Im Bereich der Python-Entwicklung kursiert ein Sprichwort: Das Leben ist kurz, du brauchst Python. Der Originaltext lautet: Das Leben ist kurz, du brauchst Python. Programmierer, die die Python-Sprache verwendet haben, oder Programmierer, die von anderen Sprachen (z. B. Java) zur Python-Entwicklung gewechselt sind, haben möglicherweise ein tieferes Verständnis für diesen Satz.
Programmierer, die schon lange C- und Java-Sprachen verwenden, werden es beispielsweise nach dem Wechsel zu Python herausfinden. Die Verwendung von Python für Forschung und Entwicklung im maschinellen Lernen bietet in der Tat viele Vorteile, die sich hauptsächlich in den folgenden Aspekten widerspiegeln: (Empfohlenes Lernen: Python-Video-Tutorial)
Erstens: Die Menge an Code ist deutlich zurückgegangen.
Nehmen Sie als Beispiel maschinelles Lernen, um den gleichen Algorithmus zu implementieren, ist die Menge des in Python implementierten Codes deutlich geringer als die in Java, und bei einigen sinkt sie sogar um mehr als Hälfte. Die Reduzierung des Codevolumens führt zu einer Verkürzung des Entwicklungszyklus, was den Entwicklungsaufwand für Programmierer bis zu einem gewissen Grad verringert. Programmierer können die eingesparte Zeit nutzen, um sinnvollere Dinge zu tun, etwa Algorithmen zu entwerfen oder zu lernen.
Zweitens: einfache Entwicklung.
Der Prozess der Code-Implementierung in der Python-Sprache ist relativ praktisch, weil Python über eine Fülle von Bibliotheken verfügt, die verwendet werden können. Zu den gängigen Bibliotheken im Bereich des maschinellen Lernens gehört beispielsweise Numpy , Scipy, Matplotlib, Pandas usw. Diese Bibliotheken bieten eine große Anzahl grundlegender Implementierungen. Während des Codierungsprozesses können diese Bibliotheken bequem verwendet werden, wodurch der Schreibprozess einer großen Codemenge vermieden wird.
Drittens: Die Sprachökologie ist solide.
Python-Sprache wird derzeit häufig in den Bereichen Webentwicklung, Big-Data-Entwicklung, Entwicklung künstlicher Intelligenz, Back-End-Service-Entwicklung und eingebetteter Entwicklung verwendet. Es gibt viele ausgereifte Fälle, daher ist Python daran gewöhnt Vervollständigen Sie den Code. Oft mit weniger Risiko implementiert.
Mit der Entwicklung von Big Data und künstlicher Intelligenz ist der Aufwärtstrend der Python-Sprache meiner Meinung nach in Zukunft im industriellen Internet weiter verbreitet. Aus dieser Perspektive ist das Erlernen der Python-Sprache eine gute Wahl.
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