El mejor lenguaje de programación para programación matemática Matlab vs R

Las matemáticas se usan abundantemente en la programación y es un aspecto muy importante para realizar cualquier estudio analítico. Sus usos se ven en todos los ámbitos cuando se trabaja con datos del usuario, flujos de datos que se obtienen del comportamiento del usuario y otros casos de uso similares. Para los casos de uso que son similares a estos, tenemos dos lenguajes de programación populares que son Matlab y R. Ambas son herramientas poderosas para el análisis y la visualización de datos, y elegir entre los dos puede ser una decisión difícil. Si bien ambos idiomas tienen sus pros y contras, cada uno es el más adecuado para ciertos tipos de aplicaciones.

Matlab

Matlab significa Laboratorio Matrix. Es un lenguaje de programación propietario que es desarrollado por MathWorks. Es mejor conocido por su soporte para las operaciones de matriz y su capacidad para manejar los grandes conjuntos de datos, lo que lo hace realmente eficiente. Matlab ofrece una amplia gama de funciones para el procesamiento de imágenes y señales, así como el aprendizaje automático e inteligencia artificial. Tiene una interfaz fácil de usar y un conjunto completo de kits de herramientas que permiten a los usuarios realizar los cálculos complejos con facilidad. Dado que MATLAB se construyó originalmente para operaciones de matriz, manejar los grandes conjuntos de datos y realizar algunas operaciones en todo un espacio vectorial es un caso de uso que Matlab maneja muy bien.

Riñonal

R, por otro lado, es un lenguaje de programación de código abierto que está específicamente diseñado para el análisis estadístico. Tener una gran comunidad de usuarios activos, R tiene una gran biblioteca de paquetes para el análisis y visualización de datos, así como estadísticas y matemáticas. Es especialmente popular entre los investigadores en los campos de estadísticas y bioestadística, y se utiliza ampliamente para el análisis de datos, la visualización de datos y las aplicaciones de la industria.

Comparación

Actuación

Una de las principales ventajas de Matlab sobre R es su rendimiento. MATLAB está diseñado para manejar conjuntos de datos grandes, y sus bibliotecas patentadas están optimizadas para la velocidad. Esto lo hace ideal para aplicaciones donde el rendimiento es crítico, como el procesamiento de imágenes y las señales, el procesamiento y el rendimiento de las operaciones en flujos de datos en tiempo real, y casos de uso analítico cruciales como la predicción rápida de las tendencias y los cambios sísmicos climáticos y sísmicos. MATLAB también tiene una serie de funciones incorporadas para álgebra lineal y optimización que pueden usarse para resolver los problemas complejos.

En contraste, R está diseñado para ser flexible y aumentable, ya que permite a los usuarios agregar fácilmente una funcionalidad personalizada a través de paquetes. Esto hace que R sea una herramienta ideal para explorar un nuevo datos y realizar el análisis de datos complejos y las operaciones vectorizadas matemáticas en los conjuntos de datos. La extensa biblioteca de paquetes disponibles en la comunidad R se puede utilizar para realizar las tareas de todas las naturalezas que incluyen análisis estadísticos, matemáticos y analíticos junto con técnicas de visualización que ayudan a mostrar los resultados de manera que agregue la utilidad adicional a la aplicación. Algunas de las bibliotecas de visualización que se incluyen en R son "GGPLOT2" y "redes" que permiten a los usuarios crear gráficos, tramas, gráficos y gráficos de alta calidad.

Interfaz de usuario

Matlab es su interfaz fácil de usar debido a una serie de herramientas y funcionalidades, como el editor y el espacio de trabajo. Estas herramientas facilitan trabajar y depurar el código en comparación con pasar mucho tiempo mirando y depurando manualmente su código. También tiene una serie de funciones integradas que se pueden usar para realizar los complejos cálculos. Su caparazón interactivo permite a sus usuarios probar nuevas ideas fácilmente y sobre la marcha.

Por otro lado, la sintaxis de R puede ser menos intuitiva para algunos usuarios, y su falta de una interfaz fácil de usar puede hacer que sea más difícil trabajar para algunas personas. Sin embargo, eso no significa que R generalmente falte en esta categoría. Lo que le falta en la interfaz de usuario, lo compensa en la funcionalidad de comando basada en terminal. Los usuarios calificados pueden obtener resultados similares en ambos idiomas utilizando el terminal de programación proporcionado.

Paradigmas de programación

MATLAB ofrece una serie de herramientas dedicadas a la informática paralela. Estos incluyen paralelos para bucles, cajas de herramientas de computación paralela y servidores informáticos paralelos. Estas herramientas permiten a MATLAB realizar los cálculos en paralelo en procesadores o grupos de múltiples núcleos. En términos más simples, esto significa que las tareas que se realizarían una por una, una tras otra, se pueden realizar simultáneamente en Matlab. Esto se hace aprovechando la naturaleza multiproceso de Matlab que se refiere a la programación de diferentes tareas en diferentes núcleos de CPU por el mismo controlador. En contraste, el soporte informático paralelo de R es limitado porque R no es un lenguaje de programación multiproceso. Los usuarios que necesitan realizar los cálculos paralelos en R necesitan usar los paquetes como la nieve y el paralelo para obtener acceso a esta funcionalidad.

Facilidad de acceso

Otro factor a considerar al elegir entre MATLAB y R es el costo. Dado que MATLAB es un software patentado y uno necesita una licencia para usar MATLAB, esto funciona automáticamente como un demérito para MATLAB. Esto lo hace menos accesible para organizaciones más pequeñas y usuarios individuales.

En comparación, R es de código abierto y de uso gratuito, lo que lo convierte en una opción ideal para organizaciones con presupuestos limitados. Además, la naturaleza de código abierto de R permite a los usuarios tener acceso a una gran comunidad de desarrolladores que pueden brindar apoyo y ayudar con la resolución de problemas y obtener adiciones útiles al idioma que se incluye en el paquete general si desean.

Conclusión

Tanto Matlab como R son herramientas increíbles cuando se trata de análisis estadísticos y matemáticos. Ambos pueden realizar las tareas de manera eficiente en grandes conjuntos de datos. Hay algunas diferencias vitales que se discuten anteriormente, como tener una interfaz de usuario útil y ser multiproceso, lo que hace que algunos usuarios se alejen de R a favor de MATLAB. Sin embargo, el consenso general es que siempre debe elegir un lenguaje de programación basado en lo que requiere el caso de uso específico. Si necesita un vasto apoyo comunitario y necesita las bibliotecas ofrecidas, sería ventajoso elegir R Over Matlab. Pero si necesita un rendimiento rápido utilizando la naturaleza de procesamiento paralelo de MATLAB, sería aconsejable elegir MATLAB.