機(jī)器學(xué)習(xí)的框架偏向于Python的13個(gè)原因

2020-02-16 10:57:56

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供稿：網(wǎng)友

13個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的框架偏向于Python的原因，供大家參考，具體內(nèi)容如下

前言

主要有以下原因:

1. Python是解釋語言，程序?qū)懫饋矸浅７奖?/p>

寫程序方便對做機(jī)器學(xué)習(xí)的人很重要。
因?yàn)榻?jīng)常需要對模型進(jìn)行各種各樣的修改，這在編譯語言里很可能是牽一發(fā)而動(dòng)全身的事情，Python里通常可以用很少的時(shí)間實(shí)現(xiàn)。

舉例來說，在C等編譯語言里寫一個(gè)矩陣乘法，需要自己分配操作數(shù)（矩陣）的內(nèi)存、分配結(jié)果的內(nèi)存、手動(dòng)對BLAS接口調(diào)用gemm、最后如果沒用smart pointer還得手動(dòng)回收內(nèi)存空間。Python幾乎就是import numpy; numpy.dot兩句話的事。

當(dāng)然現(xiàn)在很多面向C/C++庫已經(jīng)支持托管的內(nèi)存管理了，這也讓開發(fā)過程容易了很多，但解釋語言仍然有天生的優(yōu)勢——不需要編譯時(shí)間。這對機(jī)器學(xué)習(xí)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(fā)生態(tài)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(shí)用的功能非常容易高效實(shí)現(xiàn)（編寫和運(yùn)行效率都高），配合lambda等使用更是方便。這也是Python良性生態(tài)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?yàn)橛蠵ython這個(gè)前輩占領(lǐng)著市場份額，另一個(gè)也因?yàn)樗旧矸N種反常識(shí)的設(shè)計(jì)（比如全局變量）。不過借著Lua-Python bridge和Torch的東風(fēng)，Lua似乎也在寄生興起。

3. Python的效率很高。

解釋語言的發(fā)展已經(jīng)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(nèi)核實(shí)現(xiàn)的。除了JIT[1]之外，還有Cython可以大幅增加運(yùn)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(yùn)行，在強(qiáng)大團(tuán)隊(duì)的支撐下，這些庫的效率可能比一個(gè)不熟練的程序員用C寫一個(gè)月調(diào)優(yōu)的效率還要高。

4.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方便

有sql,hadoop,mangodb,redis,spark等

5.數(shù)據(jù)獲取方便

有Scrapy,beautifulsoup,requests,paramiko等

6.數(shù)據(jù)運(yùn)算方便

有pandas，Numpy，scipy等

7.輸出結(jié)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