Le meilleur langage de programmation pour la programmation mathématique Matlab vs R

Les mathématiques sont abondamment utilisées dans la programmation et est un aspect très important de la réalisation de toute étude analytique. Ses utilisations sont visibles partout dans le tableau lorsque vous travaillez avec les données de l'utilisateur, les flux de données provenant du comportement de l'utilisateur et d'autres cas d'utilisation similaires. Pour les cas d'utilisation qui sont similaires à ceux-ci, nous avons deux langages de programmation populaires qui sont MATLAB et R. Ce sont tous deux des outils puissants pour l'analyse et la visualisation des données, et le choix entre les deux peut être une décision difficile. Alors que les deux langues ont leurs avantages et leurs inconvénients, chacun convient le mieux à certains types d'applications.

Matlab

Matlab signifie Matrix Laboratory. Il s'agit d'un langage de programmation propriétaire qui est développé par Mathworks. Il est surtout connu pour sa prise en charge des opérations matricielles et sa capacité à gérer les grands ensembles de données, ce qui le rend vraiment efficace. MATLAB propose un large éventail de fonctions pour le traitement de l'image et du signal, ainsi que l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle. Il dispose d'une interface conviviale et d'un ensemble complet de kits d'outils qui permettent aux utilisateurs d'effectuer les calculs complexes avec facilité. Étant donné que Matlab a été conçu à l'origine pour les opérations matricielles, gérer efficacement les grands ensembles de données et effectuer des opérations sur un espace vectoriel entier est un cas d'utilisation que Matlab gère très bien.

R

R, en revanche, est un langage de programmation open source qui est spécialement conçu pour l'analyse statistique. Ayant une grande communauté d'utilisateurs actifs, R possède une vaste bibliothèque de packages pour l'analyse et la visualisation des données ainsi que les statistiques et les mathématiques. Il est particulièrement populaire parmi les chercheurs dans les domaines des statistiques et des biostatistiques, et est largement utilisé pour l'analyse des données, la visualisation des données et les applications de l'industrie.

Comparaison

Performance

L'un des principaux avantages de Matlab sur R est sa performance. MATLAB est conçu pour gérer de grands ensembles de données, et ses bibliothèques propriétaires sont optimisées pour la vitesse. Cela le rend idéal pour les applications où les performances sont essentielles, telles que le traitement de l'image et du signal, le traitement et la réalisation des opérations sur les flux de données en temps réel, et les cas d'utilisation analytiques cruciaux comme la prédiction rapide des tendances météorologiques et des tendances et changements sismiques. Matlab possède également un certain nombre de fonctions intégrées pour l'algèbre linéaire et l'optimisation qui peuvent être utilisées pour résoudre les problèmes complexes.

En revanche, R est conçu pour être flexible et augmenté car il permet aux utilisateurs d'ajouter facilement une fonctionnalité personnalisée via des packages. Cela fait de R un outil idéal pour explorer une nouvelle donnée et effectuer l'analyse complexe des données et les opérations vectorielles mathématiques sur des ensembles de données. La vaste bibliothèque de packages disponibles dans la communauté R peut être utilisée pour effectuer les tâches de toutes les natures qui incluent des analyses statistiques, mathématiques et analytiques ainsi que des techniques de visualisation qui aident à afficher les résultats des moyens qui ajoutent l'utilité supplémentaire à l'application. Certaines des bibliothèques de visualisation qui sont incluses dans R sont «GGPLOT2» et «réseau» qui permettent aux utilisateurs de créer les graphiques, les parcelles, les graphiques et les graphiques de haute qualité.

Interface utilisateur

MATLAB est son interface conviviale en raison d'un certain nombre d'outils et de fonctionnalités tels que l'éditeur et l'espace de travail. Ces outils facilitent le travail et le débogage du code par rapport à passer beaucoup de temps à regarder et à déboguer manuellement votre code. Il dispose également d'un certain nombre de fonctions intégrées qui peuvent être utilisées pour effectuer les calculs complexes. Son shell interactif permet à ses utilisateurs d'essayer facilement de nouvelles idées et à la volée.

D'un autre côté, la syntaxe de R peut être moins intuitive pour certains utilisateurs, et son manque d'interface conviviale peut rendre plus difficile de travailler pour certaines personnes. Cela ne signifie cependant pas que R fait généralement défaut dans cette catégorie. Ce qui lui manque dans l'interface utilisateur, il compense dans la fonctionnalité de commande basée sur le terminal. Les utilisateurs qualifiés peuvent obtenir des résultats similaires dans les deux langages en utilisant le terminal de programmation fourni.

Programmation des paradigmes

MATLAB propose un certain nombre d'outils dédiés à l'informatique parallèle. Il s'agit notamment de parallèles pour les boucles, les boîtes à outils informatiques parallèles et les serveurs informatiques parallèles. Ces outils permettent à MATLAB d'effectuer les calculs en parallèle sur des processeurs ou des clusters multi-core. En termes plus simples, cela signifie que les tâches que l'une accompliraient l'une par un, l'une après l'autre, peut être accomplie simultanément dans Matlab. Cela se fait en profitant de la nature multithread de Matlab qui fait référence à la planification de différentes tâches sur différents noyaux de processeur par le même contrôleur. En revanche, le support informatique parallèle de R est limité car R n'est pas un langage de programmation multithread. Les utilisateurs qui ont besoin d'effectuer les calculs parallèles en R doivent utiliser les packages comme la neige et le parallèle pour accéder à cette fonctionnalité.

Facilité d'accés

Un autre facteur à considérer lors du choix entre Matlab et R est le coût. Puisque MATLAB est un logiciel propriétaire et qu'il a besoin d'une licence pour utiliser MATLAB, cela fonctionne automatiquement comme un démérite pour Matlab. Cela le rend moins accessible aux petites organisations et aux utilisateurs individuels.

En comparaison, R est open-source et libre à utiliser, ce qui en fait un choix idéal pour les organisations avec des budgets limités. De plus, la nature open source de R permet aux utilisateurs d'avoir un accès à une grande communauté de développeurs qui peuvent fournir un soutien et aider à la résolution de problèmes et obtenir des ajouts utiles à la langue qui est incluse dans le package global s'ils souhaitent.

Conclusion

Matlab et R sont des outils incroyables en ce qui concerne l'analyse statistique et mathématique. Ils sont tous deux capables d'effectuer efficacement les tâches sur de grands ensembles de données. Il existe des différences vitales qui sont précédemment discutées, comme avoir une interface utilisateur utile et être multithread, ce qui fait que certains utilisateurs se penchent de R en faveur de Matlab. Le consensus général, cependant, est que vous devez toujours choisir un langage de programmation en fonction de ce que le cas d'utilisation spécifique nécessite. Si vous avez besoin d'un vaste soutien communautaire et que vous avez besoin des bibliothèques offertes, il serait avantageux de choisir R plutôt que Matlab. Mais si vous avez besoin d'une performance rapide en utilisant la nature de traitement parallèle de Matlab, il serait sage de choisir Matlab.