家 » 工程、科学和研究编程语言——全面比较

工程、科学和研究编程语言——全面比较

人工智能（AI）, 机器学习, 性能跟踪, 工艺优化, 项目管理, 研究与开发, 軟體開發工具包 (SDK)

在工程、科学和研究领域，选择编程语言可以极大地影响项目成果和效率。超过 800 万开发人员利用 Python 从数据分析到机器学习，编程语言的普及凸显了软件选择的重要趋势（Stack Overflow，2023 年）。本文将根据性能、易用性、可用库、社区支持和成本等标准，列出适合工程和科学应用的编程语言的完整列表并进行比较。我们还将概述 C++、MATLAB 和 Fortran 等主要编程语言，同时剖析它们在特定工程任务中的优缺点。

关键要点

重点关注计算密集型任务的性能。
编程图书馆增强功能；评估其可用性。
考虑易用性，加快项目迭代。
社区支持影响解决问题的资源。
评估所用工具和图书馆的成本。
关注新兴语言的未来功能。

比较标准

编程语言的评估必须基于几个标准，其中包括可读性、易用性和社区支持。

可读性： 它确保工程师可以轻松理解和修改代码。例如，Python 以其清晰的语法而著称，即使是新手也能从事快速完成复杂的任务。此外，大量的文档和社区论坛也为用户提供了支持。用户体验使故障排除和协作解决问题更加有效。
性能和计算效率： C 和 C++ 等解释型语言具有极高的速度和效率，是时间敏感型工程应用的理想选择。相比之下，Python 等解释型语言可能在原始性能方面落后，但在原型设计和实验方面却提供了极大的便利。从模拟性能比较中可以看出，在某些情况下，C++ 的执行速度可能比 Python 快 10 倍，如有限元分析中的基准测试。
特定任务所需的库和工具包的可用性它极大地影响了语言在科学计算中的实用性。一种语言如果拥有丰富的特定领域库，就能促进快速开发。例如，R 有许多统计分析软件包，而 MATLAB 为线性代数提供了广泛的功能，使工程师能够专注于解决问题，而不是编码要领。
大型在线社区： 对于一门复杂的编程语言来说，庞大的集体知识库能让人更容易找到晦涩问题的解决方案，并在遇到困难概念时获得帮助。这种活跃的社区通常会带来更多现成的学习资源，如教程、文档和示例代码，从而大大缩短学习曲线。此外，活跃的社区通常意味着第三方库和工具的生态系统更加丰富，语言及其软件包的错误修复和更新也会更快。

参见

有关流体力学的最新出版物和专利

提示： 检查可能会增强功能或优化的最新程序库更新，因为它们会显著改变编程语言的实用性。

提示： 在选择时，要考虑项目时间表和每个步骤的性能要求。混合解决方案可能是有益的，例如用 Python 制作原型，然后在生产需要时过渡到 C++。

典型工程和科学计算的性能基准

在评估用于工程和科学计算的编程语言时，关键性能指标包括执行速度、内存使用和并行处理。C 和 C++ 擅长而 Python 虽然用途广泛，但除非使用 NumPy 等库进行优化，否则在数值任务中的执行速度通常较慢。例如，经过优化的 C 语言在矩阵乘法方面的表现比 Python 高出近 10 倍。Julia 和 Rust 等新兴语言分别在数值计算和内存安全方面表现出色。

由于性能主要取决于具体的应用，而具体的库可能会显著改变性能，因此我们选择只对*至***这一参数进行评级。

新兴编程语言和未来趋势

像 Julia 或 Rust 这样的新兴编程语言正在对技术和工程产生重大影响。Julia 在数值计算领域表现出色，具有高性能和用户友好的语法，自 2020 年以来在科学界取得了 50% 的增长。Rust 增强了系统工程的安全性和性能，吸引了波音和福特等公司来减少运行时错误。Swift，尤其是 Swift for TensorFlow，为机器学习提供了高效的数据操作，据说与传统的 Python 库相比，训练时间最多可减少 30%。

提示： 考虑探索结合多种语言优势的混合解决方案，例如使用 Python 进行数据分析，使用 Julia 进行数值计算，以优化项目成果，使用 javascript/D3 进行图形汇总。

语言	主要用途	优点	缺点	估计新增图书馆总数	估计科学图书馆	社区和从业人员	大数据复杂数学的估计速度	特点
Python	数据科学、机器学习、科学计算、网络开发	易学易用，拥有大量库（如 NumPy、Pandas、SciPy、Matplotlib），拥有活跃的大型社区，具有通用功能，适合编写脚本和实现自动化。	与编译语言相比，CPU 密集型任务的处理速度较慢（尽管 C 语言集成有所帮助），全局解释器锁（GIL）会限制 CPU 绑定任务的真正并行性，内存消耗较高。	500 000+（来自 PyPI）	20,000+（核心科学堆栈，如 SciPy、Pandas、scikit-learn，外加专用工具）	***	（*使用 NumPy/Cython 等优化库）	解释型、动态类型、面向对象、强大的集成能力、丰富的文档。
R	统计计算、数据分析、数据可视化	专为统计设计，拥有大量统计建模和可视化软件包（CRAN），强大的图形功能，在学术和研究领域拥有强大的社区。	对于非统计背景的人来说，学习曲线较长；对于通用编程和某些大规模计算来说，速度可能较慢；对于超大数据集来说，内存管理可能是个问题。	20,000 多项（来自 CRAN，Bioconductor 为生物信息学增加了数千项）	18,000+（CRAN 的大部分内容都针对特定领域）	***	**（针对统计运算进行了优化，在一般数学运算中可能比其他一些运算慢）。	围绕向量、矩阵、数据帧等数据对象设计的解释型、面向数组的函数式编程功能。
朱莉娅	科学计算、高性能数值分析、机器学习	高性能（接近 C/Fortran），专为科学计算而设计，语法简单（类似 Python/MATLAB），与其他语言有很强的互操作性，内置并行性，多重调度。	与 Python 或 R 相比，社区和生态系统较小（尽管发展迅速），存在 "首次绘图时间 "问题（初始编译...