机器学习项目的编程语言

Python在各个项目之间也是一致的。人们使用与大多数语言相同的旗舰模块keras，scikit-learn，numpy，这与其他语言不同，例如具有大量库和模式的Javascript或具有许多数据结构的Java。这些充裕的可能性和可能性需要程序员做出很多设计决策，并且不可避免地会带来技术负担。python的简单性，不仅提供了一种标准的处理方式，从而使应用程序的编写者更轻松地进行工作，而且还使得审查代码的其他人可以更轻松地进行检查和改进。

　　模组

Python是模块化的。这意味着它将外部库用于各种任务和关注点。即使我之前提到python并没有太多的模块来执行相同的操作，但是它确实有许多模块可以满足开发人员可能遇到的任何用例或需求。

从现成的算法到图形化的可视化工具。它们可用并且易于在任何项目中导入。

其中的简要列表为：

· Keras，TensorFlow和Scikit学习频繁的机器学习任务；

· NumPy用于高性能科学计算和数据分析；

· 适用于高级计算的SciPy；

· 通用数据分析的熊猫；

· Seaborn用于数据可视化。

　　Docstrings

模块具有称为Docstrings的功能。它们基本上是开发人员可以附加到功能和模块的简短说明，这些功能和模块描述了应该执行的操作以及使用方法的说明。

这项怪癖使您无需转到文档页面并浏览到您认为可能需要的每个功能。我节省了很多时间，而且我认为，这使开发人员将其功能和模块保持在较小的范围内，并专注于单一用途。

从长远来看，这使得模块/功能更可重用，并使工作更轻松。

　　历史短

Python于1991年创建并开发。它被设计为一种通用的高级编程语言。

编程语言的开发始于1980年，其目的是作为ABC编程语言的后继产品，该语言与Amoeba操作系统接口并具有异常处理功能。如今，异常处理是大多数编程语言所共有的。

随着时间的流逝，已经有2个版本的Python变得流行起来，并且至今仍在使用它们的人数上竞争。 Pyhton 2.X和Python 3.x都有。

编程语言具有两个旗舰版本是非常不寻常的。建议大多数软件在其最新的稳定版本上使用。Python 3.x是最新版本，具有所有各自的新功能，但是由于Python多年来在软件领域得到了广泛使用，因此Python 2.x直到今天仍因其广泛应用而受到广泛使用：兼容性。

我猜这是实现一种编程语言的弊端，这种编程语言发生了很大的变化和演变，以致在许多使用情况下都不向后兼容。对于这种编程语言所做出的贡献，这是一个值得权衡的问题。

Python成为世界上最受欢迎的编码语言已经走了很长一段路。在当今更加多样化的编程领域中，Python凭借其实用性而建立了自己的声誉。

　　虚拟环境

穿越虚拟机，容器和持续集成的时代，Python还利用了虚拟环境。该工具通过消除与机器学习无关的常见错误，使编程更加轻松。

使用诸如Venv和Conda之类的工具来确保任何计算机都具有用于开发，调试和运行python应用程序的正确配置环境。上面提到的两种方法都已被行业实践所采用，但是Venv更加面向Python，而Conda则旨在用作一般的虚拟环境。

它们都采用了容器的方法，从而使环境易于使用，并且几乎不需要或不需要任何配置。可能还有其他选择，但是我知道这两个是目前最常用的。

　　Python笔记本

使用虚拟环境隔离python代码库的下一步是在云中协作且可共享的位置使用它们。

Python笔记本是一种工具，可将Python工作区环境与IDE一起直接提供给您的Web浏览器。没有比这更容易的了！

我之所以说他们是改变游戏规则的原因，是因为共享代码所带来的问题已消失：版本控制，环境不兼容性以及实际花费的时间！

如果您愿意的话，签出最新的机器学习模型和算法并进行调整和试验，就像阅读文档一样轻松。现代的机器学习工具或教育网站在很大程度上依赖于它们。解决Python和机器学习算法已经变得如此灵活且易于使用，以至于很难想象下一步会有什么突破。想了解更多关于编程语言的信息，请继续关注中培教育。