GNU Octave 4.0.0

Po sedm a půl roce od vydání verze 3.0.0 (zprávička) vyšla verze 4.0.0 svobodného softwaru a vysokoúrovňového programovacího jazyka pro numerické výpočty GNU Octave. Z novinek lze zdůraznit ve výchozím stavu spouštěné grafické uživatelské rozhraní (GUI) nebo lepší kompatibilitu s Matlabem.

30.5.2015 20:55 | Ladislav Hagara | Nová verze

Komentáře

[little.owl]

... vysokoúrovňového programovacího jazyka ...

Vysokourovnovy programovaci jazyk nizke urovne.

[pushkin]

Na matematické výpočty neznám nic lepšího. Jasně, OS v tom nenapíšu, ale kvůli tomu tu přeci Matlab ani Octave nejsou, ne?

[little.owl]

Kdo tu mluvi o OS? Matlab je neuveritelne srackoidni jazyk, a i Octave se snazi nektere nejhorsi veci resit korektne (viz. treba parameter --braindead), ale kvuli kompatibilite to vzdy nejde.

Na matematické výpočty neznám nic lepšího.

To je mi vas pak skoro lito.

[pushkin]

Čekám na doporučení.

Zn.: Práce s komplexními čísly a maticové operace nezbytností.

[pspps]

poznate mathematicu? mne osobne sadla o dost viac ako matlab, aj ked musim konstatovat ze v matlabe som vela nerobil...

[#Tom]

Mathematica je pěkný počítací Wordpad, ale na pokusy před kódováním do C++ jsem si mnohem více oblíbil Octave. Nezavazí mi tam ten textový procesor.

[pspps]

Ak vam vadi len notebook, prikazom math si viete pustit "Text‐Based Interface", co je prakticky klasicky interaktivny rezim bez notebooku

[Bystroushaak]

Zn.: Práce s komplexními čísly a maticové operace nezbytností.

Tak zrovna oboje dvoje zvládá i python.

[Fluttershy, yay!]

Zvládá, ale pohodlné mi to moc nepřišlo. Ony v tom Matlabu/Octave jsou matice základní datový typ, nikoliv seznamy seznamů, a podle toho se s nimi neskutečně snadno pracuje.

[xm]

Co vam na NumPy prijde nepohodlne? Tam je matice taktez zakladni datovy typ. Nechapu, na Python je oproti hruze zvane Matlab radost pohledet a psat v nem. Ale holt asi zvyk je pro radu lidi zelezna kosile...

[Fluttershy, yay!]

Je to přes rok, co jsem v tom dělal prakticky denně, takže na konkrétní věci si asi nevzpomenu. Potřeboval jsem akorát de facto hodně chytrou kalkulačku, kterou by šlo skriptovat a mít jednoduše dostupný grafický výstup.

Octave jsem preferoval (po týdenním pokusu sžít se s NumPy) díky jednak syntaktickému cukříku kolem maticových operací, jednak absenci balastu při vizualizaci dat (např. Hello World se dá v Javě taky napsat, ale je v něm podstatně víc balastu oproti třeba tomu Pythonu). Implicitní přetypování a tak. IIRC mi tehdy s NumPy nešlo napsat ani prosté "matice * vektor".

Kdybych dělal programy, měl bych jiné požadavky.

[kolemjdouci]

Co takhle Julia? Pise se v tom pomerne dobre, vazby do vsemoznych knihoven v C, Fortranu, R a spol nejsou problem. Pekne se v tom paralelizuje a je to vcelku rychle. No a nakonec je to taky open source.

[⧠ A = 0]

Když už vysokoúrovňově, tak numpy.

[JeChW]

A k tomu scipy. V práci zrovna řeším konverzi skriptů z Matlabu do Pythonu. Ani jsem před tím nevěděl, co všechno Python umí.

[pushkin]

Tohle by mi docela bodlo. Bude z toho nějaký opensource nástroj?

