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机器学习编程语言之争,Python夺魁

| 作者 张天雷 关注 4 他的粉丝 发布于 2015年9月8日. 估计阅读时间: 6 分钟 | QCon上海2018 关注大数据平台技术选型、搭建、系统迁移和优化的经验。

随着科技的发展,拥有高容量、高速度和多样性的大数据已经成为当今时代的主题词。数据科学领域中所采用的机器学习编程语言大相径庭。究竟哪种语言最适合机器学习成为争论不休的话题。近日,密西根州立大学的博士生Sebastian Raschka再次发起了机器学习编程语言之争,分析了自己选择Python的原因。

目前,机器学习牵涉的编程语言十分多样,包括了MATLAB、Julia、R、Perl、Python、Ruby等等。首先,Raschka定义了语言好坏的原则:一门好的语言应该使得编写、调试和执行代码的总时间最短。然后,他花大篇幅讲述了一个简单的道理——没有一门语言是对所有情况、所有人都十分适合的。

Roberto Waltman:“在这种唯一正确的方式下,面向对象的Spaghetti code就是Lasagna code。”

针对具体的应用场景以及参与项目的人员,开发团队或个人要对任务需求进行评估,再结合人员对于各个语言的熟悉程度和语言生态环境的情况等等,作出选择。接下来,Raschka开始正式点评各个语言相对与Python在机器学习时的优缺点。

表现平平的MATLAB

作为机器学习、模式识别等方面经常使用的工具,MATLAB被放在了第一个分析。Raschka认为,MATLAB在实现机器学习算法时要比Python或者NumPy更加自然。很多高校也在计算机科学相关的课程中教授MATLAB语言。然而,MATLAB也存在很多的缺点:价格昂贵、非开源、性能表现平平、语法不符合程序员的习惯等。例如,MATLAB中矩阵乘积运算操作为X.dot(Y),而Python为X@W,更加简洁、明了。

各种语言相对于C的测试性能——C的性能为1.0,越小越好
从上图可以看出,MATLAB的性能比Python、Go、Java等语言要差很多。Raschka也提到,上图中Python的性能也表现不好。但是,现在性能强劲的GPU为Python提供了强大的后盾。在2010年的时候,Python中的Theano库在CPU上运行时,其速度是NumPy的1.8倍。而Theano在GPU上运行时,其速度就是NumPy的11倍。因此,在目前更高性能的GPU的帮助下,Python性能已经有了更大的改进。

貌似很强大的Julia

作为一门新型的语言,Julia在设计之处就充分借鉴了C/Ruby/Python等语言的经验,试图重新融合众家之长,为科学计算提供一个有力的工具。Raschka充分认可了该语言。然而,对于其未来Julia是否会流行,Raschka持保留态度。

Bjarne Stroustrup:世界上只有两种语言——大家一直在抱怨的和无人问津的。

Raschka认为一个语言是否有用又很大程度上取决于其是否流行。只有被广大编程人员所熟知的编程语言,相关的库才会更多,遇到问题时也能够方便的找到答案,且易于团队合作和代码分享。语言本身也会随着社区的关注不断得以改善。在流行度上,Julia并没有什么优势。

R语言本身无错

接下来,Raschka又提到了R语言。其实,Raschka之前使用过R语言,而且还专门撰写了一部有关R语言中Heat map的书。而且,他自己也不认为R语言存在任何令人不满意的地方。据Spectrum IEEE统计,在2015年排名前十的编程语言中,R语言是提升最快的。近期,微软对R语言表现出极大的兴趣。并且很快,微软的Azure便开始支持R语言了。

Alan J. Perlis:当某人说“我想要一门编程语言。它要能够根据我的目标自动生成代码”。让他拿根棒棒糖,一边玩去吧!

Raschka总结R和Python之间的不同在于,R是统计学家开发的(数学)语言,而Python是计算领域科学家开发,可以应用到统计学的编程语言。这就是说,二者都可以很好的应用于数据科学或者机器学习,但Python的语法更容易被程序员所接受。

Perl的没落

Raschka简单分析了Perl语言。作为一门古老的语言,Perl已经不可避免的走向了没落。Raschka表示,Perl曾经是他学习的第一门语言。但是,Perl目前主要用于简单的脚本编写,已经很少应用在机器学习的算法编写方面。

老而弥坚的Python

最后,Raschka夸赞了自己所喜爱的Python语言。尽管Python已经走过了20多年的风雨历程,Raschka认为它仍然可以继续流行下去。而且,Raschka还不遗余力的列出了自己最喜欢的Python工具——NumPy、Theano、scikit-learnmatplotlib等。

至于Ruby、Java、Scala、Lua等,Raschka没有亲身体验,暂未点评。

对于Raschka的言论,很多人表示赞同,也有不少人反对。有人表示,自己从R切换到Python,主要原因也是Python更方便与团队之外的人进行合作和沟通。也有人表示,作为一个新入门的程序员,利用R进行数据科学的编程可以利用很多现成的库,十分得心应手。更有与Python打过8年交道的资深程序员表示,Julia十分具有吸引力,愿意花时间去尝试该语言。亲爱的读者朋友,你眼中最好的机器学习编程语言又是哪个呢?


感谢魏星对本文的审校。

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