.本节书摘来自华章出版社《机器学习系统设计：Python语言实现》一书中的第2章，第2.1节，作者 [美] 戴维·朱利安（David Julian），更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看
2.1 Python与机器学习
Python是有多种用途的通用编程语言。它是解释性语言，可以通过控制台交互运行。它与C++或Java不同，不需要编译器，因此开发时间会更短。它可以免费下载，并支持多种不同的操作系统，包括UNIX、Windows和Macintosh。它在科学和数学应用领域特别流行。Python与C++和Java相比，相对容易学习，实现相似任务的代码量更少。
Python不是机器学习的唯一平台，但绝对是最常用的。R是它的一个主要替代品。和Python一样，R也是开源的，虽然流行于机器学习，但缺乏像Python那样的大型开发社区。R是机器学习和统计分析的专用工具。Python是通用的和广泛使用的编程语言，在机器学习应用领域拥有优秀的库。
另一个替代品是Matlab。与R和Python不同，Matlab是商业产品。正如预期那样，它具有精良的用户界面和详尽的文档。但是和R一样，它缺乏Python的通用性。Python是一种极为有用的语言，与其他平台相比，学习Python的回报更大。Python在网络、Web开发和单片机等编程方面都具有优秀的库。这些应用能够补充或加强我们在机器学习方面的工作，而无须痛苦地学习和记忆不同语言的细节，忍受整合它们的笨拙复杂。