[little.owl]

Odhlednuli od situace, ze Matlab je spise pro "inzenyrske" vypocty, nez pro "matematicke", na komplexni cisla a matice mate dosti alternativ, treba zmineny Spyder + IPython + SymPy + NumPy + Matplotlib ci Maxima, pripadne ted treba i Julia.

[Bystroushaak]

Matlab je neuveritelne srackoidni jazyk,

+1

[AAA]

co se tyce toho braindead parametru - moc dulezite veci tam nejsou, par nastaveni chovani displeje atd., nejvyraznejsi zmena je shortcircuit evaluation, ale to prece nedela z matlabu "sracku"?

ohledne lepsich alternativ - na octave je skvele, ze kdyz potrebuju nejakou matematickou proceduru, ktera neni v zakladu octave/matlabu, nejspis uz ji nekdo vytvoril a strcil na matlab central. a v octave pojede s 99% pravdepodobnosti. neboli obrovska uzivatelska zakladna, to je oc tu bezi.

[Petr Prášek]

Také se rád nechám poučit o skutečných alternativách (myslím to vážně). Mám na mysli SW pro výpočty s rozumnou schopností vyzualizace. Dostatečně široká komunita a existující free i placené toolboxy/knihovny pro různé technické obory nutností. Nebavme se o specializovaných knihovnách a "skutečných" prog. jazycích. Spíše o něčem, co umožní rychle vyzkoušet něco z (např.) zpracování signálů, tak po odladění i chroupat velké objemy dat s ještě rozumnou rychlostí. Např. v diskusi zmiňovaná Mathematica je kvalitní SW, ale míří trochu jinam.

Že Matlab není bez chyb a táhne z minulosti spoustu balastu, o tom pochopitelně žádná.

[pushkin]

Tak nějak.

[⧠ A = 0]

Viz výše. IPython + numpy + scipy + matplotlib.

[xm]

Tak tak, IPython + NumPy + SciPy nemá konkurenci. Na symbolické výpočty (alternativa k Mathematica/Maxima) pak doplnit SymPy a na statistické výpočty (alternativa k R) pak Pandas. Nicméně na grafy já osobně raději PyQtGraph než Matplotlib (i když to je možná trochu o tom co člověk přesně potřebuje).

[Petr Ježek]

Asi tak. Proto je dobré mít oboje po ruce (PyQtGraph i Maptplotlib). Síla Pythonu se projevuje přesně tam, kde je ta exaktnost zapotřebí.

[xm]

Jinak existují i ucelené prostředí, které všechny tyto nástroje zaobalují (třeba SAGE) a IDE/grafické konzole (jako Spyder), ale tak nějak jsem nikdy neměl potřebu je použít, tak ani nevím co vše nabízejí.

[little.owl]

Ahoj, to je skoro provokace, s ohledem na to, ze by jsi si mohl pamatovat a kdy a jak jsem od Matlabu utekl.

existující free i placené toolboxy/knihovny pro různé technické obory nutností.

Placene toolboxy, tim jsi diskuzi zabil, o tom ani nebyla rec. Pak Matlab samozrejme nema konkurenci, ostatne nektere toolboxy jsou asi jediny duvod proc to pouzit a to jeste jen pri prvnim protypingu, jinak je to cesta spise do haje.
Poslednich nekolik let jsem v situaci, kdy jsme dostavali kupku matlabiho hnoje a meli to "industrializovat", tedy implementovat na HW. Neni to chyba Matlabu, ale vede to to k prevalenci situaci kdy algoritmus neni dostatecne dokumentovany, vysledky nejsou presne reprodukovatelne, lide kteri to implementovali ani presne nevi jak to uvnitr funguje a nemaji predstavu o vypocetni komplexite. V podstate se to casto cele na posledni chvili predelava, uz jsem pomalu reimplementoval Vision Toolbox a zrovna tomto v pripade je slusnou alternativou OpenCV/Python.

