Python語言特點及其在機器學習中的應用

孫建中 三亞學院

當前有非常多的開發語言，不同的開發語言擁有不同的特點，適用在不同的應用開發環境下。Python語言是目前一種較為流行的一種程序開發語言，具備非常高的效率開發效率。Python語言的語法簡單、明了，是一種面向對對象、交互式、解釋性的跨平臺開發平臺。Python框架中封存了豐富、強大的類庫，它可以集成其它面向對象語言或底層語言編寫的代碼模塊，這就可以具備較好的耦合性。數據的大爆炸發展，我國已經進入到大數據時代，人工智能技術的多樣化發展，機器學習也得到了快速的發展，Python因其特性非常適合應用在機器學習編碼過程中，流行程度越來越高。

一、Python語言的特點

高級語言。Python是一種高級語言，它封裝了底層基礎的邏輯以及物理層實現，符合人類的思維模式。

面向對象。Python是一種面向對象的高級語言，它不僅具備面向對象語言的特點，此外還支持面向過程的開發，因此能夠兼容其它語言編碼的功能模塊。

簡單易學。Python語言的語法、結構、框架等都符合人的思維方式，這就有利于學習者快速的學習到核心知識點，能夠解決編碼過程中遇到的問題。

可拓展性。Python語言能夠兼容不同的語言編碼，其它編程語言（c/c++）等都可以編寫擴充功能模塊。

解釋執行。Python是一種解釋型語言，它可以對某些功能上一邊編譯，一邊執行。

豐富的類庫。Python語言封裝了大量的類庫，開發人員可以通過直接調用這些類庫實現功能模塊。

可嵌入性。Python能夠內嵌到c/c++中，這就可以實現較好的多重腳本功能。

免費開源。Python語言是免費給用戶使用，所有的用戶都可以進行軟件的開發、備份、修改、調試等，并可以嵌入到其它開發程序中。且用戶不僅可以直接調用Python提供的類庫，還可以編寫用戶需求的功能類庫。

可移植性。Python語言適用在當前市面上流行的操作平臺，例Windows、Linux、MacOX等。

二、Python是編寫機器學習的高級語言

Python語言能夠應用在不同的開發環境中，并通過組合多種開發語言來實現用戶的多樣化需求，用戶能夠非常快速的學習基礎的語法結構、框架等，具備非常高的開發效率。尤其是對于一些計算密集型任務，Python語言相比低級編程語言性能較低，但由于Python語言僅為前端描述語言，所有的邏輯計算都是應用底層拓展實現的，這就可以彌補性能的缺陷。例python語言封裝的NumPy、SciPy類庫，這兩個類庫實現了多維數組的高速向量化運算，拓展了類庫的性能和功能，提供給開發人員更加便利的開發模式，使得開發人員無需關注內存分配等底層邏輯工作，只需關注算法、數據來實現功能模塊，這也是當前被認為非常適用在機器語言中根本原因。

機器學習編碼中運用較多的語言為：Python、R語言。r語言是由統計學家為了便于海量數據處理而開發的，因此邏輯結構較為復雜；Python語言是由計算領域專家實現的，因此其邏輯結構符合人類的思維模式，更加容易被用戶學習。在統計KDnuggets的調查結果后發現，Python語言在機器學習領域中開發應用越來越廣泛，并逐步超越了R語言，2017年Python語言在機器學習的應用首次超過了R語言，在2018年市場占有率已經達到了65.6%，并被認為是最受歡迎的開發語言。

三、Python在機器學習中的應用

Python框架是一個集成開發環境，被命名為PyCharm，用戶可以快速的搭建機器學習開發環境，這就可以節約大量的開發時間，用戶接受度也較高。Python的開發版本已經更新到Python3.7，但新版本可能會存在功能兼容性問題，因此為更好的兼容機器學習庫，開發人員可以暫時應用Python3.6。

Python語言在機器學習開發過程中應用較多的工具包為Scikit-Learn，該工具包封裝了大量適用在機器學習領域中的計算類庫，例NumPy、SciPy等，這些數值類庫能夠提高機器學習中數值計算效率，包含了機器學習算法常用的數據預處理、回歸、降維、聚類等多種算法模式，此外用戶可以直接調用封裝的接口來計算，接口類型多樣化，且當用戶無法有效的辨別接口時，可以通過查看文檔的方式來選擇調用需求接口。Python語言在開發機器學習過程時，還可以應用多種可視化工具、數據分析等，來提升機器學習任務的處理效率，這就可以快速的實現用戶分類、聚類等功能。

深度學習框架TensorFlow是市面上較為成熟的技術，擁有非常多的使用用戶數量，TensorFlow學習框架是通過數據流圖在CPU、GPU來實現高性能分布值計算，因此具備非常好的收斂性和學習效率，能夠快速求解得到最優解。TensorFlow框架最新版本2.0是在2019年發布，它使用二Keras來完成高級深度學習API的開發，該過程中集成執行是通過Python語言來實現，這就拓展了Python語言解決深度機器學習問題的可能性。用戶在學習了Python語言后，都能夠快速搭建深度學習框架，實現深度學習模型的求解，快速獲取得到最優解。

四、結語

人工智能時代中機器學習是非常重要的一個求解環節，Python語言在機器求解過程中具備非常好的求解效率，能夠快速得到最優解，因此被廣泛應用在機器學習任務中。Python語言中可視化工具（Scikitlearn、TensorFlow）等簡化了機器學習框架搭建難度，提升了開發人員的工作效率。而在未來的發展過程中，我國人工智能技術的發展要結合Python語言，并促進兩者之間的快速發展。