目前，機(jī)器學(xué)習(xí)牽涉的編程語言十分多樣，包括了MATLAB、Julia、R、Perl、Python、Ruby等等。首先，Raschka定義 了語言好壞的原則：一門好的語言應(yīng)該使得編寫、調(diào)試和執(zhí)行代碼的總時(shí)間最短。然后，他花大篇幅講述了一個(gè)簡單的道理--沒有一門語言是對(duì)所有情況、所有人都十分適合的。

　　但Roberto Waltman博士分析：“在這種唯一正確的方式下，面向?qū)ο蟮腟paghetti code就是Lasagna code。”針對(duì)具體的應(yīng)用場(chǎng)景以及參與項(xiàng)目的人員，開發(fā)團(tuán)隊(duì)或個(gè)人要對(duì)任務(wù)需求進(jìn)行評(píng)估，再結(jié)合人員對(duì)于各個(gè)語言的熟悉程度和語言生態(tài)環(huán)境的情況等等，作出選擇。接下來，Raschka開始正式點(diǎn)評(píng)各個(gè)語言相對(duì)與Python在機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)的優(yōu)缺點(diǎn)。

　　作為機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別等方面經(jīng)常使用的工具，MATLAB被放在了第一個(gè)分析。Raschka認(rèn)為，MATLAB在實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法時(shí)要比Python或者 NumPy 更加自然。很多高校也在計(jì)算機(jī)科學(xué)相關(guān)的課程中教授MATLAB語言。然而，MATLAB也存在很多的缺點(diǎn)：價(jià)格昂貴、非開源、性能表現(xiàn)平平、語法不符合程序員的習(xí)慣等。例如，MATLAB中矩陣乘積運(yùn)算操作為 X.dot(Y) ，而Python為 X@W ，更加簡潔、明了。

　　從上圖可以看出，MATLAB的性能比Python、Go、Java等語言要差很多。Raschka也提到，上圖中Python的性能也表現(xiàn)不好。但是，現(xiàn)在性能強(qiáng)勁的GPU為Python提供了強(qiáng)大的后盾。在2010年的時(shí)候，Python中的 Theano庫 在CPU上運(yùn)行時(shí)，其速度是NumPy的1.8倍。而Theano在GPU上運(yùn)行時(shí)，其速度就是NumPy的11倍。因此，在目前更高性能的GPU的幫助下，Python性能已經(jīng)有了更大的改進(jìn)。

　　最后，Raschka夸贊了自己所喜愛的Python語言。盡管Python已經(jīng)走過了20多年的風(fēng)雨歷程，Raschka認(rèn)為它仍然可以繼續(xù)流行下去。而且，Raschka還不遺余力的列出了自己最喜歡的Python工具--NumPy、Theano、 scikit-learn 、 matplotlib等。

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