Python vs. Matlab: ¿cuáles son las diferencias?

Python y Matlab son dos lenguajes con enfoques distintos. Python, con su naturaleza de código abierto y mayor flexibilidad, generalmente se considera la mejor opción.

Python vs. Matlab: dos lenguajes para trabajos científicos

Si estás interesado en aprender a programar, hay una variedad de lenguajes de programación que debes considerar. El lenguaje de programación que mejor se adapta a ti dependerá de varios factores, como el tipo de proyecto o aplicación que desees desarrollar. Si te centras en el ámbito científico y, en particular, en las matemáticas, te encontrarás con dos opciones principales: Matlab y Python. Aunque hay algunas similitudes entre ambos lenguajes, también existen notables diferencias. Veamos quién sale victorioso en la comparativa entre Python y Matlab.

Las ventajas y desventajas de Matlab

Para realizar una comparación entre ambos lenguajes de programación, es esencial comprender el propósito y uso que se les puede dar, ya que Python y Matlab difieren significativamente en estos aspectos. Matlab es un software y lenguaje propietario desarrollado inicialmente por Cleve Moler en la University of New Mexico (UNM) y distribuido por primera vez en 1984 a través de su empresa conocida como The MathWorks, junto a Steve Bangert y Jack Little. Aunque fue concebido originalmente para estudiantes, en la actualidad tanto estudiantes como empresas utilizan Matlab y sus numerosos toolboxes. El nombre “Matlab” deriva del concepto de “Matrix Laboratory”.

Matlab se emplea principalmente para resolver problemas matemáticos y representar las soluciones gráficamente. Inicialmente, el lenguaje fue diseñado para ser utilizado en conjunto con las bibliotecas de Fortran, LINPACK y EISPACK, con el objetivo de proporcionar una introducción al álgebra lineal a estudiantes sin conocimientos de programación. En la actualidad, Matlab se utiliza para realizar simulaciones numéricas, análisis de datos y análisis predictivo. Mediante el uso de los toolboxes disponibles, el lenguaje se puede adaptar para satisfacer necesidades específicas en diversos campos. Matlab se interpreta en el ordenador del usuario y, además del propio lenguaje, el software cuenta con su propia interfaz gráfica de usuario (GUI). A partir del año 2000, se han empleado las bibliotecas LAPACK y BLAS en lugar de LINPACK y EISPACK.

Ventajas de Matlab

• Facilidad de uso: Matlab, en sus inicios, fue concebido como una herramienta dirigida a estudiantes, y esa orientación se mantiene presente en la actualidad. Con una breve familiarización, es posible aprender rápidamente el lenguaje. Es capaz de realizar análisis de datos exhaustivos y representarlos sin requerir un amplio conocimiento en programación. Matlab es un paquete completo que además cuenta con una interfaz gráfica e interactiva. No obstante, su uso satisfactorio demanda un buen dominio de las matemáticas.
• Versatilidad: Matlab ofrece soluciones personalizadas para una amplia gama de necesidades en los campos para los que está diseñado. Con sus diversos toolboxes, Matlab resulta de gran utilidad y facilita el trabajo diario en áreas como matemáticas, análisis de datos, biología, ingeniería y finanzas.
• Velocidad: Matlab se distingue por su procesamiento rápido gracias a su enfoque en lo esencial. Puede realizar análisis y representaciones de datos de manera ágil, incluso con grandes volúmenes de datos. Además, Matlab permite la creación rápida de código y su interfaz interactiva facilita la detección y corrección instantánea de errores.
• Simulink: Simulink es un software distribuido por The MathWorks y está diseñado para funcionar exclusivamente con Matlab. Permite la simulación de sistemas en diversas áreas como pruebas en bucle, prototipado rápido, robótica, procesamiento de señales y tecnología de control. Simulink se basa en bloques gráficos, lo que lo hace especialmente potente y es ampliamente utilizado por muchas empresas.
• Community: Matlab cuenta con una comunidad establecida y de larga trayectoria. Si bien puede no ser tan extensa como la de otros lenguajes de programación, se compone de expertos apasionados que están completamente comprometidos con Matlab. Los expertos pueden brindarte valiosos consejos y soluciones en caso de que te enfrentes a errores, fallos u otros problemas durante tu trabajo con Matlab.

