یکشنبه ۱۴ شهریور ۰۰ ۰۰:۰۲ ۷۷ بازديد
من می خواهم از محاسبه قانون Biot-Savard برای برخی از رساناهای میدان مغناطیسی استفاده کنم و می خواهم از یک ماتریس 1000x1000x1000 استفاده کنم. من از متلب استفاده کرده ام ، اما اکنون می خواهم از پایتون استفاده کنم. آیا پایتون کندتر از MATLAB است؟ چگونه پایتون را سریعتر کنیم؟
ویرایش: شاید بهترین راه استفاده از C/C ++ برای محاسبه آرایه های بزرگ و لوله گذاری آنها به پایتون باشد. سپس ، می خواهم از VPython برای رندر استفاده کنم.
فرض کنید شما فقط از پایتون (همراه با NumPy) استفاده می کنید. در این حالت ، بسته به اجزای مورد استفاده ، اینکه آیا کتابخانه جبری خطی بهینه سازی شده نصب شده است و چگونه می توان از NumPy بیشترین استفاده را کرد ، سرعت ممکن است کندتر شود.
چند مرحله وجود دارد که می توانید برای سرعت بخشیدن به امور انجام دهید. ابزاری به نام Cython وجود دارد که می توان از آن برای افزودن اعلانات نوع به کد پایتون و اعلام آن به عنوان افزونه پایتون استفاده کرد. اینکه چقدر می توانید از آن استفاده کنید تا حدودی به کد سخت کوش شما بستگی دارد. گونه ها. اعلامیه-اگر اصلاً اظهارنامه اضافه نکنید ، مزایای زیادی نخواهد داشت. Cython همچنین از انواع NumPy پشتیبانی می کند ، اگرچه آنها کمی پیچیده تر از انواع دیگر هستند.
اگر کارت گرافیک صدا دارید و می خواهید در مورد محاسبات GPU اطلاعات کسب کنید ، PyCUDA نیز می تواند به شما کمک کند. (اگر کارت گرافیک Nvidia وجود ندارد ، شنیدم که PyOpenCL در حال توسعه است). من منطقه مشکل شما را نمی دانم ، اما اگر بتوان آن را به عنوان یک مشکل CUDA ترسیم کرد ، باید بتواند عناصر 10^9 شما را به درستی مدیریت کند.
با توجه به اصلاح 2 ، من به شدت از Fortran استفاده می کنم زیرا می توانید از روالهای جبری خطی موجود (Lapack و Blas) استفاده کنید و محاسبات ماتریس بسیار ساده تر از C/C ++ است.
اگر رویکرد C/C ++ را دوست دارید ، من از C استفاده خواهم کرد زیرا ممکن است بخواهید عملکرد ساده ای در رابط کاربری ساده داشته باشید (محاسبات ماتریس معمولاً دارای رابط های ساده و الگوریتم های پیچیده هستند). با این حال ، اگر تصمیم دارید به C ++ بروید ، می توانید از TNT (قالب ابزار دیجیتال قالب ، پیاده سازی C ++ Lapack) استفاده کنید.
مزایای پایتون نسبت به متلب
بسیاری از مردم ترجیح می دهند Python و Matlab را مقایسه کنند و می گویند این یکی بهترین است که سالم تر است. بیایید امروز آن را مقایسه کنیم
بیایید مقایسه ای را با برنامه های مربوطه از 2 انجام دهیم.
یکی ، مزیت پایتون
مهمترین مزیت پایتون در مقایسه با Matlab دو فاقد کلمه است. پذیرش بسیاری از ما اهمیتی نخواهد داد ، اما هنوز در خارج از کشور کنترل دارد
دومین مزیت بزرگ پایتون: منبع باز ، پایتون در همه FLOSS یکی است ، کاربران از پایتون برای توسعه و انتشار برنامه های خود بدون پرداخت هیچ گونه هزینه ای استفاده می کنند. شما اساساً جزئیات الگوریتم محاسبات علمی را تغییر می دهید.
از نظر قابلیت حمل ، بدون شک Matlab به اندازه پایتون خوب نیست. به عنوان یک زبان تفسیری ، پایتون ذاتاً چند پلتفرم است. تا زمانی که مترجم پایتون مربوطه برای پلتفرم ارائه شده باشد ، پایتون می تواند بر روی آن اجرا شود.
کتابخانه غنی و قدرتمند: کتابخانه کلاس زبان پایتون شامل کتابخانه های کلاس برای حل مشکلات مختلف است. استفاده منطقی از کتابخانه های کلاس پایتون و پروژه های منبع باز می تواند عملکردها را به سرعت پیاده کرده و نیازهای تجاری را برآورده کند.
