MATLAB

Der Unterschied liegt auf der Hand: MATLAB ist die einfachste und produktivste Programmierumgebung für Ingenieure und Wissenschaftler. Sie umfasst die MATLAB-Sprache, die einzige führende Programmiersprache, die speziell für mathematische und technische Aufgaben entwickelt wurde.

Im Gegensatz dazu ist Python eine Allzweck-Programmiersprache, die schon für einfache mathematische Berechnungen Add-On-Bibliotheken erfordert.

„Mit MATLAB kann ich eine neue Funktion viel schneller programmieren und debuggen als mit anderen Sprachen. Da wir unsere Entwicklungszeit dank MATLAB halbieren konnten, konnten wir einen straffen Zeitplan einhalten. Als unser Kunde die Ergebnisse sah, war er überzeugt, dass ich 70 Stunden die Woche gearbeitet hätte.“

Bancroft Henderson, EMSolutions

Mit der matrixbasierten MATLAB-Sprache können Sie mathematische Sachverhalte direkt darstellen.

Ingenieure und Wissenschaftler benötigen eine Programmiersprache, in der Matrix- und Array-Mathematik direkt dargestellt wird statt mit allgemeinen Programmierkonstrukten.

In Python sind für Matrizenberechnungen Funktionsaufrufe statt natürlicher Operatoren erforderlich und Sie müssen die Unterschiede zwischen Skalaren, ein- und zweidimensionalen Arrays selbst im Auge behalten. Dies kann sich sogar im einfachsten Python-Code schwierig gestalten, wie der versteckte Fehler im folgenden Beispiel zeigt. Dasselbe Beispiel in der MATLAB-Sprache zeigt, dass MATLAB die natürlichere Art ist, rechnergestützte Mathematik auszudrücken.

Schlussendlich sieht lineare Algebra in MATLAB aus wie lineare Algebra in einem Lehrbuch. Dasselbe gilt für Datenanalysen, Signal- und Bildverarbeitung, den Entwurf von Steuerungen und andere Anwendungen.

Deshalb wird in über 1.800 Lehrbüchern MATLAB verwendet.

Ingenieure und Wissenschaftler verdienen Tools, die zu ihrer Arbeitsweise passen. Sie sollten nicht ihre Arbeitsweise an ihre Tools anpassen müssen.

Python-Funktionen werden im Allgemeinen von fortgeschrittenen Programmierern für andere erfahrene Programmierer entworfen und dokumentiert. Python-Entwicklungsumgebungen für das wissenschaftliche Computing bieten weder die Zuverlässigkeit noch die Integrationen des MATLAB Desktops.

Alle Aspekte von MATLAB wurden speziell für Ingenieure und Wissenschaftler entwickelt:

  • Funktionsnamen und -signaturen sind vertraut und leicht zu merken. Daher sind sie ebenso leicht zu schreiben wie zu lesen.
  • Neue Funktionsschnittstellen werden in einem strengen Designprozess entworfen, in den meist Dutzende bis Hunderte Entwicklungsstunden pro Funktion einfließen.
  • Die Desktop-Umgebung ist für iterative technische und wissenschaftliche Workflows optimiert.
  • Integrierte Tools unterstützen das simultane Durchsuchen von Daten und Programmen, sodass Sie mehr Ideen in kürzerer Zeit untersuchen können.
  • Die Dokumentation ist für Ingenieure und Wissenschaftler geschrieben, nicht für Informatiker.

„In meiner Funktion als Prozessingenieur hatte ich keine Erfahrung mit neuronalen Netzen oder Machine Learning. Ich arbeitete mich durch die MATLAB-Beispiele, um die besten Machine Learning-Funktionen für unseren prädiktiven metrologischen Anwendungsfall zu finden. Mit C oder Python wäre dies nicht möglich gewesen. Es hätte zu lange gedauert, die richtigen Pakete zu finden, zu überprüfen und zu integrieren.“

Emil Schmitt-Weaver, ASML

Bewährte MATLAB-Toolboxes bieten die Funktionen und Möglichkeiten, die Sie brauchen. Punkt.

Zu einer Programmiersprache müssen spezialisierte Tools gehören, die Ihre Aufgaben unterstützen – ganz gleich, ob Sie Wirtschaftsdaten modelliereneine Bildsequenz analysieren oder einen Roboter steuern. Diese Tools müssen gut funktionieren und sie müssen gut zusammenarbeiten.

Python nutzt für wissenschaftliche und technische Funktionalität Pakete von Autoren aus der User Community. Die Qualität und die Fähigkeiten von Python-Paketen sind sehr unterschiedlich. Jedes Paket besitzt seine eigene Einzeldokumentation. Die Aufgabe, eine Lösung zusammenzustellen, liegt bei Ihnen.

