Python是机器学习的最佳选择吗

“哪种编程语言是最好的？”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。没有 “最好的 “编程语言，因为每一种语言都比其他语言有一点优势，这取决于问题。当我们谈论机器学习时，毫无疑问，python是一种非常受欢迎的语言，但也有一些因素需要考虑。

我们将详细讨论这些因素，但在我们深入讨论之前，让我们快速了解本文的概述。

什么是机器学习？

机器学习这个词是不言自明的，它是一种技术，机器根据上传的输入和输出变量不断学习和修改其数据。我们给机器提供不同种类的输入和输出数据，之后，机器会产生一个程序或算法。

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这一领域的影响。Python提供了许多内置的库和模块，帮助开发者产生一个结构化的工具。

python的意义

近年来，Python发展迅速，在开发者中获得了很大的知名度。虽然有许多替代品存在，但很多数据科学家和数据分析师仍然喜欢使用python。根据google搜索趋势的最新报告 –

Python是最受欢迎的编程语言，份额为25.95%。

是什么让Python与众不同？

在机器学习的帮助下建立应用程序是非常复杂的，如果选择的语言不支持这种环境，那么事情就会变得更加复杂。然而，python的情况并非如此，因为它与许多外部库高度兼容。这一特点使开发者可以建立多种算法和模型。这些库是预先写好的代码，提高了程序的可读性。

在机器学习中，建立几个模型来预测结果，并从一个事件中产生一个经验。基于这些经验，机器会自己学习新的东西。让我们来谈一谈几个库–

” spaCy “ 是一个用于深度学习的开源库。它被用于PoS标签和语音的词法化。这使得python成为情感分析的一个非常令人印象深刻的工具。
” NumPy “ 库用于处理高水平的数学数据并允许矩阵处理。
” SciPy “ 在机器学习中经常被用于优化目的。
” TensorFlow “ 是另一个用于高节奏数值计算的库。

使用python的优势/劣势

为了了解哪种编程语言适合某种特定的任务，我们需要进行SWOT分析。在这个分析中，我们必须考虑许多参数，然后选择最佳方案。现在让我们把Python与其他编程语言进行比较 –

运行时参数 – 在这个参数上，python落后于Java和JavaScript，因为python的解释器在执行操作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被指定，这就减少了运行时间。不过Python比C++快。
可读性– 到目前为止，Python在可读性方面是最好的语言。由于短的单行代码和与英语的高度相似性，Python更容易阅读和书写。这就是它被专业人士和初学者所青睐的原因。而Java、JavaScript和C++的代码长度是python的4-12倍。
社区健康和使用– Python的社区健康是相当令人印象深刻的，这是因为它的用户群很大。由于它被大量的开发者使用，所以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，开发者创建模型，这些模型需要训练和数据输入。这个过程只有在使用中的语言是可移植的并支持跨平台任务时才有可能。对于这样的操作，python无疑比其他语言更有优势。python的另一个惊人的特点是集成环境。Python可以与众多其他编程语言如Java、C++等集成。