為什么開發人員喜歡在機器學習和人工智能項目中使用Python?
1.Python是靈活的
Python最適合于機器學習項目,因為它在結構上允許很大的靈活性,你可以選擇使用OOP或采用正常的腳本方式,這對Python來說并不重要。
機器學習項目需要大量的重新編譯,特別是涉及神經網絡的項目,Jupyter和GoogleColab等Python支持平臺允許你重新編譯其中的部分代碼,而不是整個項目的代碼,從而節省更多時間,只有當一個人僅僅因為一個簡單的錯誤而重新編譯整個項目代碼時,才能夠真正理解這個特性有多重要。
更好的是,Python對其他語言非常友好,因此,你可以將Python與其他語言結合起來,幫助開發人員快速獲得所需的輸出。
2.Python獨立于平臺
Python獨立于平臺,運行在Windows、Linux等平臺上,以及其他平臺的主機。開發人員可以通過使用Pyinstaller這樣的包來讓代碼在其他平臺上運行。
3.Python具有極好的可讀性
如果你曾經試過看別人的代碼,你常常會忍不住罵人:寫的什么垃圾代碼。Python并沒有這種特性,因為它的代碼非常簡單,簡單到你能夠輕松理解、共享和復制代碼,并在自己的解決方案中使用它。這才導致更好的算法、研究和工具的開發。
4.Python易于學習
Python不像其他語言那樣具有太多復雜的語法和限制,允許我們更加自由地編寫代碼。這也許就是為什么這么多人切換到Python的原因,因為它很容易就可以被接收和掌握。如果你用過任何一種語法驅動語言(如Java),那么你就會欣賞Python。
5.Python允許可視化數據
大多數機器學習和人工智能開發人員需要經常可視化數據,以了解代碼中真正發生的事情,無論是以K-means可視化集群還是簡單的線性回歸。視覺效果總是受歡迎的,很多時候甚至可以通過識別異常值來幫助你放松心情。當你想可視化數據時,Matplotlib、Seaborn和Plotly等Python庫是非常好的幫助。
6.Python有一個日益增長的社區
Python的流行速度正在快速增長,2020年的開發者調查稱Python是世界上排名第三的最受歡迎的語言。Python除了有很多文檔和支持,還有一個非常強大的開發人員社區,像真正的Python和Geeksforgeks這樣的網站都有大量的優質教程,可以幫助業余和經驗豐富的程序員
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