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numpy和pandas兩個庫的作用 Python語言其實(shí)很慢,為什么機(jī)器學(xué)習(xí)這種快速算法步驟通常還是用呢?

Python語言其實(shí)很慢,為什么機(jī)器學(xué)習(xí)這種快速算法步驟通常還是用呢?對于那些使用了多種開發(fā)語言(Java、C#、nodejs、Erlang)然后轉(zhuǎn)到Python進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的人,我想談?wù)勎业目捶?。?/p>

Python語言其實(shí)很慢,為什么機(jī)器學(xué)習(xí)這種快速算法步驟通常還是用呢?

對于那些使用了多種開發(fā)語言(Java、C#、nodejs、Erlang)然后轉(zhuǎn)到Python進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的人,我想談?wù)勎业目捶ā?/p>

首先,Python真的很慢嗎?我的回答是真的。非常慢。for循環(huán)比CPP慢兩個數(shù)量級。

那么為什么要使用Python呢?如果我們遍歷超過一億個數(shù)據(jù),兩個數(shù)量級的差異是不可接受的。但是,如果我們使用Python來執(zhí)行頂層邏輯并阻塞數(shù)以億計的數(shù)據(jù),Python只會循環(huán)十幾次,剩下的就留給CPU和GPU了。所以兩個數(shù)量級無關(guān)緊要?一毫秒和100毫秒在整個系統(tǒng)中并不重要。

Python最大的優(yōu)點(diǎn)是它可以非常優(yōu)雅地將數(shù)據(jù)拋出到高效的C、CUDA中進(jìn)行計算。Numpy、panda、numba這些優(yōu)秀的開源庫可以非常方便高效地處理海量數(shù)據(jù),借助ZMQ、cell等還可以做分布式計算,gevent借助epoll系統(tǒng)IO優(yōu)化。因此,它不需要花費(fèi)太多的精力就可以優(yōu)雅高效地完成海量數(shù)據(jù)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。這就是Python如此流行的原因。

好好想想。同樣的性能,代碼只有CPP或Java的三分之一或更少,不是很吸引人嗎?

新手問個問題!如何驗(yàn)證numpy和scipy安裝成功?

非常簡單,在終端中輸入Python,然后輸入導(dǎo)入模塊名稱。然后,如果安裝成功而沒有任何提示,則直接顯示下一個交互行。如果提示報告錯誤,則表示存在問題。。而對于一些模塊,除了導(dǎo)入外,還有專門的測試方法來測試模塊中的所有方法是否都能正常工作,比如numpy和SciPy??赡苣K安裝成功,但由于某些文件的編譯失敗,某些方法無法使用。這些模塊將在文檔中編寫它們的測試方法。作為核試驗(yàn)()等等