本篇文章给大家谈谈机器学习模型对比python，以及机器学习 Python对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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为什么机器学习的框架都偏向于Python
首先python是解释语言，写程序很方便，所以做研究的人喜欢用它。正如为什么很多做研究的人用matlab那样。出成果才是研究者关心的事情，实现只要方便就行。然而在性能方面，我拿 python 和 c++ 做个比较。
numpy是科学计算用的。主要是那个array，比较节约内存，而且矩阵运算方便。成为python科学计算的利器。matplotlib是用于可视化的。只先学会XY的散点图，再加一个柱状图就可以了。其它的都可以暂时不学。几句话就成了。
它是python的一个模块，集成了经典的机器学习的算法，这些算法是和python科学包（numpy，scipy.matplotlib）紧密联系在一起的。MDP-Toolkit 这是一个Python数据处理的框架，可以很容易的进行扩展。
机器学习应用程序呈现复杂、多阶段的工作流程，而Python的语言设计在机器学习中很有帮助的另外一个关键因素是，它提供了高层的、基于对象的任务抽象。其次，Python提供了机器学习的代码库。
易学易用：Python是一种简洁、易读且易学的编程语言，语法简单清晰，与自然语言相似，容易上手。这使得Python成为人工智能初学者和专业人士的首选语言。
机器学习用python好,还是matlab好,本人会matlab
Python的各个包是不同的作者团队独立开发的，因此，难以做到数据格式统一，API统一。总结：Python发展迅猛，已经抢占了不少领域了，比如数据分析，机器学习，深度学习。MATLAB还是有它优势的领域，这些领域暂时无法被替代。
Python语言更加优美，如果有一定的OOP需求，构建较大一点的科学计算系统，直接用Python比用Matlab方案要简洁很多；而Python作为一种通用编程语言，可以做Web开发、网络爬虫、脚本、人工智能、机器学习等，用途是非常广泛的。
numpy， scipy， pandas， matplotlib。 scikit-learn 前4个库装完就可以吊打MATLAB基础功能了。 至于MATLAB里的工具箱，则需要额外找python的库进行扩充。
R语言和Python的区别是什么?
数据结构不同 r语言：r语言数据结构简单，主要包括向量一维、多维数组二维时为矩阵、列表非结构化数据、数据框结构化数据。
Python与R相比速度要快。Python可以直接处理上G的数据；R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据（通过groupby）才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。
Python几乎都可以做，函数比R多，比R快。它是一门语言，R更像是一种软件，所以python更能开发出flexible的算法。
Python与R的区别：虽然R语言更为专业，但Python是为各种用例设计的通用编程语言。
python与r语言区别如下：Python的优势： Python 包含比R更丰富的数据结构来实现数据更精准的访问和内存控制，大多数深度学习研究都是用python来完成的。 Python与R相比速度要快。
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