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学python好吗 为何python是学机器学习的语言
Python程序语言与机器学习实践可以称得上是“珠联璧合”。
学python好吗 为何python是学机器学习的语言
1. Python是解释语言,程序写起来非常方便
写程序方便对做机器学习的人很重要。
因为经常需要对模型进行各种各样的修改,这在编译语言里很可能是牵一发而动全身的事情,Python 里通常可以用很少的时间实现。
举例来说,在 C 等编译语言里写一个矩阵乘法,需要自己分配操作数(矩阵)的内存、分配结果的内存、手动对 BLAS 接口调用 GEMM 、后如果没用 smart pointer 还得手动回收内存空间。Python 几乎就是 import numpy;numpy.dot 两句话的事。
当然现在很多面向C/C++库已经支持托管的内存管理了,这也让开发过程容易了很多,但解释语言仍然有天生的优势--不需要编译时间。这对机器学习这种需要大量 prototyping 和迭代的研究方向是非常有益工作效率的。
2. Python的效率很高
解释语言的发展已经大大超过许多人的想象。很多比如 list comprehension 的语法糖都是贴近内核实现的。除了JIT[1]之外,还有 Cython 可以大幅增加运行效率。后,得益于 Python 对 C 的接口,很多像 gnumpy ,theano 这样、Python 接口友好的库可以加速程序的运行,在强大团队的支撑下,这些库的效率可能比一个不熟练的程序员用 C 写一个月调优的效率还要高。
3. 数据存储方便
有 SQL,Hadoop,MongoDB,Redis,Spark 等。
4. 数据获取方便
有 Scrapy,Beautiful Soup,Requests,paramiko 等。
5. 数据运算方便
有 Pandas,Numpy,scipy 等。
6. Python的开发生态成熟,有很多有用的库可以用
除了上面说到的NumPy,还有SciPy、NLTK、OS(自带)等等不一而足。Python 灵活的语法还使得包括文本操作、list / dict comprehension 等非常实用的功能非常容易实现(编写和运行效率都高),配合 Lambda 等使用更是方便。这也是 Python 良性生态背后的原因。相比而言,Lua虽然也是解释语言,甚至有 LuaJIT 这种神器加持,但其本身很难做到 Python 这样,一是因为有 Python 这个前辈占领着市场份额,另一个也因为它本身种种反常识的设计(比如全局变量)。不过借着 Lua-Python bridge 和 Torch 的东风,Lua 似乎也在寄生兴起。
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