מה חדש בסביבת MATLAB R2022a ?
התחדשנו! בואו להכיר את החידושים בגרסה R2022a, שיכולים לקצר את זמני הפיתוח שלכם ולהקל על תהליך העבודה! בפוסט זה אסקור בקצרה את השינויים המרכזיים בגרסה החדשה של MATLAB – בין היתר 3 אפליקציות חדשות ושימושיות, פורמט חדש לעבודה עם קבצי P-code, והיכולת לייצר Tasks מותאמים אישית ב-Live Editor.
1 – אפליקציות חדשות
- Data Cleaner App
אפליקציה חדשה ושימושית ביותר, אשר מאפשרת לנו לבצע משימות עיבוד מקדים רבות לדאטה שלנו בצורה אינטראקטיבית, כגון ייבוא הנתונים, חקר על ידי ויזואליזציה, מיון המשתנים לפי קטגוריות שונות, שינוי שמות המשתנים, מחיקת משתנים, ניקוי נקודות חריגות, ניקוי נתונים חסרים, החלקת הנתונים, נרמול ועוד.
בסופו של תהליך העבודה, נוכל לייצא את תהליך ניקוי הנתונים כקוד MATLAB, או את הנתונים הנקיים עצמם לסביבת MATLAB.
עוד בנושאי ניקוי נתונים ב-MATLAB אפשר לקרוא כאן
Data Cleaner App
- Hardware Manager App
אפליקציה זו מאפשרת לנו לזהות חומרה שברשותנו ולהתחבר אליה ישירות מ-MATLAB. היא מהווה פלטפורמה אחודה, נוחה ויעילה ממנה נוכל להתחבר לסוגים שונים של חומרות באמצעות גישה לכל אחת מהאפליקציות וה-add-ons השונים.
לעוד מידע על האפליקציה, תוכלו לקרוא בקישור הבא.
Hardware Manager App
- Code Compatibility Analyzer
אפליקציה זו מאפשרת לנו לחלץ מהקוד אינפורמציה שבעזרתה נוכל לעדכן את הקוד לגרסה המתקדמת ביותר של MATLAB.
הדוח שמייצרת האפליקציה כולל פרמטרים שונים של המידע הרלוונטי למעבר בין הגרסאות, כגון אבחון בעיות אי-תאימות בקוד, קיום שגיאות syntax, פונקציות שלא קיימות בגרסאות חדשות, פונקציונליות לא נתמכת שעלולה לגרום לשגיאות, פונקציונליות שעתידה להימחק, ועוד…
למידע נוסף על האפליקציה תוכלו לקרוא בקישור הבא.
Code Compatibility Analyzer App
2 – גם מהזווית של תהליך פיתוח המשלב עבודה ב-MATLAB יחד עם Python – השיפורים ממשיכים להגיע:
- Editor Python Support
כעת ניתן לראות ולערוך קבצי Python מתוך MATLAB Editor, כשמוצגים שינויים ויזואליים נוחים – הדגשה בצבעים מתוך MATLAB, הזחה באופן אוטומטי, וכן נוספה התאמה מובנת של delimiters.
- המרה קלה יותר בין סוגי משתנים שונים מ-Python ל-MATLAB
בגרסת R2022a נוספה תמיכה בהמרת סוגי המשתנים list ו-tuple מ-Python, על ידי שימוש בממירים של MATLAB עבור מחרוזות ומשתנים נומריים.
לפרטים נוספים, תוכלו לראות את העמוד בנושא המרת משתנים בין MATLAB ל-Python, ובפרט לבחון את ערכי סוגי המשתנים py.list ו-py.tuple בטבלה – בקישור הבא.
כדי להיכנס קצת יותר לעובי הקורה, תוכלו להתנסות בדוגמאות ספציפיות:
- Name=value Syntax
נוכל להשתמש ב-syntax נוח בקריאה לפונקציה pyargs, לכתיבה משולבת Python בסגנון name=value, כשאנחנו קוראים לפונקציות של Python מתוך MATLAB.
3 – פיתוח Live Editor Tasks מותאמים-אישית
- Live Editor Tasks הם ממשקים גרפיים פשוטים שניתן לשבץ לאורך הקוד שלנו ב-Live Script.
בדרך כלל, tasks מייצגים סדרה של פקודות ב-MATLAB שניתן להפעיל באופן אוטומטי בעוד אנחנו חוקרים את הפרמטרים השונים בנתונים.
בגרסה R2022a נוכל לפתח את tasks כראות עינינו – באופן מותאם אישי ונוח! כל שנצטרך לעשות הוא ליצור subclass ל-Live Task. כך נוכל לייצר את סט הפעולות הספציפי אותו אנו רוצים לשבץ לאורך ה-Live Script שלנו.
לעוד מידע – תוכלו לקרוא בקישור הבא.
Custom Live Editor Tasks
4 – שיפור ההגנה על הקוד באמצעות P-code
- בגרסת R2022a מידת ההגנה על הקוד שלנו השתפרה באמצעות שימוש ב-flag חדש של P-code. – נוכל להכניס לפונקציה pcode את הדגל "-R2022a", וכך לייצר קבצי P-code מוגנים על ידי אלגוריתם הגנה יותר מורכב, שהופך את הקוד ליותר קשה לפיצוח.
- אחסון קבצי Big Data יעיל עם קבצי Parquet
פורמט קבצי Parquet הפך לפורמט אחסון פופולרי ל-Big Data בזכות התמיכה שלו במבני נתונים מקוננים (nested), דחיסה יעילה, ומהירויות קריאה מהירות של הנתונים, כולל סינון נתונים בזמן הקריאה – כך שרק הנתונים הרצויים ייקראו מחוץ לדיסק ולזיכרון.
בגרסת R2022a נוספה תמיכה בביצוע סינון מותנה (Predicate Pushdown). עם הפונקציה rowfilter ניתן להגביל את נפח הנתונים המיובאים, וזאת על ידי ביצוע הסינון כבר בזמן הקריאה. כמו כן, ניתן לקבוע ולהגדיר את הקבוצות מבוססות-השורות שבידינו, וגם לבצע המרה, ייבוא וייצוא של מבני נתונים מקוננים (nested).
לוגו MATLAB מוצג באמצעות קבוצות מבוססות שורות
יש עוד המון פונקציות ופיצ'רים חדשים בגרסת R2022a שלא פורטו כאן –
תוכלו להתעדכן בכל החידושים בפוסטים האחרונים בבלוג הזה, וכן באתר של MathWorks.
