Python语言特点及其在机器学习中的应用

孙建中 三亚学院

当前有非常多的开发语言，不同的开发语言拥有不同的特点，适用在不同的应用开发环境下。Python语言是目前一种较为流行的一种程序开发语言，具备非常高的效率开发效率。Python语言的语法简单、明了，是一种面向对对象、交互式、解释性的跨平台开发平台。Python框架中封存了丰富、强大的类库，它可以集成其它面向对象语言或底层语言编写的代码模块，这就可以具备较好的耦合性。数据的大爆炸发展，我国已经进入到大数据时代，人工智能技术的多样化发展，机器学习也得到了快速的发展，Python因其特性非常适合应用在机器学习编码过程中，流行程度越来越高。

一、Python语言的特点

高级语言。Python是一种高级语言，它封装了底层基础的逻辑以及物理层实现，符合人类的思维模式。

面向对象。Python是一种面向对象的高级语言，它不仅具备面向对象语言的特点，此外还支持面向过程的开发，因此能够兼容其它语言编码的功能模块。

简单易学。Python语言的语法、结构、框架等都符合人的思维方式，这就有利于学习者快速的学习到核心知识点，能够解决编码过程中遇到的问题。

可拓展性。Python语言能够兼容不同的语言编码，其它编程语言（c/c++）等都可以编写扩充功能模块。

解释执行。Python是一种解释型语言，它可以对某些功能上一边编译，一边执行。

丰富的类库。Python语言封装了大量的类库，开发人员可以通过直接调用这些类库实现功能模块。

可嵌入性。Python能够内嵌到c/c++中，这就可以实现较好的多重脚本功能。

免费开源。Python语言是免费给用户使用，所有的用户都可以进行软件的开发、备份、修改、调试等，并可以嵌入到其它开发程序中。且用户不仅可以直接调用Python提供的类库，还可以编写用户需求的功能类库。

可移植性。Python语言适用在当前市面上流行的操作平台，例Windows、Linux、MacOX等。

二、Python是编写机器学习的高级语言

Python语言能够应用在不同的开发环境中，并通过组合多种开发语言来实现用户的多样化需求，用户能够非常快速的学习基础的语法结构、框架等，具备非常高的开发效率。尤其是对于一些计算密集型任务，Python语言相比低级编程语言性能较低，但由于Python语言仅为前端描述语言，所有的逻辑计算都是应用底层拓展实现的，这就可以弥补性能的缺陷。例python语言封装的NumPy、SciPy类库，这两个类库实现了多维数组的高速向量化运算，拓展了类库的性能和功能，提供给开发人员更加便利的开发模式，使得开发人员无需关注内存分配等底层逻辑工作，只需关注算法、数据来实现功能模块，这也是当前被认为非常适用在机器语言中根本原因。

机器学习编码中运用较多的语言为：Python、R语言。r语言是由统计学家为了便于海量数据处理而开发的，因此逻辑结构较为复杂；Python语言是由计算领域专家实现的，因此其逻辑结构符合人类的思维模式，更加容易被用户学习。在统计KDnuggets的调查结果后发现，Python语言在机器学习领域中开发应用越来越广泛，并逐步超越了R语言，2017年Python语言在机器学习的应用首次超过了R语言，在2018年市场占有率已经达到了65.6%，并被认为是最受欢迎的开发语言。

三、Python在机器学习中的应用

Python框架是一个集成开发环境，被命名为PyCharm，用户可以快速的搭建机器学习开发环境，这就可以节约大量的开发时间，用户接受度也较高。Python的开发版本已经更新到Python3.7，但新版本可能会存在功能兼容性问题，因此为更好的兼容机器学习库，开发人员可以暂时应用Python3.6。

Python语言在机器学习开发过程中应用较多的工具包为Scikit-Learn，该工具包封装了大量适用在机器学习领域中的计算类库，例NumPy、SciPy等，这些数值类库能够提高机器学习中数值计算效率，包含了机器学习算法常用的数据预处理、回归、降维、聚类等多种算法模式，此外用户可以直接调用封装的接口来计算，接口类型多样化，且当用户无法有效的辨别接口时，可以通过查看文档的方式来选择调用需求接口。Python语言在开发机器学习过程时，还可以应用多种可视化工具、数据分析等，来提升机器学习任务的处理效率，这就可以快速的实现用户分类、聚类等功能。

深度学习框架TensorFlow是市面上较为成熟的技术，拥有非常多的使用用户数量，TensorFlow学习框架是通过数据流图在CPU、GPU来实现高性能分布值计算，因此具备非常好的收敛性和学习效率，能够快速求解得到最优解。TensorFlow框架最新版本2.0是在2019年发布，它使用二Keras来完成高级深度学习API的开发，该过程中集成执行是通过Python语言来实现，这就拓展了Python语言解决深度机器学习问题的可能性。用户在学习了Python语言后，都能够快速搭建深度学习框架，实现深度学习模型的求解，快速获取得到最优解。

四、结语

人工智能时代中机器学习是非常重要的一个求解环节，Python语言在机器求解过程中具备非常好的求解效率，能够快速得到最优解，因此被广泛应用在机器学习任务中。Python语言中可视化工具（Scikitlearn、TensorFlow）等简化了机器学习框架搭建难度，提升了开发人员的工作效率。而在未来的发展过程中，我国人工智能技术的发展要结合Python语言，并促进两者之间的快速发展。