Anders als Python bieten MATLAB-Toolboxes eine professionell entwickelte, sorgfältig geprüfte, robuste und vollständig dokumentierte Funktionalität für wissenschaftliche und technische Anwendungen. Toolboxes sind dafür konzipiert, zusammenzuarbeiten, und sie können in Parallel-Computing-Umgebungen, mit GPUs und mit der automatischen Generierung von C-Code zusammen verwendet werden. Da sie zusammen aktualisiert werden, müssen Sie sich niemals mit inkompatiblen Bibliotheksversionen abmühen.

Wir müssen unsere Daten filtern, Pole und Nullstellen betrachten, nichtlineare Optimierungen ausführen und eine Vielzahl weiterer Aufgaben durchführen. In MATLAB sind all diese Funktionen integriert, robust und in der Praxis erprobt.

Borislav Savkovic, leitender Datenwissenschaftler, BuildingIQ

Mit MATLAB Apps können Sie Aufgaben leichter erledigen als mit eigener Programmierung.

Python bietet keine integrierten Workflow-Apps für wissenschaftliche und technische Anwendungen. Sie müssen stets von Grund auf selbst programmieren. Dies verlangsamt das Durchsuchen und Untersuchen, vor allem bei stark iterativen Workflows.

Mit MATLAB Apps können Sie sofort mit der Arbeit beginnen. Diese interaktiven Anwendungen kombinieren den direkten Zugriff auf große Algorithmensammlungen mit sofortigem visuellem Feedback. Sie können einen neuen Oberflächenanpassungsalgorithmus, eine Filterentwurfsmethode oder einen Klassifikationsalgorithmus des Machine Learning ausprobieren und sofort erkennen, wie gut das Verfahren für Ihre Daten funktioniert. Führen Sie Iterationen durch, bis Sie die gewünschten Ergebnisse erzielen, und generieren Sie dann automatisch ein MATLAB-Programm, um Ihre Arbeit zu reproduzieren oder zu automatisieren.

MATLAB ermöglicht die Automatisierung des gesamten Wegs – von der Forschung bis zur Produktion.

Hohe technische und wissenschaftliche Herausforderungen verlangen eine umfassende Koordinierung zwischen Teams, um Ideen umzusetzen. Bei jeder Übergabe besteht das Risiko, dass Fehler und Verzögerungen hinzukommen.

Anders als Python kann MATLAB Teams während ihres gesamten Workflows unterstützen:

Mit MATLAB laufen Ihre Programme schneller. So können Sie mehr Ideen ausprobieren und größere Probleme lösen.

MATLAB ist für häufig anfallende technische Berechnungen in Statistik, Ingenieurwesen und Datenvisualisierung von Haus aus schneller als Python. Die folgende Tabelle und die folgende Grafik zeigen Benchmark-Ergebnisse.

Python-Code erfordert Add-Ons, die einander überlappen und miteinander in Konflikt stehen, wenn Leistungsvorteile wie die Just-in-Time-Kompilierung und die explizite parallele Programmierung gewünscht sind. Diese Lösungen sind häufig unvollständig oder nur auf fortgeschrittene Programmierer ausgerichtet.

MATLAB erledigt die harte Arbeit, damit Ihr Code schnell läuft. Mathematische Operationen werden über die Prozessorkerne Ihres Computers verteilt, Bibliotheksaufrufe werden stark optimiert, und der gesamte Code wird just-in-time kompiliert. Sie können Ihre Algorithmen parallel ausführen, indem Sie For-Schleifen in parallele For-Schleifen ändern (hierfür müssen Sie dem Befehl „for“ lediglich die drei Zeichen „par“ hinzufügen) oder indem Sie Standard-Arrays in GPU-Arrays ändern. Sie können Ihre parallelen Algorithmen in einer unendlich skalierbaren öffentlichen oder privaten Cloud ohne Codeänderungen ausführen.

Sie können den Ergebnissen in MATLAB vertrauen.

Ingenieure und Wissenschaftler vertrauen MATLAB, wenn sie ein Raumschiff zum Pluto sendenpassende Organspender für Transplantationspatienten auswählen oder einfach einen Bericht für das Management zusammenstellen. Dieses Vertrauen basiert auf der fehlerlosen Numerik, die wiederum daher stammt, dass MATLAB stark im Forschungsbereich der numerischen Analyse verwurzelt ist.

Ein Team von MathWorks-Ingenieuren überprüft kontinuierlich die Qualität, indem es täglich Millionen von Tests der MATLAB-Codebasis ausführt.


