(C++可能更适合需要对系统资源进行细粒度控制的低级任务)
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目前除了Python,还有一些其他的编程语言也适合机器学习,例如
以上就是一些适合机器学习的语言,当然还有其他的语言也可以用于机器学习,例如Scala, Ruby, MATLAB等。不同的语言有不同的特点和优势,开发者可以根据自己的需求和喜好选择合适的语言。语言更适合机器学习
本文中重点关注两种最流行的语言:Python 和 C++,下面将比较 Python 和 C++,以确定哪个是机器学习应用程序的更好选择。
Python语言的优点:
C++的优点
C++ 有几个优点,使其成为编程的流行选择。其中一个优势是它能够与其他语言和工具集成。它通常与 CUDA 和 OpenCL 等编程框架结合使用,允许使用 GPU 进行通用计算。这可以显著加快深度学习任务的速度。
C++ 的另一个优点是它没有垃圾收集器,这意味着它没有连续运行的程序来管理内存分配和释放。这对于需要精确内存管理的某些应用程序可能是有益的。
C++ 在几个关键领域也优于 Python。C++ 的一个优点是它是一种静态类型的语言,这意味着可以在编译过程中而不是在运行时捕获类型错误。这可以产生更高效和可靠的代码。
在性能方面,C++ 创建的运行代码比 Python 更紧凑、运行速度更快。但是,有一些方法可以优化 Python 代码以提高其效率。例如,像 Cython 这样的扩展可用于向 Python 添加静态类型,这允许将其编译为 C/C++ 并以与 C/C++ 相同的速度运行。因此,可以将 C++ 和 Python 之间的性能差异降到最低。
为什么 Python 更受欢迎?
Python 的流行可以归因于几个因素。首先,它是一种易于学习和使用的语言,这使得没有多年软件工程经验的初学者也能上手。它还拥有大量可用于机器学习和数据分析目的的库。
Python 流行的另一个原因是它在学术界被广泛使用,特别是在机器学习领域。许多研究人员使用 Python 来实现他们的模型,这导致了大量公开可用的 Python 实现。这使开发人员更容易在现有工作的基础上进行构建。
虽然 C++ 是一种速度更快的语言并提供对内存管理的更多控制,但 Python 的易用性和清晰的语法使其成为许多开发人员的首选。根据 Stack Overflow 的 2022 年开发人员调查,专业人士选择 Python 的可能性几乎是 C++ 的两倍。
尽管是一种解释型语言,Python 仍然广泛用于机器学习。许多机器学习库使用 C++ 编写的,但开发人员发现,由于库的简单性和可用性,以上就是为什么Python更受欢迎的一些原因。当然,这并不意味着其他语言就不适合机器学习,只是Python有一些独特的优势而已。
对于 ML,Python 和 C++ 哪个更好?
Python 和 C++ 是两种具有截然不同特性的编程语言,在决定使用哪一种之前考虑它们各自的优点和缺点很重要。虽然 Python 因其易用性和更简单的学习曲线而在开发人员中很受欢迎,但 C++ 仍然是嵌入式系统和机器人技术最合适的平台。
Python 是一种高级语言,擅长于训练神经网络和加载数据等任务,使其成为人工智能近期发展的首选。但是,它的性能在某些平台上可能会受到限制。另一方面,C++ 是一种功能强大的语言,可提供较低级别的控制,使其成为嵌入式系统和机器人技术等资源受限环境的理想选择。
因此,Python和C++的选择取决于项目的具体需求。虽然 Python 可能非常适合高级任务,但 C++ 可能更适合需要对系统资源进行细粒度控制的低级任务。在做出决定之前考虑每种语言的优势和局限性很重要。
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