Python是机器学习的最佳选择吗

“哪种编程语言是最好的？”这是编程界最受欢迎和争议的问题。对于这个问题的答案不是线性或简单的，因为从技术上讲，每种编程语言都有其优缺点。没有“最好的”编程语言，因为每种语言都在某种程度上比其他语言更有优势，这取决于问题的性质。当我们谈到机器学习时，毫无疑问，Python是一种非常受欢迎的语言，但是有一些因素需要考虑。

我们将详细讨论这些因素，但在深入讨论之前，让我们快速了解一下这篇文章的概述。

什么是机器学习

机器学习这个术语相当具有自解释性，它是一种技术，其中机器根据上载的输入和输出变量持续学习和修改数据。我们向机器提供不同类型的输入和输出数据，然后机器生成一个程序或算法。

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个领域中的影响力。Python提供了许多内置的库和模块，有助于开发人员构建结构化工具。

Python的重要性

在近年来，Python迅速发展并在开发人员中获得了很大的声望。虽然存在众多的替代方案，但仍然有很多数据科学家和数据分析师偏爱Python。根据Google搜索趋势的最新报告：

Python是最受欢迎的编程语言，占据25.95％的份额。

Python的特点

使用机器学习构建应用程序非常复杂，如果所选择的语言不支持环境，则事情会变得更加复杂。但是，Python不是这种情况，因为它与许多外部库非常兼容。这个特性使得开发人员能够构建多种算法和模型。这些库是预先编写的代码，提高了程序的可读性。

在机器学习中，会构建多个模型来预测结果并从事件中产生一种经验。让我们谈谈几个库：

“spaCy”是一个用于深度学习的开源库。它用于词性标注和语音词形还原。这使得Python成为情感分析的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进行矩阵处理。
“SciPy”在机器学习中经常用于优化目的。
“TensorFlow”是另一个用于高速数值计算的库。

使用Python的优缺点

为了了解哪种编程语言适合特定任务，我们需要进行SWOT分析。在这个分析中，我们必须考虑多个参数，然后选择最佳选项。现在让我们将Python与其他编程语言进行比较-

运行时参数 - 在这个参数中，Python在Java和JavaScript方面落后于Java和JavaScript，因为Python解释器在执行操作之前会检查变量的类型。另一方面，Java在变量声明时已经指定了数据类型，这减少了运行时间。尽管如此，Python比C ++更快。
可读性 - 就可读性而言，Python是迄今为止可读性最好的语言。由于其短小的单行代码和与英语非常相似的特点，Python更容易阅读和编写。这是它受到专业人士和初学者青睐的原因。相比之下，Java、JavaScript和C ++的代码长度是Python的4-12倍。
社区健康和使用 - Python的社区健康状况非常出色，这是由于其庞大的用户群体所致。由于被大量开发人员使用，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，开发人员创建模型，这些模型需要训练和数据输入。只有在使用的语言是可移植的并支持跨平台任务时，这一过程才可能。对于这样的操作，Python无疑比其他语言更具优势。Python的另一个令人惊叹的特性是集成环境。Python可以与许多其他编程语言（如Java、C ++等）集成。