Python是机器学习的最佳选择吗？

“哪种编程语言最好？”这是编程世界中最流行和最有争议的问题。这个问题的答案不是线性的或简单的，因为从技术上讲，每种编程语言都有自己的优点和缺点。不存在“最好”的编程语言，因为根据问题的不同，每种语言都比其他语言具有轻微的优势。当我们谈论机器学习时，毫无疑问Python是一种高度首选的语言，但有一些因素应该考虑

我们将详细讨论这些因素，但在深入讨论之前，让我们快速了解本文的概述。

什么是机器学习？

机器学习这个术语非常不言自明，它是机器根据上传的输入和输出变量不断学习和修改其数据的技术。我们向机器提供不同类型的输入和输出数据，然后机器生成程序或算法。

这是机器学习的基本定义，但我们必须了解Python在机器学习中的作用以及它在该领域的影响力。 Python 提供了大量内置库和模块，可帮助开发人员生成结构化工具。

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python的意义

近年来，Python 发展迅速，在开发人员中广受欢迎。目前有许多替代方案，但 Python 仍然是许多数据科学家和数据分析师的首选。根据谷歌搜索趋势最近的报告 -

Python 是最流行的编程语言，份额为 25.95%。

Python 有何特别之处？

借助机器学习构建应用程序非常复杂，如果所选语言不支持该环境，那么事情会变得更加复杂。然而，Python 却并非如此，因为它与众多外部库高度兼容。此功能允许开发人员构建多种算法和模型。这些库是预先编写的代码，可以提高程序的可读性。

在机器学习中，构建了多个模型来预测结果并从事件中生成体验。根据这些经验，机器可以自行学习新事物。让我们来谈谈一些库 -

• “spaCy”是一个用于深度学习的开源库。它用于 PoS 标记和语音词形还原。这使得 python 成为一个非常令人印象深刻的情感分析工具。

• “NumPy”库用于处理高级数学数据并允许进行矩阵处理。

• “SciPy”在机器学习中经常用于优化目的。

  

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• “TensorFlow”是高速数值计算所需的另一个库。

使用 python 的优点/缺点

为了了解哪种编程语言适合特定任务，我们需要进行 SWOT 分析。在此分析中，我们必须考虑众多参数，然后选择最佳选项。现在让我们将 python 与其他编程语言进行比较 -

• 运行时参数 - 在这个参数中，python 落后于 Java 和 JavaScript，因为 python 的解释器在执行操作之前会检查变量的类型。另一方面，在 Java 中，数据类型已经在变量声明时指定，这减少了运行时间。不过 Python 比 C++ 更快。

• 可读性 - Python 是迄今为止可读性最好的语言。由于单行代码短且与英语高度相似，Python 更易于阅读和编写。这就是专业人士和初学者都喜欢它的原因。对于 Java、JavaScript 和 C++，代码长度是 python 的 4-12 倍。

• 社区健康和使用 - Python 的社区健康令人印象深刻，这是由于其庞大的用户群。由于它被大量开发人员使用，它得到了无可挑剔的支持。有多个平台可以解决与不同库相关的错误和故障。

• 兼容性和可扩展性 - 在机器学习中，开发人员创建模型，这些模型需要训练和数据馈送。仅当使用的语言是可移植的并且支持跨平台任务时，此过程才可能实现。对于此类操作，Python 无疑比其他语言更具优势。 python的另一个令人惊奇的特性是集成环境。 Python 可以与许多其他编程语言集成，例如 Java、C++ 等。

我们已经讨论了几个参数，并且根据所得出的比较，我们可以说 python 是一种非常多产的语言，它可以有效地用于机器学习，但是当谈到成为最好的语言时，现有的语言都没有。可以完全压倒别人。

在机器学习中，每种语言都有自己的优势和应用。例如 -

由于拥有大量 AI 库，C/C++ 主要用于游戏开发。 “R”广泛应用于生物工程和生物信息学领域。因此，Python 在机器学习领域无疑是非常流行和高效的，但最好的应用程序总是主观的，取决于开发人员面临的问题。

结论

在本文中，我们介绍了机器学习的基础知识，并了解了 Python 编程带来的影响。我们讨论了Python的众多库及其在机器学习领域的应用。

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