1. Python是解釋語(yǔ)言，程序?qū)懫饋?lái)非常方便

　　寫(xiě)程序方便對(duì)做機(jī)器學(xué)習(xí)的人很重要。

　　因?yàn)榻?jīng)常需要對(duì)模型進(jìn)行各種各樣的修改，這在編譯語(yǔ)言里很可能是牽一發(fā)而動(dòng)全身的事情，Python里通常可以用很少的時(shí)間實(shí)現(xiàn)。

　　舉例來(lái)說(shuō)，在C等編譯語(yǔ)言里寫(xiě)一個(gè)矩陣乘法，需要自己分配操作數(shù)（矩陣）的內(nèi)存、分配結(jié)果的內(nèi)存、手動(dòng)對(duì)BLAS接口調(diào)用gemm、最后如果沒(méi)用smart pointer還得手動(dòng)回收內(nèi)存空間。python幾乎就是import numpy; numpy.dot兩句話的事。

　　當(dāng)然現(xiàn)在很多面向C/C++庫(kù)已經(jīng)支持托管的內(nèi)存管理了，這也讓開(kāi)發(fā)過(guò)程容易了很多，但解釋語(yǔ)言仍然有天生的優(yōu)勢(shì)--不需要編譯時(shí)間。這對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)這種需要大量prototyping和迭代的研究方向是非常有益工作效率的。

　　2. Python的開(kāi)發(fā)生態(tài)成熟，有很多有用的庫(kù)可以用

　　除了上面說(shuō)到的NumPy，還有SciPy、NLTK、os（自帶）等等不一而足。Python靈活的語(yǔ)法還使得包括文本操作、list/dict comprehension等非常實(shí)用的功能非常容易高效實(shí)現(xiàn)（編寫(xiě)和運(yùn)行效率都高），配合lambda等使用更是方便。這也是Python良性生態(tài)背后的一大原因。相比而言，Lua雖然也是解釋語(yǔ)言，甚至有LuaJIT這種神器加持，但其本身很難做到Python這樣，一是因?yàn)橛蠵ython這個(gè)前輩占領(lǐng)著市場(chǎng)份額，另一個(gè)也因?yàn)樗旧矸N種反常識(shí)的設(shè)計(jì)（比如全局變量）。不過(guò)借著Lua-Python bridge和Torch的東風(fēng)，Lua似乎也在寄生興起。

　　3. Python的效率很高。

　　解釋語(yǔ)言的發(fā)展已經(jīng)大大超過(guò)許多人的想象。很多比如list comprehension的語(yǔ)法糖都是貼近內(nèi)核實(shí)現(xiàn)的。除了JIT[1]之外，還有Cython可以大幅增加運(yùn)行效率。最后，得益于Python對(duì)C的接口，很多像gnumpy, theano這樣高效、Python接口友好的庫(kù)可以加速程序的運(yùn)行，在強(qiáng)大團(tuán)隊(duì)的支撐下，這些庫(kù)的效率可能比一個(gè)不熟練的程序員用C寫(xiě)一個(gè)月調(diào)優(yōu)的效率還要高。

　　4.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方便

　　有sql,Hadoop,mangodb,Redis,Spark等

　　5.數(shù)據(jù)獲取方便

　　有Scrapy,beautifulsoup,requests,paramiko等

　　6.數(shù)據(jù)運(yùn)算方便

　　有pandas，Numpy，scipy等

　　7.輸出結(jié)果方便

　　有matplotlib,VisPy等

　　8.和其他語(yǔ)言交互方便

　　有ctypes,rpy2,Cython,SWIG,PyQt,boost.python

　　9.加速方便

　　有pypy,Cython,PyCUDA

　　10.圖形圖像方便

　　有PyOpenGL,PyOpenCV,mayavi2

　　11.信號(hào)處理方便

　　PyWavelets，scipy.signal

　　12.云系統(tǒng)支持方便

　　github,sourceforge,EC2,BAT,HPC

　　13.python開(kāi)源

　　python支持的平臺(tái)多，包括windows,Linux,unix,macos。而matlab太貴，只能調(diào)用其api，用python省錢(qián)，省錢(qián)就是賺錢(qián)。

　　python 和 c++ 做個(gè)比較。

　　c++ 的cpu效率是遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于 python 的.不過(guò) python 是一門(mén)膠水語(yǔ)言，它可以和任何語(yǔ)言結(jié)合，基于這個(gè)優(yōu)點(diǎn)，很多數(shù)據(jù)處理的python 庫(kù)底層都是 c++ 實(shí)現(xiàn)的，意思就是說(shuō)：你用python寫(xiě)code，但效率是c++的。只有那些for 循環(huán)，還是用python的效率高。

　　近年來(lái)機(jī)器學(xué)習(xí)最要是深度學(xué)習(xí)，而深度學(xué)習(xí)使用cuda gpu加速遠(yuǎn)比cpu要快，而cuda 是c++寫(xiě)的。

　　所以現(xiàn)在TensorLayer、theano 等深度學(xué)習(xí)庫(kù)都是 python 編程、底層c++。

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