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圖靈社區閱讀為什麽選擇Python語言實現機器學習算法?

基於以下三個原因,我們選擇Python作為實現機器學習算法的編程語言:(1) Python語法清晰;(2)易於操作的純文本文件;(3)應用廣泛,有大量開發文檔。

可執行偽代碼

Python有清晰的語法結構,也叫可執行偽代碼。默認安裝的Python開發環境附加了很多高級數據類型,比如列表、元組、字典、集合、隊列等。,這些數據類型的操作無需進壹步編程即可使用。使用這些數據類型使得實現抽象的數學概念變得非常簡單。此外,讀者還可以使用他們熟悉的編程風格,如面向對象編程、面向過程編程或函數式編程。不熟悉Python的讀者可以參考附錄A,其中詳細介紹了Python語言、Python使用的數據類型以及安裝指南。

Python語言處理和操作文本文件非常簡單,處理非數值型數據也非常容易。Python語言提供了豐富的正則表達式函數和許多訪問網頁的庫,使得從HTML中提取數據變得非常簡單和直觀。

Python更受歡迎。

Python語言應用廣泛,代碼示例多,方便讀者快速學習和掌握。此外,在開發實際應用時,還可以利用豐富的模塊庫來縮短開發周期。

Python語言已經廣泛應用於科學和金融領域。SciPy、NumPy等很多科學函數庫都實現了向量和矩陣運算。這些函數庫增加了代碼的可讀性,任何學過線性代數的人都能理解代碼的實際功能。另外,SciPy和NumPy是用底層語言(C和Fortran)編寫的,提高了相關應用的計算性能。這本書會大量使用Python的NumPy。