MATLAB

La diferencia está clara: MATLAB es el entorno de cálculo más productivo y fácil de usar para ingenieros y científicos. Incluye el lenguaje de MATLAB, el único lenguaje de programación superior dedicado al cálculo matemático y técnico.

Por el contrario, Python es un lenguaje de programación de uso general que requiere librerías complementarias hasta para realizar los cálculos matemáticos más básicos.

“Con MATLAB, puedo codificar y depurar una nueva función mucho más rápido que con otros lenguajes. La reducción del tiempo de desarrollo a la mitad con MATLAB ha sido decisiva para nuestra capacidad de cumplir un plazo de entrega ajustado. Nuestro cliente pensaba que había trabajado 70 horas a la semana cuando vio los resultados.”

Bancroft Henderson, EMSolutions

El lenguaje de MATLAB, basado en matrices, permite expresar las matemáticas de forma directa.

Los ingenieros y los científicos necesitan un lenguaje de programación que exprese las matemáticas de matrices y arrays directamente, en lugar de a través de construcciones de programación generalizadas.

Las matemáticas de matrices en Python requieren llamadas a funciones y operadores no naturales, además de que se deben rastrear las diferencias entre escalares, arrays 1D y arrays 2D. Hasta en el código Python más simple esto puede resultar difícil, tal y como muestra el error oculto en el ejemplo siguiente. Este mismo ejemplo escrito en el lenguaje de MATLAB demuestra que MATLAB es la forma natural de expresar las matemáticas computacionales.

Finalmente, el álgebra lineal en MATLAB es como el álgebra lineal de un libro de texto. Lo mismo ocurre con data analytics, el procesamiento de señales e imágenes, el diseño de control y otras aplicaciones.

Por eso existen más de 1800 libros de texto que utilizan MATLAB para la enseñanza.

Los ingenieros y los científicos merecen herramientas que se ajusten a su forma de trabajar. No deberían tener que cambiar la forma en que trabajan para adaptarse a sus herramientas.

Las funciones de Python se suelen diseñar y documentar por parte de programadores avanzados para otros programadores experimentados. Los entornos de desarrollo de Python para el cálculo científico adolecen de la fiabilidad y la integración del escritorio de MATLAB.

Todo lo relacionado con MATLAB está diseñado específicamente para ingenieros y científicos:

  • Las firmas y los nombres de las funciones resultan familiares y fáciles de recordar, por lo que son tan fáciles de escribir como de leer.
  • Las nuevas interfaces de funciones se someten a un proceso de diseño riguroso que suele implicar docenas de cientos de horas de desarrollo por función.
  • El entorno de escritorio está adaptado a los flujos de trabajo iterativos de la ingeniería y la ciencia.
  • Las herramientas integradas posibilitan la exploración simultánea de datos y programas, lo que permite evaluar más ideas en menos tiempo.
  • La documentación está redactada para ingenieros y científicos, no para informáticos.

“Como ingeniero de procesos, no tenía experiencia con las redes neuronales ni el aprendizaje automático. He trabajado con los ejemplos de MATLAB para localizar las mejores funciones de machine learning para nuestro caso de uso de metrología predictiva. No podría haberlo hecho con C o Python —habría tardado demasiado en localizar, validar e integrar los paquetes correctos—.”

Emil Schmitt-Weaver, ASML

Las toolboxes de eficacia probada de MATLAB proporcionan las funciones y las capacidades que necesita.

Un lenguaje de programación debe combinarse con herramientas especializadas que permitan hacer lo necesario, tanto si va a modelar datos económicos, analizar una secuencia de imágenesmanejar un robot. Estas herramientas deben funcionar, y deben hacerlo juntas.

Python depende de paquetes creados por la comunidad de usuarios para la funcionalidad relacionada con la ciencia y la ingeniería. Los paquetes de Python varían ampliamente en cuanto a calidad y capacidades. Cada paquete tiene su propia documentación independiente, por lo que el usuario asume la carga de concebir una solución.

Al contrario que Python, las toolboxes de MATLAB ofrecen una funcionalidad desarrollada profesionalmente, rigurosamente comprobada, mejorada con la experiencia en cada campo y totalmente documentada para aplicaciones relacionadas con ingeniería y ciencia. Estas toolboxes se han diseñado para colaborar entre ellas, y se integran en los entornos de cálculo paralelo, GPUs y generación automática de código C. Se actualizan de forma conjunta, de forma que nunca tenga que lidiar con versiones de librerías incompatibles.

Tenemos que filtrar los datos, examinar los polos y los ceros, ejecutar optimizaciones no lineales y realizar otras muchas tareas. En MATLAB, esas capacidades están todas integradas, son sólidas y están validadas comercialmente.

Borislav Savkovic, científico de datos principal en BuildingIQ

Las apps de MATLAB permiten realizar tareas más fácilmente que con la programación personalizada.

Python no ofrece apps integradas en el flujo de trabajo para aplicaciones relacionadas con ciencia e ingeniería, por lo que se requiere la programación personalizada en su lugar. Esto ralentiza el descubrimiento y la exploración, especialmente en flujos de trabajo muy iterativos.

