机器学习|Python是机器学习的“最佳语言”的N大证据( 二 ) 全文共5691字

· TensorFlow适用于通过设置、训练和利用含有大量数据集的人工神经网络来进行深度学习。
· Matplotlib适用于创建2D图、直方图、图表和其他形式的可视化操作。
· NLTK适用于计算语言学、自然语言识别与处理。
· Scikit-image适用于图像处理。
· PyBrain适用于神经网络、无监督学习和强化学习。
· Caffe适用于深度学习，可以在CPU和GPU之间进行切换，并通过使用单个NVIDIAK40 GPU每天处理60多万个图像。
· StatsModels适用于统计算法和数据探索。
在PyPI存储库中，可以探索、对比更多的Python库。
2. 准入门槛低
在机器学习和人工智能领域工作意味着需要方便有效地处理大量数据。较低的准入门槛可让更多的数据科学家快速掌握Python ，进行人工智能开发，而且学习此语言无需花费过多精力。
Python编程语言与日常英语十分相似，这使得学习过程更加容易。其简单的句法可以让人轻松自如地使用复杂系统，并确保系统元素间的清晰关系。
例如，编写此代码目的是算出输入数字是否为质数。
代码如下：
test_number = 407 # our example is not a prime number
# prime numbers are greater than 1if test_number > 1:# check for factorsnumber_list = range(2, test_number)for number in number_list:number_of_parts = test_number // numberprint(f"{test_number} is not a prime number")print(f"{number} times {number_of_parts} is {test_number}")breakelse:print(f"{test_number} is a prime number")else:print(f"{test_number} is not a prime number")正如最后一行所示，代码结果表明所测试的数字不是质数。说白了，讲英语的人可以很容易地理解代码的含义，因为用的都是简单的英语单词。
此外，还有很多可用的文档，而且Python的社区可长期提供帮助并给出建议。
3. 灵活性
对于机器学习而言， Python语言富有灵活性，是个很好的选择：
· 提供OOP或脚本的选项。
· 无需重新编译源代码，开发人员可以执行任何更改并立刻查看结果。
· 程序员可以将Python与其他语言结合，以达到目的。
此外，灵活性使开发人员可以选择其特别熟悉的编程风格，甚至可以组合不同的编程风格，以最有效的方式解决不同类型的问题。
· 命令式风格由描述计算机应如何执行这些指令的命令组成。使用这种风格，可以自定义程序状态发生更改时的计算顺序。
· 函数式风格又称声明式风格，因为其会声明应执行的操作。与命令式风格相比，此风格不考虑程序状态，以数学方程式的形式宣布声明。
· 面向对象风格基于两个概念：类和对象，相似的对象形成类。 Python不完全支持这种风格，因为其无法完全执行封装，但开发人员仍然可以在一定限度内使用此风格。
· 过程式风格是初学者中最为常用的，由于其以逐步的格式执行任务，因此常用于排序、迭代、模块化和选择。
灵活性这一因素降低了犯错的可能性，因为程序员可掌控任何情况，在舒适的环境中工作。
4. 平台独立性
Python不仅使用起来轻松自在，而且易于学习、功能多样。用于机器学习开发的Python可以在任何平台上运行，包括Windows、MacOS、Linux、Unix和其他21个平台。将进程从一个平台转移到另一个平台，开发人员需要进行几个小的更改，修改几行代码，以便为所选平台创建可执行的代码形式。开发人员可以使用像PyInstaller这样的包，用来准备在不同平台上运行的代码。
同样，这还为在各种平台上的测试节省了时间和金钱，也让整个过程变得更加简单方便。
5. 可读性
Python非常易读，所以每位Python开发人员都能理解同行的代码并作更改、复制或分享。因为根本不存在会产生混淆、错误或冲突的范例，所以使得人工智能和机器学习专业人员之间，在算法、思想和工具方面的交换更为有效。
IPython这样的工具也可以使用，它是一个交互式的命令解释程序，可提供测试、调试、选项卡完成等额外功能，从而加速进程。
文章插图
6. 良好的可视化选项
上文已经提到Python提供了各种各样的库，其中一些是很好的可视化工具。然而，对于人工智能开发人员来说，这些工具在人工智能、深度学习和机器学习中的重要性固然重要，更重要的是能够以人类可读格式表示数据。
数据科学家可以使用像Matplotlib这样的数据库构建图表、直方图和平面图，获得更好的数据理解、高效表达和可视化。不同的应用程序接口还简化了可视化进程，使创建清晰报表变得更加容易。