Erfahren Sie, warum Wissenschaftler und Ingenieure MATLAB gegenüber Python bevorzugen:

Einsatzgebiet

MATLAB

Python

Mathematische Syntax

Eine natürliche Syntax erleichtert das Schreiben und Lesen von Programmen, verbessert die Kommunikation und vermeidet Fehler.

  • Auf Mathematik und Matrizen ausgerichtete Sprache
  • Allzwecksprache
  • Numerische Arrays und Datentypen nicht Bestandteil der Kernsprache

Leichte Erlernbarkeit für wissenschaftliche Berechnungen

Für die meisten Ingenieure und Wissenschaftler ist die Programmierung nur Mittel zum Zweck. Wenn das Programm leicht zu erlernen ist, können sie sich auf ihr Fachgebiet konzentrieren statt auf die Programmierung.

  • Anfänger schreiben mathematische Formeln genau wie auf Papier.
  • Wer noch nie programmiert hat, lernt es bei Bedarf nach und nach.
  • Anfänger erlernen zuerst komplexe programmatische Konstrukte.
  • Benutzer müssen erst zu Programmierern werden, bevor sie produktiv arbeiten können.

Einsatzgebiet

MATLAB

Python

Visualisierung wissenschaftlicher Daten

Dank leichter Visualisierung sehen Sie nicht nur das Ergebnis Ihrer Analyse oder Ihres Algorithmus, sondern auch das Verhalten Ihres Programms.

  • Die Visualisierung ist in den Kern der MATLAB-Sprache und des MATLAB Desktop integriert.
  • Integriertes Durchsuchen und Hinzufügen von Anmerkungen
  • Fragmentierte Visualisierungstools
  • Keine gemeinsame Benutzeroberfläche

Toolboxes, die einfach funktionieren

Gut entworfene Add-Ons bieten wichtige Bausteine für spezialisierte Anwendungen. So verschwenden Sie keine Zeit mit dem Versuch, getrennte Add-Ons zusammenzustellen und zu verwalten.

  • Sorgfältig aufgebaute Toolboxes decken häufige Anwendungen in Technik und Wissenschaft ab.
  • Toolboxes sind für den gemeinsamen Einsatz entworfen.
  • Toolboxes sind in fachspezifischer Sprache von professionellen Autoren dokumentiert.
  • Qualität, Umfang und Pflege von Paketen sind sehr unterschiedlich.
  • Die Dokumentation ist von Entwicklern geschrieben und setzt häufig Kenntnisse der Softwareentwicklung voraus.
  • Die Dokumentation ist nicht bibliotheksübergreifend integriert.

Einsatzgebiet

MATLAB

Python

Hohe Leistung von Anfang an

Wissenschaftliche Berechnungen erfordern schnelle Iterationen. Am besten geeignet sind Programme, die hierfür keine zusätzlichen Optimierungen erfordern.

  • Hohe Leistung für lineare Algebra, Grafiken und Statistik
  • Optimierte Bibliotheksaufrufe
  • Implizites Multithreading
  • Just-in-Time-Kompilierung für schnelle Funktionsaufrufe und Schleifen
  • Für höhere Leistung müssen entwicklerorientierte Add-Ons installiert, kompiliert, überprüft und genutzt werden.

Parallele Verarbeitung und Big Data auch für nicht fachkundige Personen

Sie sollten nicht gezwungen werden, Experte für die parallele Programmierung zu werden, nur weil Ihre Probleme zu umfangreich für die schnelle Ausführung auf einem einzelnen Prozessor sind.

  • Integrierte Funktionen für das Schreiben paralleler und Big-Data-fähiger Algorithmen für herkömmliche Prozessoren und GPUs
  • Parallele Algorithmen zur Skalierung von Mehrkern-PCs auf Cluster und die Cloud Integrierte
  • Parallelisierungsfunktionen in Add-Ons
  • Viele miteinander konkurrierende, nicht integrierte Optionen für die Parallelisierung wissenschaftlicher Berechnungen
  • Mehrheit der Parallelisierungsbibliotheken auf einschlägige Experten hin orientiert

Einsatzgebiet

MATLAB

Python

Desktop für wissenschaftliche Berechnungen

Eine hervorragende Entwicklungsumgebung kann die Erledigung häufiger Aufgaben beschleunigen, indem sie Ihnen alles, was Sie brauchen, unmittelbar zur Verfügung stellt.

