如何理解Python是最適合機器學習項目的語言

這篇文章給大家介紹如何理解Python是最適合機器學習項目的語言，內容非常詳細，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。

Python因為穩定且易于維護的特性，表現一直很好，近年來，Python 吸引了很多人的眼球。 TIOBE 自成立至今，已經四次將 Python  列為年度語言。

為什么是Python?

為什么 Python 對機器學習這么友好?為什么其他語言，比如 C，C++，java，不是機器學習的最佳選項?

這是因為 Python 配備了大量庫和框架供開發人員使用。在一個經常使用復雜算法的領域，我們不需要用 Python  從頭開始整個開發流程，節省了大量的人力物力。

就像我們造車，如果你必須要從頭開始，細到一顆螺絲釘、一個輪胎、一個后視鏡，那么你今天要造出一輛車肯定不可能。Python  的目的也是這樣，想完整開發出一個機器學習項目，又不需要你花費大量時間去做螺絲釘，而是把各個模塊給你搭好，在創建項目時直接調用，你只需要花費少量時間就能完成項目。

以庫 Sklearn 為例，它提供了一系列已準備好的監督和無人監督算法，這些算法可以直接導入到我們的代碼中進行使用。

為什么開發人員喜歡在機器學習和人工智能項目中使用Python?

1. Python是靈活的

Python 最適合于機器學習項目，因為它在結構上允許很大的靈活性，你可以選擇使用 OOP 或采用正常的腳本方式，這對 Python  來說并不重要。

機器學習項目需要大量的重新編譯，特別是涉及神經網絡的項目，Jupyter 和 GoogleColab 等 Python  支持平臺允許你重新編譯其中的部分代碼，而不是整個項目的代碼，從而節省更多時間，只有當一個人僅僅因為一個簡單的錯誤而重新編譯整個項目代碼時，才能夠真正理解這個特性有多重要。

更好的是，Python 對其他語言非常友好，因此，你可以將Python與其他語言結合起來，幫助開發人員快速獲得所需的輸出。

2. Python獨立于平臺

Python 獨立于平臺，運行在 Windows、Linux 等平臺上，以及其他平臺的主機。開發人員可以通過使用 Pyinstaller  這樣的包來讓代碼在其他平臺上運行。

3. Python具有極好的可讀性

如果你曾經試過看別人的代碼，你常常會忍不住罵人：寫的什么垃圾代碼。Python  并沒有這種特性，因為它的代碼非常簡單，簡單到你能夠輕松理解、共享和復制代碼，并在自己的解決方案中使用它。這才導致更好的算法、研究和工具的開發。

4. Python易于學習

Python 不像其他語言那樣具有太多復雜的語法和限制，允許我們更加自由地編寫代碼。這也許就是為什么這么多人切換到 Python  的原因，因為它很容易就可以被接收和掌握。如果你用過任何一種語法驅動語言(如Java)，那么你就會欣賞 Python。

5. Python允許可視化數據

大多數機器學習和人工智能開發人員需要經常可視化數據，以了解代碼中真正發生的事情，無論是以 K-means  可視化集群還是簡單的線性回歸。視覺效果總是受歡迎的，很多時候甚至可以通過識別異常值來幫助你放松心情。當你想可視化數據時，Matplotlib、Seaborn和Plotly等  Python 庫是非常好的幫助。

6. Python有一個日益增長的社區

Python 的流行速度正在快速增長，2020 年的開發者調查稱 Python 是世界上排名第三的最受歡迎的語言。Python  除了有很多文檔和支持，還有一個非常強大的開發人員社區，像真正的 Python 和 Geeksforgeks  這樣的網站都有大量的優質教程，可以幫助業余和經驗豐富的程序員。

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