در همان زمان ، پایتون می تواند جهت های زیادی را انجام دهد ، خزیدن ، برنامه های وب ، توسعه برنامه های رومیزی ، تصاویر محاسباتی علمی ، پردازش AI ، که همه آنها ممکن است مورد استفاده قرار گیرند.
دوم ، مزایای Matlab.
1 گرامر انعطاف پذیرتر از پایتون است. Matlab برای نوشتن برنامه ها نیازی به روال معمول ندارد. مرد به اصطلاح مسن فقط یک کلمه به متلب می گوید ، این کار را انجام دهید.
2. ابزارهای محاسبات علمی کامل است. همه متغیرها اشیاء ماتریسی هستند. محاسبات ماتریس بیشتر از حلقه ها استفاده می شود. سرعت تند است. Academia از Matlab به طور گسترده برای شبیه سازی استفاده می کند.
3. پیاده سازی موازی فوق العاده آسان است. parfor و gpuarray خارج از جعبه پیاده سازی می شوند و همچنین جعبه ابزار GPU کل Cuda را بسته بندی می کند.
4. این به تنهایی یک سیستم عملیاتی تانسور ایده آل است و بنابراین اجرای چارچوب یادگیری عمیق ساده است.
نتیجه
برخی از مردم می گویند که تجسم داده ، پایتون به خوبی MATLAB یا R نیست ، و غیره. این نتیجه گیری قبلی است. پایتون دو روش برای تجسم داده ها دارد. یکی از بسته هایی مانند matplotlib ، seaborn ، plotly و غیره استفاده می کند ، افرادی که از قابلیت های تجسم پایتون اطلاع ندارند از آنها شکایت دارند. ؛ دیگری تجسم پشته کامل پایتون است که متکی به جاوا اسکریپت است ، یعنی تجسم جلویی. از نظر تجسم ، قسمت جلویی شکست ناپذیر است.
Matlab بسیار بزرگ است ، 7 ~ 17G ، و حق چاپ کپی رایت گران است ، هزاران تا 10000 ، بنابراین اگر در چین مشغول به کار هستید ، جایگزینی Matlab با پایتون یک مهارت ضروری ضروری است ، که خوب نیست. مشکل با انتخاب بد ، اما انتخاب زیاد فناوری ، شما نمی توانید آن را مقایسه کنید. پایتون منبع باز و رایگان است و محیط زیست کامل است. یک محیط زیست کامل و قدرتمند به شما کمک می کند تا راحت تر شروع به کار کنید (کتاب ، فیلم ، آموزش ، مقاله ، و غیره) ، و راحت تر برای توسعه ، به شما کمک می کند تا جهت اشتغال بیشتری داشته باشید (تجسم ، دفتر ، آزمایش ، عملیات
- ۰ ۰
- ۱ نظر
کاربرد پایتون چیست و کجا استفاده می‌شود؟
پایتون یک زبان عمومی (General Purpose) است و محدود به یک حوزه خاص نمی‌شود. این یعنی می‌توانید با یک تیر چند نشان زده و در بخش‌های مختلف تکنولوژی فعالیت کنید. یک برنامه نویس پایتون اگر حرفه‌ای باشد، در هر حوزه ای حرف برای گفتن خواهد داشت. بعضی از زبان‌های برنامه نویسی مخصوص به یک حوزه خاص هستند یا اگر به بخش‌های دیگر ورود کنند قدرت زیادی ندارند، اما پایتون اینگونه نیست. کافی است آن را یاد بگیرید و تبدیل به یک متخصص پایتون شوید تا ببینید در دنیای برنامه نویسی واقعا چه قدرتی به شما می‌دهد.
برنامه نویسی هوش مصنوعی با پایتون
مهمترین دلیلی که باعث شد پایتون به بخش‌های مختلف IT وارد شود، کتابخانه‌ها بودند. این کتابخانه‌ها هستند که پایتون را توسعه پذیر می‌کنند. همین‌طور باعث راحت‌تر شدن کار برنامه نویسان می‌شوند. البته بعضی از این کتابخانه‌ها هنوز جای رشد و پیشرفت دارند و در پروژه‌های بزرگ قابل استفاده نیستند.
ساخت اپلیکیشن موبایل با پایتون
یکی دیگر از قابلیت‌های جذاب پایتون، چسبندگی این زبان است. منظور از چسبندگی یا Glue Language این است که پایتون می‌تواند به خوبی با کدهای سایر زبان‌ها ادغام شود یا اصطلاحا به آنها بچسبد. به کمک این تکنیک می‌توانید یک قطعه کد به زبان C یا هر زبان دیگری را به راحتی به پروژه خود اضافه کنید. در ادامه کاربرد پایتون را که 9 بخش اصلی تقسیم می‌شوند، به صورت دقیق مورد بررسی قرار خواهیم داد.
معرفی زبان برنامه نویسی پایتون