给你选择Python语言实现机器学习算法的三大理由

yipeiwu_com6年前Python基础

基于以下三个原因,我们选择Python作为实现机器学习算法的编程语言:(1) Python的语法清晰;(2) 易于操作纯文本文件;(3) 使用广泛,存在大量的开发文档。

可执行伪代码

Python具有清晰的语法结构,大家也把它称作可执行伪代码(executable pseudo-code)。默认安装的Python开发环境已经附带了很多高级数据类型,如列表、元组、字典、集合、队列等,无需进一步编程就可以使用这些数据类型的操作。使用这些数据类型使得实现抽象的数学概念非常简单。此外,读者还可以使用自己熟悉的编程风格,如面向对象编程、面向过程编程、或者函数式编程。不熟悉Python的读者可以参阅附录A,该附录详细介绍了Python语言、Python使用的数据类型以及安装指南。

Python语言处理和操作文本文件非常简单,非常易于处理非数值型数据。Python语言提供了丰富的正则表达式函数以及很多访问Web页面的函数库,使得从HTML中提取数据变得非常简单直观。

Python比较流行

Python语言使用广泛,代码范例也很多,便于读者快速学习和掌握。此外,在开发实际应用程序时,也可以利用丰富的模块库缩短开发周期。

在科学和金融领域,Python语言得到了广泛应用。SciPy和NumPy等许多科学函数库都实现了向量和矩阵操作,这些函数库增加了代码的可读性,学过线性代数的人都可以看懂代码的实际功能。另外,科学函数库SciPy和NumPy使用底层语言(C和Fortran)编写,提高了相关应用程序的计算性能。本书将大量使用Python的NumPy。

Python的科学工具可以与绘图工具Matplotlib协同工作。Matplotlib可以绘制2D、3D图形,也可以处理科学研究中经常使用到的图形,所以本书也将大量使用Matplotlib。

Python开发环境还提供了交互式shell环境,允许用户开发程序时查看和检测程序内容。

Python开发环境将来还会集成Pylab模块,它将NumPy、SciPy和Matplotlib合并为一个开发环境。在本书写作时,Pylab还没有并入Python环境,但是不远的将来我们肯定可以在Python开发环境找到它。

Python语言的特色

诸如MATLAB和Mathematica等高级程序语言也允许用户执行矩阵操作,MATLAB甚至还有许多内嵌的特征可以轻松地构造机器学习应用,而且MATLAB的运算速度也很快。然而MATLAB的不足之处是软件费用太高,单个软件授权就要花费数千美元。虽然也有适合MATLAB的第三方插件,但是没有一个有影响力的大型开源项目。

Java和C等强类型程序设计语言也有矩阵数学库,然而对于这些程序设计语言来说,最大的问题是即使完成简单的操作也要编写大量的代码。程序员首先需要定义变量的类型,对于Java来说,每次封装属性时还需要实现getter和setter方法。另外还要记着实现子类,即使并不想使用子类,也必须实现子类方法。为了完成一个简单的工作,我们必须花费大量时间编写了很多无用冗长的代码。Python语言则与Java和C完全不同,它清晰简练,而且易于理解,即使不是编程人员也能够理解程序的含义,而Java和C对于非编程人员则像天书一样难于理解。

所有人在小学二年级已经学会了写作,然而大多数人必须从事其他更重要的工作。

——鲍比·奈特

也许某一天,我们可以在这句话中将“写作”替代为“编写代码”,虽然有些人对于编写代码很感兴趣,但是对于大多数人来说,编程仅是完成其他任务的工具而已。Python语言是高级编程语言,我们可以花费更多的时间处理数据的内在含义,而无须花费太多精力解决计算机如何得到数据结果。Python语言使得我们很容易表达自己的目的。

Python语言的缺点

Python语言唯一的不足是性能问题。Python程序运行的效率不如Java或者C代码高,但是我们可以使用Python调用C编译的代码。这样,我们就可以同时利用C和Python的优点,逐步地开发机器学习应用程序。我们可以首先使用Python编写实验程序,如果进一步想要在产品中实现机器学习,转换成C代码也不困难。如果程序是按照模块化原则组织的,我们可以先构造可运行的Python程序,然后再逐步使用C代码替换核心代码以改进程序的性能。C++ Boost库就适合完成这个任务,其他类似于Cython和PyPy的工具也可以编写强类型的Python代码,改进一般Python程序的性能。

如果程序的算法或者思想有缺陷,则无论程序的性能如何,都无法得到正确的结果。如果解决问题的思想存在问题,那么单纯通过提高程序的运行效率,扩展用户规模都无法解决这个核心问题。从这个角度来看,Python快速实现系统的优势就更加明显了,我们可以快速地检验算法或者思想是否正确,如果需要,再进一步优化代码。

注:本文摘自《机器学习实战》

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

Python+微信接口实现运维报警

说到运维报警,我觉得都可以写个长篇历史来详细解释了报警的前世来生,比如最早报警都是用邮件,但邮件实时性不高,比如下班回家总不能人一直盯着邮箱吧,所以邮件这种报警方式不适合用来报紧急的故障...

Python Pandas对缺失值的处理方法

Pandas使用这些函数处理缺失值: isnull和notnull:检测是否是空值,可用于df和series dropna:丢弃、删除缺失值 axis : 删除行...

python下读取公私钥做加解密实例详解

python下读取公私钥做加解密实例详解 在RSA有一种应用模式是公钥加密,私钥解密(另一种是私钥签名,公钥验签)。下面是Python下的应用举例。 假设我有一个公钥文件,rsa_pub...

rabbitmq(中间消息代理)在python中的使用详解

rabbitmq(中间消息代理)在python中的使用详解

在之前的有关线程,进程的博客中,我们介绍了它们各自在同一个程序中的通信方法。但是不同程序,甚至不同编程语言所写的应用软件之间的通信,以前所介绍的线程、进程队列便不再适用了;此种情况便只能...

Google开源的Python格式化工具YAPF的安装和使用教程

Google开源的Python格式化工具YAPF的安装和使用教程

目前用于Python的格式化程序(如autopep8和pep8ify)都用于删除代码中的lint错误。这有很明显的局限性。 YAPF采用了不同的方法,基于Daniel Jasper开发的...