R

R, por outro lado, é uma linguagem de programação de código aberto que é projetado especificamente para análise estatística. Tendo uma grande comunidade de usuários ativos, R possui uma vasta biblioteca de pacotes para análise e visualização de dados, bem como estatísticas e matemática. É especialmente popular entre os pesquisadores nas áreas de estatística e bioestatística e é amplamente utilizado para análise de dados, visualização de dados e aplicativos do setor.

Comparação

Desempenho

Uma das principais vantagens do Matlab sobre R é o seu desempenho. O MATLAB foi projetado para lidar com grandes conjuntos de dados, e suas bibliotecas proprietárias são otimizadas para velocidade. Isso o torna ideal para aplicações em que o desempenho é fundamental, como processamento de imagem e sinal, processamento e execução de operações em fluxos de dados em tempo real e casos de uso analítico cruciais, como previsão imediata de tendências climáticas e sísmicas e mudanças. O MATLAB também possui várias funções internas para álgebra linear e otimização que podem ser usadas para resolver os problemas complexos.

Por outro lado, R foi projetado para ser flexível e aumentável, pois permite que os usuários adicionem facilmente uma funcionalidade personalizada por meio de pacotes. Isso torna o R uma ferramenta ideal para explorar novos dados e executar a complexa análise de dados e operações vetorizadas matemáticas nos conjuntos de dados. A extensa biblioteca de pacotes disponíveis na comunidade R pode ser usada para executar as tarefas de todas as naturezas que incluem análises estatísticas, matemáticas e analíticas, juntamente com técnicas de visualização que ajudam a exibir os resultados de maneiras que adicionam a utilidade adicional ao aplicativo. Algumas das bibliotecas de visualização incluídas em r são "ggplot2" e "treliça", que permitem aos usuários criar gráficos, gráficos, gráficos e gráficos de alta qualidade.

Interface de usuário

O MATLAB é sua interface amigável por causa de várias ferramentas e funcionalidades, como o editor e o espaço de trabalho. Essas ferramentas facilitam o trabalho e depurar o código em comparação com gastar muito tempo olhando e depurando manualmente seu código. Ele também possui várias funções internas que podem ser usadas para executar os cálculos complexos. Seu shell interativo permite que seus usuários experimentem novas idéias com facilidade e rapidamente.

Por outro lado, a sintaxe de R pode ser menos intuitiva para alguns usuários, e sua falta de uma interface amigável pode tornar mais difícil trabalhar para algumas pessoas. Isso, no entanto, não significa que R geralmente está faltando nesta categoria. O que falta na interface do usuário, compensa a funcionalidade de comando baseada em terminal. Usuários qualificados podem obter resultados semelhantes em ambos os idiomas usando o terminal de programação fornecido.

Paradigmas de programação

O Matlab oferece várias ferramentas dedicadas à computação paralela. Isso inclui paralelo para loops, caixas de ferramentas de computação paralela e servidores de computação paralela. Essas ferramentas permitem que o MATLAB execute os cálculos em paralelo em processadores ou clusters multi-core. Em termos mais simples, isso significa que as tarefas que uma realizaria uma a uma, uma após a outra, podem ser realizadas simultaneamente no Matlab. Isso é feito aproveitando a natureza multithreaded do MATLAB, que se refere à programação de diferentes tarefas em diferentes núcleos de CPU pelo mesmo controlador. Por outro lado, o suporte de computação paralelo de R é limitado porque R não é uma linguagem de programação multithreaded. Os usuários que precisam executar os cálculos paralelos em r precisam usar os pacotes como neve e paralelo para obter acesso a essa funcionalidade.

Facilidade de acesso

Outro fator a considerar ao escolher entre Matlab e R é o custo. Como o MATLAB é um software proprietário e é necessário uma licença para usar o MATLAB, isso funciona automaticamente como um demérito para o Matlab. Isso o torna menos acessível a organizações menores e usuários individuais.

Em comparação, R é de código aberto e gratuito, o que a torna a escolha ideal para organizações com orçamentos limitados. Além disso, a natureza de código aberto de R permite que os usuários tenham acesso a uma grande comunidade de desenvolvedores que podem fornecer suporte e ajudar na solução de problemas e obter adições úteis ao idioma incluído no pacote geral, se quiserem.

Conclusão

Tanto o MATLAB quanto o R são ferramentas incríveis quando se trata de análise estatística e matemática. Ambos são capazes de executar com eficiência as tarefas em grandes conjuntos de dados. Existem algumas diferenças vitais que são discutidas anteriormente, como ter uma interface de usuário útil e ser multithreaded, que fazem alguns usuários se afastarem de R a favor do MATLAB. O consenso geral, no entanto, é que você deve sempre escolher uma linguagem de programação com base no que o caso de uso específico exige. Se você precisar de um vasto apoio da comunidade e precisar das bibliotecas oferecidas, seria vantajoso escolher R em vez. Mas se você precisar de um desempenho rápido usando a natureza de processamento paralelo do MATLAB, seria aconselhável escolher o MATLAB.