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        機器學(xué)習(xí)選擇python的原因

        來源:千鋒教育
        發(fā)布人:xqq
        時間: 2023-11-07 06:32:44 1699309964

        Python程序語言與機器學(xué)習(xí)實踐可以稱得上是“珠聯(lián)璧合”。

        1.Python是解釋語言,程序?qū)懫饋矸浅7奖?/p>

        寫程序方便對做機器學(xué)習(xí)的人很重要。

        因為經(jīng)常需要對模型進行各種各樣的修改,這在編譯語言里很可能是牽一發(fā)而動全身的事情,Python里通??梢杂煤苌俚臅r間實現(xiàn)。

        舉例來說,在C等編譯語言里寫一個矩陣乘法,需要自己分配操作數(shù)(矩陣)的內(nèi)存、分配結(jié)果的內(nèi)存、手動對BLAS接口調(diào)用GEMM、最后如果沒用smartpointer還得手動回收內(nèi)存空間。Python幾乎就是importnumpy;numpy.dot兩句話的事。

        當(dāng)然現(xiàn)在很多面向C/C++庫已經(jīng)支持托管的內(nèi)存管理了,這也讓開發(fā)過程容易了很多,但解釋語言仍然有天生的優(yōu)勢--不需要編譯時間。這對機器學(xué)習(xí)這種需要大量prototyping和迭代的研究方向是非常有益工作效率的。

        2.Python的開發(fā)生態(tài)成熟,有很多有用的庫可以用

        除了上面說到的NumPy,還有SciPy、NLTK、OS(自帶)等等不一而足。Python靈活的語法還使得包括文本操作、list/dictcomprehension等非常實用的功能非常容易高效實現(xiàn)(編寫和運行效率都高),配合Lambda等使用更是方便。這也是Python良性生態(tài)背后的一大原因。相比而言,Lua雖然也是解釋語言,甚至有LuaJIT這種神器加持,但其本身很難做到Python這樣,一是因為有Python這個前輩占領(lǐng)著市場份額,另一個也因為它本身種種反常識的設(shè)計(比如全局變量)。不過借著Lua-Pythonbridge和Torch的東風(fēng),Lua似乎也在寄生興起。

        3.Python的效率很高

        解釋語言的發(fā)展已經(jīng)大大超過許多人的想象。很多比如listcomprehension的語法糖都是貼近內(nèi)核實現(xiàn)的。除了JIT[1]之外,還有Cython可以大幅增加運行效率。最后,得益于Python對C的接口,很多像gnumpy,theano這樣高效、Python接口友好的庫可以加速程序的運行,在強大團隊的支撐下,這些庫的效率可能比一個不熟練的程序員用C寫一個月調(diào)優(yōu)的效率還要高。

        4.數(shù)據(jù)存儲方便

        有SQL,Hadoop,MongoDB,Redis,Spark等。

        5.數(shù)據(jù)獲取方便

        有Scrapy,BeautifulSoup,Requests,paramiko等。

        6.數(shù)據(jù)運算方便

        有Pandas,Numpy,scipy等。

        7.輸出結(jié)果方便

        有Matplotlib,VisPy等。

        8.和其他語言交互方便

        有ctypes,rpy2,Cython,SWIG,PyQt,Boost.Python。

        9.加速方便

        有PyPy,Cython,PyCUDA等。

        10.圖形圖像方便

        有PyOpenGL,PyOpenCV,Mayavi2。

        11.信號處理方便

        PyWavelets,scipy.signal。

        12.云系統(tǒng)支持方便

        GitHub,SourceForge,EC2,BAT,HPC。

        13.python開源

        Python支持的平臺多,包括Windows/Linux/UNIX/macOS。而MATLAB太貴,只能調(diào)用其API,用Python省錢,省錢就是賺錢。

        Python和C++做個比較。

        C++的CPU效率是遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于Python的不過python是一門膠水語言,它可以和任何語言結(jié)合,基于這個優(yōu)點,很多數(shù)據(jù)處理的Python庫底層都是C++實現(xiàn)的,意思就是說:你用Python寫code,但效率是C++的。只有那些for循環(huán),還是用Python的效率高。

        近年來機器學(xué)習(xí)最要是深度學(xué)習(xí),而深度學(xué)習(xí)使用CUDAGPU加速遠(yuǎn)比CPU要快,而cuda是C++寫的。所以現(xiàn)在TensorLayer、theano等深度學(xué)習(xí)庫都是Python編程、底層C++。

        以上內(nèi)容為大家介紹了機器學(xué)習(xí)選擇python的原因,希望對大家有所幫助,如果想要了解更多Python相關(guān)知識,請關(guān)注IT培訓(xùn)機構(gòu):千鋒教育。http://m.2667701.com/

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