为什么说Python是最适合机器学习项目的语言?
huasy · 758浏览 · 发布于2021-03-09 +关注

Python因为稳定且易于维护的特性,表现一直很好,近年来,Python 吸引了很多人的眼球。 TIOBE 自成立至今,已经四次将 Python 列为年度语言。

为什么是Python?

为什么 Python 对机器学习这么友好?为什么其他语言,比如 C,C++,java,不是机器学习的最佳选项?

这是因为 Python 配备了大量库和框架供开发人员使用。在一个经常使用复杂算法的领域,我们不需要用 Python 从头开始整个开发流程,节省了大量的人力物力。

就像我们造车,如果你必须要从头开始,细到一颗螺丝钉、一个轮胎、一个后视镜,那么你今天要造出一辆车肯定不可能。Python 的目的也是这样,想完整开发出一个机器学习项目,又不需要你花费大量时间去做螺丝钉,而是把各个模块给你搭好,在创建项目时直接调用,你只需要花费少量时间就能完成项目。

以库 Sklearn 为例,它提供了一系列已准备好的监督和无人监督算法,这些算法可以直接导入到我们的代码中进行使用。

为什么开发人员喜欢在机器学习和人工智能项目中使用Python?

1. Python是灵活的

Python 最适合于机器学习项目,因为它在结构上允许很大的灵活性,你可以选择使用 OOP 或采用正常的脚本方式,这对 Python 来说并不重要。

机器学习项目需要大量的重新编译,特别是涉及神经网络的项目,Jupyter 和 GoogleColab 等 Python 支持平台允许你重新编译其中的部分代码,而不是整个项目的代码,从而节省更多时间,只有当一个人仅仅因为一个简单的错误而重新编译整个项目代码时,才能够真正理解这个特性有多重要。

更好的是,Python 对其他语言非常友好,因此,你可以将Python与其他语言结合起来,帮助开发人员快速获得所需的输出。

2. Python独立于平台

Python 独立于平台,运行在 Windows、Linux 等平台上,以及其他平台的主机。开发人员可以通过使用 Pyinstaller 这样的包来让代码在其他平台上运行。

3. Python具有极好的可读性

如果你曾经试过看别人的代码,你常常会忍不住骂人:写的什么垃圾代码。Python 并没有这种特性,因为它的代码非常简单,简单到你能够轻松理解、共享和复制代码,并在自己的解决方案中使用它。这才导致更好的算法、研究和工具的开发。

4. Python易于学习

Python 不像其他语言那样具有太多复杂的语法和限制,允许我们更加自由地编写代码。这也许就是为什么这么多人切换到 Python 的原因,因为它很容易就可以被接收和掌握。如果你用过任何一种语法驱动语言(如Java),那么你就会欣赏 Python。

5. Python允许可视化数据

大多数机器学习和人工智能开发人员需要经常可视化数据,以了解代码中真正发生的事情,无论是以 K-means 可视化集群还是简单的线性回归。视觉效果总是受欢迎的,很多时候甚至可以通过识别异常值来帮助你放松心情。当你想可视化数据时,Matplotlib、Seaborn和Plotly等 Python 库是非常好的帮助。

6. Python有一个日益增长的社区

Python 的流行速度正在快速增长,2020 年的开发者调查称 Python 是世界上排名第三的最受欢迎的语言。Python 除了有很多文档和支持,还有一个非常强大的开发人员社区,像真正的 Python 和 Geeksforgeks 这样的网站都有大量的优质教程,可以帮助业余和经验丰富的程序员。

总结

当然,Python 也不是万能的,它也有很多缺点,但是瑕不掩瑜,在没有更好的语言出现之前,Python 是最适合机器学习和人工智能项目的编程语言了。


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