Desventajas de Matlab

• Coste: Matlab es un software propietario, lo cual implica que tiene un costo asociado. Aunque el valor del programa puede ser justificado, especialmente para empresas, existen muchos otros programas que son completamente gratuitos. Por lo tanto, es más probable que los principiantes que deseen aprender a programar opten por alternativas gratuitas, sobre todo considerando que hay opciones similares disponibles de forma gratuita. Además, los diferentes toolboxes suelen tener un coste adicional, lo que reduce la probabilidad de que los usuarios individuales adquieran licencias para todas las opciones disponibles.
• Portabilidad: el enfoque de pago de Matlab también impone restricciones en cuanto a la portabilidad. Aunque es posible utilizar Matlab en más de una máquina, las opciones están limitadas. Es decir, el código desarrollado en Matlab a menudo solo puede ser accesible en una única máquina. Además, la aplicación MCR (Matlab Component Runtime) desafortunadamente tiene algunas limitaciones que pueden afectar la portabilidad de las aplicaciones desarrolladas en Matlab.
• Funciones y algoritmos: aunque es posible comenzar a trabajar con Matlab con un conocimiento básico, es importante destacar que pueden surgir obstáculos que planteen ciertos desafíos. Para encontrar soluciones específicas, es fundamental identificar previamente las funciones y algoritmos adecuados, lo cual implica adquirirlos y aplicarlos correctamente. Pasar por alto este aspecto puede resultar costoso y generar retrasos significativos en el desarrollo de proyectos en Matlab.
• Requerimientos de memoria: Matlab tiene un consumo de memoria relativamente bajo, lo cual puede ser un desafío al trabajar con grandes volúmenes de datos. Los requerimientos de memoria pueden aumentar significativamente, por lo tanto, es crucial abordar posibles limitaciones con anticipación para asegurar un uso fluido del programa.

Ventajas y desventajas de Python

Python es significativamente más joven que Matlab y adopta un enfoque diferente. Fue desarrollado por Guido van Rossum en 1991, con el objetivo principal de centrarse en la simplicidad del código. Van Rossum buscaba que el código fuera legible con pocas palabras y caracteres, y que tuviera sentido incluso a simple vista. Desde entonces, Python ha mantenido su enfoque en la simplicidad y continúa siendo desarrollado y mantenido por la Python Software Foundation. Además, una gran comunidad de usuarios contribuye modificando el lenguaje para adaptarlo a sus propias necesidades. Python es un lenguaje dinámico, orientado a objetos, interpretado y multiplataforma.

Ventajas de Python

• Código abierto: una de las principales ventajas de Python es su naturaleza de código abierto. Esto significa que no solo es completamente gratuito, sino que también brinda la posibilidad a los usuarios de modificar y mejorar el lenguaje según sus propias necesidades o las de otros.
• Versatilidad: Python destaca por su gran versatilidad y su amplio uso en diversos campos. Grandes empresas como Google, Spotify o Netflix lo emplean en sus operaciones. Tanto personas particulares como pequeñas empresas pueden beneficiarse del lenguaje Python, el cual encuentra aplicaciones en áreas como la inteligencia artificial, el desarrollo de software y la creación de aplicaciones web.
• Curva de aprendizaje: la naturaleza del lenguaje Python garantiza resultados rápidos y un flujo de trabajo eficiente. Su estructura es simple y clara, lo que permite incluso a los principiantes escribir su propio código después de completar un tutorial de Python, lo que les permite abordar proyectos de forma rápida. Python se considera uno de los lenguajes de programación más accesibles para aprender y, a pesar de esto, es adecuado para una amplia variedad de aplicaciones diferentes.
• Portabilidad: Python es conocido por ser un lenguaje de programación altamente flexible. Esta flexibilidad se aplica no solo a sus diversas aplicaciones, sino también a su independencia de un sistema operativo específico. Es posible escribir código en una plataforma y ejecutarlo en otra sin dificultades, lo que mejora significativamente el trabajo en equipo y la colaboración.
• Comunidad: Python goza de una amplia y activa comunidad de seguidores. Dicha comunidad no solo contribuye de forma constante al desarrollo de Python, generando documentación y solucionando errores rápidamente, sino que también proporciona valiosa ayuda a los recién llegados, lo que facilita aún más el proceso de aprendizaje para los principiantes.

