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這些原因告訴你 機器學習為何選擇Python

來源:奇酷教育 發表于:

  主要有以下原因:  1 Python是解釋語言,程序寫起來非常方便  寫程序方便對做機器學習的人很重要。  因為經常需要對模型進行各

  主要有以下原因:
  1. Python是解釋語言,程序寫起來非常方便
  寫程序方便對做機器學習的人很重要。
  因為經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而動全身的事情,Python里通常可以用很少的時間實現。
  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(矩陣)的內存、分配結果的內存、手動對BLAS接口調用gemm、最后如果沒用smart pointer還得手動回收內存空間。python幾乎就是import numpy; numpy.dot兩句話的事。
  當然現在很多面向C/C++庫已經支持托管的內存管理了,這也讓開發過程容易了很多,但解釋語言仍然有天生的優勢--不需要編譯時間。這對機器學習這種需要大量prototyping和迭代的研究方向是非常有益工作效率的。
  2. Python的開發生態成熟,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/dict comprehension等非常實用的功能非常容易高效實現(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這個前輩占領著市場份額,另一個也因為它本身種種反常識的設計(比如全局變量)。不過借著Lua-Python bridge和Torch的東風,Lua似乎也在寄生興起。
  3. Python的效率很高。
  解釋語言的發展已經大大超過許多人的想象。很多比如list comprehension的語法糖都是貼近內核實現的。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寫一個月調優的效率還要高。
  4.數據存儲方便
  有sql,Hadoop,mangodb,Redis,Spark等
  5.數據獲取方便
  有Scrapy,beautifulsoup,requests,paramiko等
  6.數據運算方便
  有pandas,Numpy,scipy等
  7.輸出結果方便
  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
  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效率是遠遠高于 python 的.不過 python 是一門膠水語言,它可以和任何語言結合,基于這個優點,很多數據處理的python 庫底層都是 c++ 實現的,意思就是說:你用python寫code,但效率是c++的。只有那些for 循環,還是用python的效率高。
  近年來機器學習最要是深度學習,而深度學習使用cuda gpu加速遠比cpu要快,而cuda 是c++寫的。
  所以現在TensorLayer、theano 等深度學習庫都是 python 編程、底層c++。
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