زبان برنامه نویسی متلب (MATLAB) یک زبان برنامه‌نویسی مشابه دیگر زبان‌های شناخته‌شده، مانندJava ، #C و غیره، است و IDEها (Integrated Development Environment) و مجموعه‌کتابخانه‌های مخصوص خود را دارد. متلب مخفف عبارت Matrix Laboratory، به‌معنای آزمایشگاه ماتریس، است و به‌همین دلیل، در ابتدا از آن به‌عنوان زبان برنامه‌نویسی ماتریس یاد می‌شد. در ادامه این زبان برنامه‌نویسی را به‌صورت کامل معرفی کرده‌ایم.
- 1. مقدمه
- 2. زبان برنامه نویسی متلب (MATLAB) چیست؟
- 3. تاریخچه‌ی کوتاهی از زبان برنامه نویسی متلب (MATLAB)
- 4. برای چه کاری از زبان برنامه نویسی متلب (MATLAB) استفاده می‌کنیم؟
- 5. برخی از ویژگی‌های متلب (MATLAB)
- 6. مزایای استفاده از متلب (MATLAB)
- 7. جمع‌بندی
- 8. یادگیری پایتون برای علم داده با کلاس‌های آنلاین علم داده کافه‌تدریس
مقدمه
جهان هستی مکانی بسیار گسترده و پیچیده است. درحقیقت، درک ما از جهان هستی خیلی‌کم است، به‌طوری که حتی نمی‌دانیم چقدر از آن را نمی‌دانیم. مهندسان، فیزیکدانان و زیست‌شناسان ماشین‌های خارق‌العاده‌ای برای ارزیابی و بررسی چیزهایی که در این جهان وجود دارند، از رادار گرفته تا دماسنج تا الکترودهای کوچک که فشار الکتریکی سلول‌های مغز را اندازه‌گیری می‌کنند، ساخته‌اند.
اما سؤال اینجاست که چگونه می‌توانیم این حجم از داده‌ها را که این ماشین‌ها به ما می‌دهند و همواره در حال رشد است درک کنیم؟
پاسخ استفاده از نرم‌افزارهایی است که برای همین کار خلق شده‌اند. یکی از این نرم‌افزارها متلب است که می‌توانیم داده‌ها را در آن قرار دهیم و بسیاری از تجزیه‌وتحلیل‌ها، مدل‌سازی‌ها و تجسم‌ها را انجام دهیم. در ادامه قصد داریم با متلب بیشتر آشنا شویم؛ درباره‌ی تاریخچه آن صحبت می‌کنیم، کاربردهایش را بررسی می‌کنیم، می‌بینیم برای کار با آن به چه مهارت‌هایی نیاز داریم و در آخر مزایای استفاده از آن را برای تجزیه‌وتحلیل داده برمی‌شمریم.
زبان برنامه نویسی متلب (MATLAB) چیست؟
متلب یک زبان نسل‌چهارم، با کارایی بالا و محیطی تعاملی برای محاسبات عددی، نمایش داده‌ها و برنامه‌نویسی است؛ به‌عبارت دیگر، زبان برنامه‌نویسی متلب (MATLAB) یک نسخه پیشرفته و پیچیده‌تر از ماشین‌حسابی است که می‌تواند در کامپیوتر یا تلفن‌همراه اجرا شود. می‌توان با استفاده از رابط خط‌فرمان (Command Line Interface) و هم‌چنین ویرایشگر متن، از آن برای انجام‌دادن عملیات مختلفی استفاده کرد.
با استفاده از متلب می‌توان الگوریتم‌های مختلفی را پیاده‌سازی و طراحی کرد. می‌توانیم داده‌ها را از منابع مختلف، مانند فایل‌ها، پایگاه‌داده‌ها یا وب، آپلود کنیم تا آن‌ها را تجزیه‌وتحلیل کنیم و بعد با استفاده از طیف وسیعی از نمودارهای گرافیکی که در متلب وجود دارد آن‌ها را نمایش دهیم؛ علاوه‌براین، متلب کتابخانه‌ای از توابع ریاضی را شامل است که به ما امکان می‌دهد عملیاتی مانند جبر خطی و محاسبات ماتریس‌ها را انجام دهیم.
تاریخچه‌ی کوتاهی از زبان برنامه نویسی متلب (MATLAB)
متلب را Cleve Moler هنگامی خلق کرد که رئیس دپارتمان علوم کامپیوتر در دانشگاه New Mexico بود. هدف او یافتن روشی جایگزین برای انجام‌دادن جبر خطی و محاسبات عددی برای دانشجویانش، بدون نیاز به استفاده از Fortran، بود. بعدها در سال ۱۹۸۴ Cleve Molar، به‌همراه Steve Bangart و Jack Little، کمپانی MathWorks را تأسیس کردد. MathWorks اولین نسخه‌ی رسمی خود از متلب را در سال ۱۹۸۴ منتشر کرد.
حالا که با زبان برنامه‌نویسی متلب (MALAB) آشنا شدیم، در بخش بعد به برخی از کاربردهای اصلی آن خواهیم پرداخت.