Desventajas de Python

• Velocidad: debido a su enfoque dinámico, Python puede presentar limitaciones de velocidad, lo que puede hacerlo menos adecuado para proyectos extensos con grandes volúmenes de datos. En tales casos, existen alternativas que ofrecen un rendimiento significativamente mejor.
• Extensiones: para realizar trabajos científicos con Python, es necesario instalar previamente algunas extensiones, como los paquetes NumPy o SciPy, así como un entorno de desarrollo integrado. Las extensiones están disponibles de forma gratuita, pero es necesario implementarlas para poder utilizarlas.
• Dispositivos móviles: Python no está optimizado para el desarrollo de aplicaciones móviles. Es menos utilizado por los desarrolladores en comparación con otros lenguajes de programación populares en este ámbito. Además, Python no cuenta con compatibilidad nativa para sistemas operativos móviles como iOS y Android.

Python vs. Matlab: ¿cuáles son las diferencias?

Ahora que hemos analizado ambos lenguajes y sus características, vamos a comparar Python y Matlab directamente.

Sintaxis

La diferencia más notable entre ambos lenguajes se encuentra en su sintaxis. A continuación, te mostramos un ejemplo de la sintaxis básica de Matlab:

% A MATLAB program illustrate
% disp function
disp ("Esto es Matlab")

Un ejemplo sencillo de salida en Python sería el siguiente:

>>> print("Esto es Python.")

Otras diferencias

• Ecosistema: Python cuenta con un intérprete y una biblioteca estándar. Otros componentes deben agregarse por separado, lo que incluye el entorno de desarrollo. Además, existe una amplia variedad de extensiones disponibles para el trabajo científico. Por otro lado, Matlab se ofrece como un paquete que incluye tanto el lenguaje como el entorno de desarrollo. Otras funcionalidades se pueden añadir utilizando los Toolbox.
• Desarrollo y evolución: Python se encuentra en constante desarrollo y modificación gracias a una comunidad activa. Todos los usuarios tienen la posibilidad de adaptar el lenguaje según sus necesidades. Por otro lado, las actualizaciones y modificaciones en Matlab son realizadas exclusivamente por The MathWorks.
• Código abierto: a diferencia de Python, Matlab no es un lenguaje de código abierto. El uso de Matlab requiere una licencia que puede ser muy cara, con precios que pueden llegar a varios miles de euros. Por otro lado, Python siempre es gratuito y de código abierto.
• Rendimiento: Matlab es conocido por ser una solución rápida y potente, especialmente cuando se dispone de suficiente memoria. En comparación, Python puede presentar limitaciones de rendimiento, ya que puede ser más lento al procesar grandes volúmenes de datos.
• Curva de aprendizaje: Python es considerablemente más sencillo que Matlab y requiere menos conocimientos previos para empezar a programar. Aunque Matlab también tiene una estructura muy lógica y comprensible, está dirigido principalmente a personas con un sólido conocimiento en matemáticas.

Python vs. Matlab: ¿cuál es el lenguaje más recomendable?

Entonces, ¿cuál es el veredicto en la comparación entre Python y Matlab? En la mayoría de los casos, Python es probablemente la mejor opción. Este lenguaje es mucho más completo, más fácil de aprender y, sobre todo, gratuito. Matlab solo tiene claras ventajas cuando se quiere utilizar Simulink, ya que hasta el momento no se ha encontrado una alternativa comparable en ese ámbito. En general, es posible utilizar ambos lenguajes de forma conjunta, pero es importante comparar cuidadosamente los costes y beneficios antes de tomar una decisión.