1. Python是解釋語言,程序?qū)懫饋矸浅7奖?/div>
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??梢杂煤苌俚臅r(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
10.圖形圖像方便
有PyOpenGL,PyOpenCV,mayavi2
11.信號處理方便
PyWavelets,scipy.signal
12.云系統(tǒng)支持方便
github,sourceforge,EC2,BAT,HPC
13.python開源
python支持的平臺多,包括windows,Linux,unix,macos。而matlab太貴,只能調(diào)用其api,用python省錢,省錢就是賺錢。
python 和 c++ 做個(gè)比較。
c++ 的cpu效率是遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于 python 的.不過 python 是一門膠水語言,它可以和任何語言結(jié)合,基于這個(gè)優(yōu)點(diǎn),很多數(shù)據(jù)處理的python 庫底層都是 c++ 實(shí)現(xiàn)的,意思就是說:你用python寫code,但效率是c++的。只有那些for 循環(huán),還是用python的效率高。
近年來機(jī)器學(xué)習(xí)最要是深度學(xué)習(xí),而深度學(xué)習(xí)使用cuda gpu加速遠(yuǎn)比cpu要快,而cuda 是c++寫的。
所以現(xiàn)在TensorLayer、theano 等深度學(xué)習(xí)庫都是 python 編程、底層c++。
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