  • Auf leichtes Durchsuchen und Untersuchen hin optimierte Entwicklungsumgebung
  • Entwicklungsumgebung, Sprache und Bibliotheken so integriert, dass alles zusammenarbeitet
  • Datenuntersuchungstools unterstützen Analyse- und Debugging-Workflows.
  • Integrierter Debugger, Profiler und Code-Analyzer erhöhen die Programmqualität.
  • Die meisten IDEs sind für professionelle Softwareentwickler entworfen.
  • Sehr unterschiedliche Integrationslevel zwischen IDEs und Bibliotheken

Dokumentation

Die Dokumentation muss umfassend, verständlich und mühelos verfügbar sein.

  • Umfassende Referenz und Anwenderdokumentation
  • In Desktop-Workflows integrierte Dokumentationsanzeige
  • Für Ingenieure und Wissenschaftler geschriebene Dokumentation
  • Tausende von Beispielen
  • Häufig begrenzter Detailgrad und Umfang der Anwenderdokumentation
  • Die Dokumentation für unterschiedliche Bibliotheken ist über unterschiedliche Websites verstreut.
  • Die Dokumentation setzt häufig fortgeschrittene Programmierkenntnisse voraus.

Apps

Wissenschaftliche und technische Aufgaben können schneller und leichter über eine grafische Benutzeroberfläche erledigt werden als mit Programmierung.

  • Apps für die Durchführung häufiger Aufgaben
  • Komplexe Aufgaben und Methoden ohne detaillierte Fachkenntnisse zugänglich
  • Automatisierung von Aufgaben durch Codegenerierung
  • Keine Apps für die Durchführung technischer und wissenschaftlicher Aufgaben ohne Programmierung

Einsatzgebiet

MATLAB

Python

Entwicklung und Bereitstellung von Desktop-Anwendungen

Personen ohne Entwicklungserfahrung die Erstellung eigener Anwendungen zu ermöglichen, fördert die Verbreitung komplexer technischer Anwendungen.

  • Entwicklungsplattform für interaktive grafische Benutzeroberflächen (UIs)
  • Für Ingenieure und Wissenschaftler entworfene Tools für die UI-Entwicklung
  • Eigenständige Paketierung ausführbarer Dateien
  • Keine integrierte Entwicklungsplattform für interaktive UIs
  • Tools für professionelle UI-Entwickler mit fortgeschrittenen Programmierkenntnissen

Generierung von Embedded Code

Eine automatische Generierung von C- und C++-Code reduziert den Zeitaufwand, die Fehlerraten und die Kosten für die Entwicklung von Algorithmen von der Forschung bis in die Produktion.

  • MATLAB Coder generiert lesbaren, plattformunabhängigen C- und C++-Code.
  • Keine robuste, umfassende automatische Codegenerierung für Embedded-Systeme

Hardware-Integration

Hardware ist für viele computerbasierte technische und wissenschaftliche Workflows wichtig, sowohl als Datenquelle als auch als Ziel für Algorithmen.

  • Umfassende Hardware-Unterstützung
  • Einfache, automatisierte Installation und Konfiguration
  • Konsistente, benutzerfreundliche Schnittstellen auf hohem Niveau
  • Begrenzte Ad-hoc-Unterstützung der Integration von Hardware
  • Installation und Konfiguration sind häufig schwierig und zeitaufwendig.

Model-Based Design

Arbeiten mit wissenschaftlichen Berechnungen unterstützen häufig größere Entwurfsprojekte. Integrationen mit nachfolgenden Tools minimieren die Risiken im Zusammenhang mit Übergaben.

  • Vollständiger Satz von Tools für das Model-Based Design
  • Keine Unterstützung für das Model-Based Design

Einsatzgebiet

MATLAB

Python

Professioneller Support in Echtzeit

Ein zuverlässiger Echtzeit-Support ermöglicht es Anwendern, schnell die richtigen Antworten zu erhalten.

  • 95 % der Support-Anrufe in höchstens 30 Sekunden durch Personen mit Master-Abschluss oder Promotion entgegengenommen
  • Personalisierter Support per E-Mail oder Telefon
  • Direkter Kontakt mit Entwicklern
  • Kein personalisierter Echtzeit-Support
  • Primärer Support über Online-Ressourcen
  • Support-Ressourcen erfordern häufig fortgeschrittene Programmierkenntnisse

Hohe Verbreitung in der universitären Welt

Organisationen können die MATLAB-Kenntnisse aktueller Absolventen nutzen.

  • MATLAB ist weltweit in Studienpläne in Ingenieurwesen und Wissenschaft integriert.
  • Mehr als 1500 Bücher zu technischen Anwendungen mit MATLAB
  • Python wird in Studienplänen in Ingenieurwesen und Wissenschaft nur begrenzt gelehrt.
  • Die meisten Python-Bücher sind für die Allzweck-Programmierung geschrieben.