「哪種程式語言最好？」這是程式設計世界中最受歡迎和最具爭議的問題。這個問題的答案不是線性的或簡單的，因為從技術上講，每種程式語言都有自己的優點和缺點。不存在「最好」的程式語言，因為根據問題的不同，每種語言都比其他語言有輕微的優勢。當我們談論機器學習時，毫無疑問Python是一種高度首選的語言，但有一些因素應該考慮
我們將詳細討論這些因素，但在深入討論之前，讓我們先快速了解本文的概述。
機器學習這個術語非常不言自明，它是機器根據上傳的輸入和輸出變數不斷學習和修改其資料的技術。我們向機器提供不同類型的輸入和輸出數據，然後機器生成程式或演算法。
這是機器學習的基本定義，但我們必須了解Python在機器學習中的作用以及它在該領域的影響力。 Python 提供了大量內建程式庫和模組，可協助開發人員產生結構化工具。
近年來，Python 發展迅速，在開發人員中廣受歡迎。目前有許多替代方案，但 Python 仍然是許多資料科學家和資料分析師的首選。根據谷歌搜尋趨勢最近的報告 -
Python 是最受歡迎的程式語言，份額為 25.95%。
借助機器學習建立應用程式非常複雜，如果所選語言不支援該環境，那麼事情會變得更加複雜。然而，Python 卻並非如此，因為它與眾多外部函式庫高度相容。此功能允許開發人員建立多種演算法和模型。這些函式庫是預先編寫的程式碼，可以提高程式的可讀性。
在機器學習中，建立了多個模型來預測結果並從事件中產生體驗。根據這些經驗，機器可以自行學習新事物。讓我們來談談一些函式庫 -
「spaCy」是一個用於深度學習的開源函式庫。它用於 PoS 標記和語音詞形還原。這使得 python 成為一個非常令人印象深刻的情緒分析工具。
“NumPy”函式庫用於處理高階數學資料並允許矩陣處理。
「SciPy」在機器學習中經常用於最佳化目的。
「TensorFlow」是高速數值運算所需的另一個函式庫。
為了了解哪種程式語言適合特定任務，我們需要進行 SWOT 分析。在此分析中，我們必須考慮眾多參數，然後選擇最佳選項。現在讓我們將 python 與其他程式語言進行比較 -
執行階段參數 - 在這個參數中，python 落後於 Java 和 JavaScript，因為 python 的解釋器在執行操作之前會檢查變數的類型。另一方面，在 Java 中，資料類型已經在變數宣告時指定，這減少了運行時間。不過 Python 比 C 更快。
可讀性 - Python 是迄今為止可讀性最好的語言。由於單行程式碼短且與英語高度相似，Python 更易於閱讀和編寫。這就是專業人士和初學者都喜歡它的原因。對於 Java、JavaScript 和 C ，程式碼長度是 python 的 4-12 倍。
社群健康和使用 - Python 的社群健康令人印象深刻，這是由於其龐大的用戶群。由於它被大量開發人員使用，它得到了無可挑剔的支持。有多個平台可以解決與不同庫相關的錯誤和故障。
相容性和可擴展性 - 在機器學習中，開發人員創建模型，這些模型需要訓練和資料饋送。只有當使用的語言是可移植的並且支援跨平台任務時，此過程才可能實現。對於此類操作，Python 無疑比其他語言更具優勢。 python的另一個令人驚奇的功能是整合環境。 Python 可以與許多其他程式語言集成，例如 Java、C 等。
我們已經討論了幾個參數，並且根據所得出的比較，我們可以說python 是一種非常多產的語言，它可以有效地用於機器學習，但是當談到成為最好的語言時，現有的語言都沒有。可以完全壓倒別人。
在機器學習中，每種語言都有自己的優點和應用。例如 -
由於擁有大量 AI 庫，C/C 主要用於遊戲開發。 「R」廣泛應用於生物工程和生物資訊學領域。因此，Python 在機器學習領域無疑是非常流行和高效的，但最好的應用程式總是主觀的，取決於開發人員面臨的問題。
在本文中，我們介紹了機器學習的基礎知識，並了解了 Python 程式設計帶來的影響。我們討論了Python的眾多函式庫及其在機器學習領域的應用。
以上是Python是機器學習的最佳選擇嗎？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