[Petr Prášek]

Ahoj, to je skoro provokace, s ohledem na to, ze by jsi si mohl pamatovat a kdy a jak jsem od Matlabu utekl.

Zásah Ano, pamatuju a proto jsem se neudržel.

Placene toolboxy, tim jsi diskuzi zabil, o tom ani nebyla rec.

Jak nebyla řeč? Vzhledem k tomu, že se za Matlab jako takový platí a to docela dost, je to logické, ne? Pokud potřebuju jen inverzní matici, tak nepotřebuju Matlab.

vysledky nejsou presne reprodukovatelne

eh?

lide kteri to implementovali ani presne nevi jak to uvnitr funguje a nemaji predstavu o vypocetni komplexite.

To je ale něco jiného a souvisí to spíš s těmi lidmi, podobně se dá zmastit/naprasit cokoliv v čemkoliv.

[little.owl]

Zásah Ano, pamatuju a proto jsem se neudržel.

Asi prijedu nekomu poskrabat nabyte auto.

Jak nebyla řeč? Vzhledem k tomu, že se za Matlab jako takový platí a to docela dost, je to logické, ne?

Logicke? Rec byla o Matlab/Octave, i kdyz je to prast jako uhod a jde mi spise o jazyk.

Pokud potřebuju jen inverzní matici, tak nepotřebuju Matlab.

Tim jen potvrzujes, co jsem rekl nahore, a jedno jestli je komplexni.

Tech toolboxu, ktere jsou vylozene nenahraditelne, neni tolik, navic to nevykompenzuje situace, kdyz chces treba vypocetni cluster. Spise je to vendor lock-in, drive se to cpalo studentum do hlavy horem dolem - vsak vime - a to se pak tezko meni - vid? Nicmene ted prichazeji lide behem summer internships, kteri presli pres univerzitni kurzy treba s IPython, sahaji automaticky po Python, i kdyz mohou mit Matlab a rozhodne nejsou mene produktivni.

vysledky nejsou presne reprodukovatelne

eh?

Mame obcas problem po prepsani algoritmu do C/C++/FPGA dosahnout stejnou numerickou stabilitu a chovani, a nekdy neni jasne jak je to v toolboxech implementovane a co se uvnitr deje.

a souvisí to spíš s těmi lidmi,

Vsak jsem psal, ze to neni chyba Matlabu.

podobně se dá zmastit/naprasit cokoliv v čemkoliv.

To bezesporu. Jenze v Matlabu, mimo zakladni maticove manipulace, je tezke neprasit. Treba v Pythonu je to o poznani slozitejsi, zejmena kdyz se Python clovek nauci predtim jako programovaci jazyk s nejakou teorii okolo.

Vyhoda Python reseni je, ze souvisejici "toolboxy" jsou obvykle tenka pythoni vrsta nad nejakou otevrenou C knihovnou, takze neni tezke zjistit jak je to presne implementovane a v prvnim kroku muzes pouzit i ty knihovny samotne, a postupne je eliminovat.

[Radek]

K čemu mi je Octave, kde IDE spadne každých 5 minut a vykonání téměř jakéhokoliv příkazu trvá 10x delší dobu. Zrovna řeším přechod z Matlabu na opensource a zkouším IDE Octave vs Spyder. Ani jedno mi zatím nepřijde jako rovnovenný soupeř Matlabu, a dost možná pro firmu bude levnější nakoupit další licence. V R&D nemáme čas na padající IDE.

[xm]

Matlab je příšernost, s Pythonem se vůbec nemůže rovnat... pokud vám nestačí jako prostředí IPython (což si nějak nedokážu představit, ale budiž), koukali jste třeba na SAGE? Osobně s ním sice nemám zkušenosti, takovým molochům se raději vyhýbám, ale software je to hodně známý a aktivně vyvíjený.