Las apps de MATLAB permiten empezar a trabajar de inmediato. Estas aplicaciones interactivas combinan el acceso directo a grandes colecciones de algoritmos con una realimentación visual inmediata. Puede probar un nuevo algoritmo de ajuste de superficies, una técnica de diseño de filtros o un algoritmo de clasificación de machine learning y ver inmediatamente cómo funciona con sus datos. Realice iteraciones hasta obtener los resultados deseados y, después, genere automáticamente un programa de MATLAB para reproducir o automatizar su trabajo.

MATLAB contribuye a automatizar todo el proceso, desde la investigación a la producción.

Los retos importantes de ingeniería y ciencia requieren una coordinación intensa entre los equipos a fin de plasmar las ideas en su implementación. Cada entrega que se produce a lo largo del proceso tiene el riesgo de añadir errores y retrasos.

Al contrario que Python, MATLAB puede ayudar a los equipos a lo largo de todo el flujo de trabajo:

MATLAB ejecuta sus programas con más rapidez, lo que significa que puede probar más ideas y resolver problemas más complejos.

De entrada, MATLAB es más rápido que Python para tareas de cálculo técnico habituales en estadística, cálculos de ingeniería y visualización de datos. En la tabla y el gráfico siguientes se ilustran los resultados de las pruebas de referencia.

El código de Python requiere complementos que se superponen y entran en conflicto para obtener ventajas de rendimiento tales como la compilación just-in-time y la programación paralela explícita. Estas soluciones tienden a ser incompletas o a estar dirigidas a programadores avanzados.

MATLAB se ocupa del trabajo duro para que su código se ejecute con rapidez. Las operaciones matemáticas se distribuyen entre los diversos núcleos del ordenador, las llamadas a las librerías están altamente optimizadas y todo el código se compila con la técnica just-in-time. Puede ejecutar sus algoritmos en paralelo cambiando los bucles for por bucles for paralelos, para lo cual basta con añadir los tres caracteres “par” a “for”, o cambiando los arrays estándar por arrays de GPU. También es posible ejecutar algoritmos paralelos en una nube pública o privada sin límite de escalabilidad y sin necesidad de modificar el código.

Los resultados obtenidos en MATLAB son fiables.

Los ingenieros y los científicos confían en MATLAB para enviar una nave espacial a Plutónbuscar coincidencias entre pacientes de trasplantes y donantes de órganos o simplemente recopilar un informe para la dirección. Esta confianza se basa en los impecables resultados numéricos que brotan de las sólidas raíces que tiene MATLAB en la comunidad investigadora del análisis numérico.

Un equipo de ingenieros de MathWorks verifica continuamente la calidad ejecutando millones de pruebas en la base de código de MATLAB todos los días.


Averigüe por qué los científicos y los ingenieros prefieren MATLAB a Python:

Prestación

MATLAB

Python

Sintaxis matemática

La sintaxis natural hace que los programas sean más fáciles de escribir y leer, lo cual mejora la comunicación y reduce los fallos.

  • Lenguaje orientado a matemáticas y matrices.
  • Lenguaje de uso general.
  • Los arrays numéricos y los tipos de datos no forman parte del lenguaje básico.

Facilidad de aprendizaje para el cálculo científico

La programación es un medio para lograr un fin para la mayoría de ingenieros y científicos. Un programa fácil de aprender mantiene la atención en el dominio, no en la programación.

  • Los principiantes escriben matemáticas como lo harían sobre el papel.
  • Los que no son programadores aprenden a medida que aumentan sus necesidades.
  • Los principiantes empiezan aprendiendo construcciones de programación avanzadas.
  • Los usuarios deben convertirse en programadores para ser productivos.

Prestación

MATLAB

Python

Visualización de datos científicos

La visualización fácil permite ver no solo el resultado del análisis o algoritmo, sino también el comportamiento de su programa.

  • Visualización integrada en la base del lenguaje y el escritorio de MATLAB.
  • Exploración y anotaciones interactivas.
  • Herramienta de visualización fragmentada.
  • Sin interfaz común.

Toolboxes que funcionan

Los complementos bien diseñados proporcionan los bloques constitutivos esenciales para las aplicaciones especializadas. No se pierde tiempo en intentar organizar y mantener complementos dispares.

  • Las toolboxes perfeccionadas proporcionan cobertura para las aplicaciones científicas y de ingeniería habituales.
  • Toolboxes diseñadas para colaborar entre ellas.
  • Toolboxes documentadas por profesionales en un lenguaje específico de dominio.
  • La calidad, la exhaustividad y el mantenimiento de los paquetes varía ampliamente.
  • Documentación escrita por desarrolladores que suele dar por sentadas las habilidades de un desarrollador de software.
  • Documentación no integrada entre librerías.

Prestación

MATLAB

Python

Rendimiento inicial

El cálculo científico requiere una iteración rápida, que se consigue mejor con programas que sin optimización adicional.

  • Estadística, gráficos y álgebra lineal de alto rendimiento.
  • Llamadas a librerías optimizadas.
  • Multithreading implícito.
  • Compilación just-in-time para bucles y llamadas de función rápidos.
  • El rendimiento mejorado requiere instalar, compilar, validar y adoptar complementos orientados a desarrolladores.