برای چه کاری از زبان برنامه نویسی متلب (MATLAB) استفاده می‌کنیم؟
عمده کاربردهای زبان برنامه‌نویسی متلب از این قرار است:
- ریاضیات و محاسبات
- توسعه‌ی الگوریتم
- مدل‌سازی، شبیه‌سازی و نمونه‌سازی اولیه (Prototyping)
- تجزیه‌وتحلیل و نمایش (Visualization) داده‌ها
- توسعه‌ی برنامه‌های کاربردی، ازجمله ساخت رابط کاربر گرافیکی (GUI)
برخی از ویژگی‌های متلب (MATLAB)
به‌صورت عمده، ویژگی‌های زبان برنامه‌نویسی متلب از این قرار است:
- یک زبان سطح بالا برای محاسبات عددی، نمایش داه‌ها و توسعه برنامه‌های کاربردی است.
- مجموعه‌ی کتابخانه‌ی وسیعی از توابع ریاضی را برای جبر خطی، آمار، تجزیه‌وتحلیل فوریه، بهینه‌سازی، ادغام عددی و حل معادلات دیفرانسیل معمولی فراهم می‌کند.
- گرافیک داخلی برای تجسم داده‌ها و ابزارهایی برای ایجاد نمودارهای سفارشی دارد.
- رابط برنامه‌نویسی متلب ابزارهایی را برای بهبود کیفیت کد، نگهداری (Maintenance) و به‌حداکثررساندن کارایی آن ارائه می‌کند.
- ابزارهایی برای ایجاد برنامه‌های کاربردی با رابط‌های گرافیکی سفارشی دارد.
- توابعی دارد که امکان ادغام الگوریتم‌های متلب را با زبان‌های دیگر مانند C، Java،.NET و Microsoft Excel فراهم می‌کند.
مزایای استفاده از متلب (MATLAB)
با استفاده از زبان برنامه‌نویسی متلب (MATLAB) از این مزیت‌ها بهره‌مند می‌شوید:
- سریع‌ترین IDE را برای محاسبات ریاضی ماتریس‌ها و جبر خطی فراهم می‌کند.
- بهترین کتابخانه‌های ریاضی برای پشتیبانی از تمامی زمینه‌های ریاضیات، از جمع ساده گرفته تا ماتریس معکوس، و غیره را دارد.
- از تکنیک چندرشته‌ای (multi-threading) برای تسهیل اجرای موازی الگوریتم‌ها پشتیبانی می‌کند.
- سیستم گرافیکی آن (Simulink) دستورهایی برای نمایش داده‌های دوبعدی و سه‌بعدی، پردازش تصویر (Image Processing)، نمایش گرافیک و انیمیشن را دربرمی‌گیرد که تجسمی با کیفیت بالا از نمودارها را فراهم می‌کند.
پیشنهاد می‌کنیم با زبان برنامه نویسی پایتون آشنا شوید.
جمع‌بندی
در این مقاله با متلب آشنا شدیم و ویژگی‌ها و مزایای آن را بررسی کردیم. زبان برنامه‌نویسی متلب (MATLAB) یکی از بهترین فناوری‌های موجود در بازار برای عملیات ریاضی است که روی ماتریس‌ها و جبر خطی انجام می‌شود؛ هم‌چنین بهترین پشتیبانی را برای طراحی و آزمایش سریع‌تر و بهتر الگوریتم فراهم می‌کند. تجزیه‌وتحلیل داده‌ها را با الگوریتم‌های مختلف برای‌مان آسان‌تر می‌کند. با نگاهی به روند فعلی مشاغل تجزیه‌وتحلیل داده و علم داده (دیتا ساینس)، می‌توان گفت که متلب برای کسانی که می‌خواهند به این حوزه‌ها وارد شوند بسیار کاربردی خواهد بود؛ زیرا امکانات بسیار خوبی برای تجزیه‌وتحلیل داده‌ها فراهم می‌کند. هم‌چنین در حوزه یادگیری عمیق (Deep Learning)، یادگیری ماشین (Machine Learning)، پردازش سیگنال و ارتباطات (Signal Processing and Communication)، امور مالی محاسباتی (Computational Finance)، پردازش تصویر (Image Processing) کاربردی است.
یادگیری پایتون برای علم داده با کلاس‌های آنلاین علم داده کافه‌تدریس
اگر دوست دارید به دنیای دیتا ساینس و ماشین لرنینگ وارد شوید، کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده کافه‌تدریس به شما امکان می‌دهد از هر نقطه‌ی جغرافیایی به به‌روزترین و جامع‌ترین آموزش دیتا ساینس دسترسی داشته باشید.
کلاس‌های آنلاین یادگیری علم داده کافه‌تدریس به‌صورت مقدماتی و پیشرفته برگزار می‌شود و پایتون برای علم داده هم جزو برنامه‌ی آموزشی دپارتمان علم داده کافه‌تدریس است.
برای آشنایی با کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده کافه‌تدریس و مشاوره‌ی رایگان برای شروع یادگیری علم داده روی این لینک کلیک کنید: