Me tomé unos minutos para contar la cantidad de visitas de Google Scholar para Python y Matlab (el promedio móvil de 3 meses se traza arriba). Si bien hay algunos problemas con este enfoque que abordaré en un momento, podemos ver algunas tendencias interesantes que son intuitivas.
Matlab siempre ha superado a Python por un margen bastante grande
- ¿Hay alguien en Japón investigando psicodélicos?
- ¿Por qué los investigadores en CS (generalmente) tienen miedo de publicar el código fuente de sus experimentos?
- ¿Por qué hay muy pocas innovaciones de la India?
- ¿Por qué el 5% a menudo se considera insignificantemente pequeño en diversas disciplinas?
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Matlab tiene la tremenda ventaja de ser enseñado en casi todos los principales programas universitarios de ingeniería. Esto ha sido así durante más de una década y probablemente lo seguirá siendo por varias razones:
- Matlab puede facturarse a sí mismo como una herramienta para científicos e ingenieros, por científicos e ingenieros.
- Matlab tiene un riguroso control de calidad interno.
- Matlab es fácil de usar (no es que Python no sea …) [1]
La mención de cualquiera de las plataformas se está desacelerando considerablemente
Es probable que haya más de una razón para esto. Discutiré algunos:
- Los revisores y lectores ahora se preocupan menos de lo que solían en qué idioma elegiste para hacer tu análisis … por lo que no te molestas en escribirlo. Si haces ciencia moderna, eres aproximadamente un millón de veces más experto en informática ahora que los científicos hace veinte años. Lo más probable es que si tiene experiencia en Python, también tiene experiencia en Matlab y reconoce que el análisis podría hacerse fácilmente en cualquiera de los dos (las excepciones no alterarán los números anteriores).
- La comunidad científica de Python está absorbiendo algunos usuarios de Matlab. Esto no me sorprendería, y la evidencia está ahí. Aquí hay algunos documentos que explican por qué uso Python para mi propio trabajo. [2] [3] [4] Encuentro que Python es superior porque es de propósito general (es decir, una gran comunidad), fácil de usar (y por lo tanto fácil para enseñar), y menos de medio paso detrás de cualquier otro entorno en bibliotecas de vanguardia (R, Matlab, etc.). En algunas áreas, como el aprendizaje automático computacionalmente exigente (es decir, el aprendizaje profundo), Python ha dado un salto adelante.
Problemas con mi trama
Hay algunas fuentes potenciales de error obvias y no tan obvias en el análisis anterior.
- ¿Quién sabe lo que Google elige presentar y por qué?
- Python también es un animal … y aparentemente también hay un autor llamado Python.
- Como se mencionó anteriormente, hay una gran cantidad de publicaciones que obviamente hacen trabajo computacional sin citar el lenguaje que usaron.
A pesar de estas fuentes de error, definitivamente podemos aprender algo de este ejercicio 🙂
Notas al pie
[1] Introducción a la informática científica
[2] Una comparación de C, MATLAB y Python como lenguajes de enseñanza en ingeniería
[3] http://ieeexplore.ieee.org/abstr…
[4] http://ieeexplore.ieee.org/abstr…