Procesamiento paralelo y big data para no expertos

No debería ser necesario convertirse en experto en programación paralela solo porque los problemas son demasiado complejos para ejecutarse rápidamente en un único procesador.

  • Funciones integradas para escribir algoritmos paralelos y de big data destinados a procesadores tradicionales y GPUs.
  • Los algoritmos paralelos se escalan desde equipos de escritorio con varios núcleos a clusters y la nube.
  • Capacidades de procesamiento paralelo integradas en los complementos.
  • Muchas opciones para cálculos científicos paralelos no integradas que entran en conflicto.
  • La mayoría de las librerías paralelas están orientadas a expertos en cálculo paralelo.

Prestación

MATLAB

Python

Escritorio de cálculo científico

Un entorno de desarrollo excelente puede acelerar las tareas habituales al tener todo lo necesario a mano.

  • Entorno de desarrollo perfeccionado para facilitar la exploración y el descubrimiento.
  • Entorno de desarrollo, lenguaje y librerías integrados para que todo funcione en conjunto.
  • Las herramientas de exploración de datos mejoran los flujos de trabajo de análisis y depuración.
  • Un depurador, un analizador de rendimiento y un analizador de código integrados mejoran la calidad de los programas.
  • La mayoría de los entornos de desarrollo integrados (IDEs) están diseñados para desarrolladores de software profesionales.
  • Niveles muy distintos de integración entre IDEs y librerías.

Documentación

La documentación debe ser exhaustiva, comprensible y estar disponible con facilidad.

  • Referencias y documentación de usuario exhaustivas.
  • Visor de documentación integrado con los flujos de trabajo.
  • Documentación redactada para ingenieros y científicos.
  • Miles de ejemplos.
  • Documentación de usuario a menudo limitada en cuanto a profundidad y amplitud.
  • Documentación de distintas librerías dispersa en diversos sitios web.
  • La documentación suele dar por sentado un conocimiento de la programación avanzada.

Apps

Las tareas científicas y de ingeniería se realizan con más rapidez y facilidad con una interfaz gráfica que con la programación.

  • Apps para realizar tareas habituales.
  • Tareas y técnicas complejas accesibles sin una experiencia profunda.
  • Automatización de tareas mediante la generación de código.
  • No hay apps para realizar tareas científicas y de ingeniería sin programación.

Prestación

MATLAB

Python

Desarrollo y distribución de aplicaciones de escritorio

El hecho de que los que no son desarrolladores puedan crear aplicaciones personalizadas permite la difusión de aplicaciones técnicas complejas.

  • Plataforma de desarrollo de IU interactiva.
  • Herramientas de desarrollo de IU diseñadas para ingenieros y científicos.
  • Empaquetado de ejecutables independientes.
  • Sin plataforma de desarrollo de IU interactiva.
  • Herramientas para desarrolladores de IU profesionales que requieren experiencia en programación avanzada.

Generación de código embebido

La generación automática de código C y C++ reduce el tiempo, la tasa de defectos y el coste necesarios para llevar los algoritmos de la investigación a la producción.

  • MATLAB Coder genera código C y C++ legible y portátil.
  • Sin generación de código automática, exhaustiva y potente para sistemas embebidos.

Integración de hardware

El hardware es esencial en muchos flujos de trabajo científicos y de ingeniería por ordenador, ya sea como fuente de datos o para ejecutar algoritmos.

  • Amplio soporte de hardware.
  • Instalación y configuración simples y automatizadas.
  • Interfaces de alto nivel coherentes y fáciles de usar.
  • Soporte ad-hoc limitado para la integración con hardware.
  • Instalación y configuración normalmente difíciles y largas.

Diseño basado en modelos

El trabajo con el cálculo científico suele implicar proyectos de diseño de gran tamaño. La integración con las herramientas posteriores del flujo de trabajo minimiza el riesgo asociado con las transiciones.

  • Conjunto completo de herramientas para el diseño basado en modelos.
  • No soporta el diseño basado en modelos.

Prestación

MATLAB

Python

Soporte profesional en tiempo real

Un soporte fiable en tiempo real permite a los usuarios obtener la respuesta correcta con rapidez.

  • 95 % de las llamadas de soporte contestadas en 30 segundos o menos por ingenieros con doctorados o másters.
  • Soporte personalizado por correo electrónico y teléfono.
  • Contacto directo con desarrolladores.
  • Sin soporte personalizado en tiempo real.
  • Soporte principalmente a través de recursos online.
  • Los recursos de soporte suelen requerir conocimientos de programación avanzada.

Amplia adopción en el ámbito académico

Las organizaciones pueden confiar en que los licenciados recientes tengan conocimientos sobre MATLAB.

  • MATLAB está integrado en los planes de estudio de ciencia e ingeniería en todo el mundo.
  • Más de 1500 libros sobre aplicaciones técnicas con MATLAB.
  • Presencia limitada de Python en los planes de estudio de ciencia e ingeniería.
  • La mayoría de los libros sobre Python están escritos para la programación de uso general.