我总是好奇为什么Python会站在机器学习的顶端，即使有那么多其他语言存在。
直到几年后我才发现这是为什么。在这篇文章中，我将首先比较一下为什么Python在竞争中处于领先地位，而C+和Java则被抛在脑后。然后，我将向您介绍充当Python的超级马力引擎的库。最后，我将讨论一个与其他人不同的观点，即为什么Python会在机器学习中处于现在的位置。
Python与C+
C+速度快。快疯了。如此之快，甚至连Python都无法超越C+。C+是一种统计类型化的语言，从而获得了这一优势。它能够创建一个紧凑和运行更快的代码。
但是，Python在袖子上有一个优势。
当我们使用人工智能、机器学习或深度学习时：
- 事情很快就会变得复杂起来。
- 代码经常易手。
- 代码运行的平台发生变化。
仅出于这三个原因，使用C+就成了噩梦，而使用Python解决了所有这些问题：
- Python的语法相当简单。
- 不管代码更改了多少手，它仍然是相当容易理解的，无需付出很大的努力。
- 它在所有平台上运行，没有太多障碍。
我对其他人不太了解，但相信我，我已经外包了许多项目，仅仅是因为在特定平台上建立环境以便与他们一起工作是一场噩梦。
Python与Java
在本节中没有什么可说的，…除了一些基本的东西。
Java比Python慢。我可以在这里结束“PythonvsJava”一节，但是看起来我只是很懒，所以这里还有一件事，Java是一种编译语言，而Python是一种解释语言。为了明确这一点，编译表明程序只能在编译后的平台上运行，因此Java会带来麻烦。
Python的图书馆兵工厂
Python之所以如此迅速地成为机器学习的主流，主要原因之一是它的大量库。
你想要对大量的数据进行复杂的计算操作吗？Python有它的库。
想要处理图像吗？
- Numpy
- OpenCV
- 西吉
想解决复杂的机器学习问题吗？
- 熊猫
- 西吉
想要理解大量的杂乱数据吗？
- Matplotlib
- 海航
- 西吉
对深入学习感兴趣，哪一种基本上是机器学习的专门版本？
- TensorFlow
- 用火炬
除了一个实际带您去月球的库之外，Python还有一个库，用于可能需要它的任何函数。
有了这些库，Python像Netflix一样接管了机器学习，接管了Blockbuster。
Python为机器学习提供的最著名的库如下所示。这对5年前的我这样的人来说可能有点技术性，所以我建议你戴上你的技术帽。
皮布拉因
这是一个用于Python的模块化机器学习库，为机器学习任务提供了简单而有效的算法。它还提供环境来测试和比较不同的算法，并了解它们是如何工作的。
PyML
这是一个侧重于支持向量机(SVM)和核方法的双边框架。
Scikit-学习
这是一个开放源码的通用机器学习库。这个图书馆的主要用途是数据分析。
我只需要再用10页的库就可以了，但我认为现在应该足够了。
现在，让我们继续讨论我不同意的观点。当有人说这些都是Python在机器学习中处于领先地位的原因时，我会说“这意味着战争”。
我个人的分歧
当我决定写一篇关于这个话题的文章时，我做了大量的研究，我非常愤怒。我以为是我周围的几个人这样想的，但不，我错了。一位普通的乔和一位科技亿万富翁写的每一篇文章，都有一个共同点。我把它重新表述一下，这样我就可以用几句话来表达它了。
Python对于机器学习是很好的，因为它对初学者来说很容易学习
现在我可以继续写一篇文章，说明这句话似乎错了多少级，但我会尽量保持我的话简洁、简单和切中要害。
不管语言有多难。Python仍然是机器学习中的一部分。这一困难从未阻止我们开发人员后退一步。
初学者是指不知道如何编程的人。现在我不是说这不容易，这是容易的，但这并不会导致开发人员开始机器学习，而不是其他潜在的职业道路。轻松与Python的流行无关。这纯粹是因为它的好处和特点。
你可以理解我对这两点的看法。我可以继续下去，再给十几个，但我必须回去工作，我的项目。我写这篇文章的方式是，如果我以前读过这篇文章，这对他来说是有意义的。我相信很多阅读这篇文章的读者都会有同样的感受。
结语
到最后，Python的库使它成为机器学习的冠军。它具有在所有平台上工作的能力，这使得Python广受欢迎和广泛使用。
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