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.