是不是机器学习的框架都偏向 Python ？如果是，为什么？
为什么 Python 如此“霸道”？
要回答这个问题，我们得从几个关键维度来剖析：
1. 生态系统的成熟度和易用性：为用户提供了最肥沃的土壤
丰富的科学计算库支持： Python 并不是凭空成为机器学习领域的王者。它背后有一个极其强大且成熟的科学计算生态系统作为支撑。NumPy（数值计算）、SciPy（科学计算）、Pandas（数据处理和分析）、Matplotlib 和 Seaborn（数据可视化）等等，这些库为数据科学家和机器学习工程师提供了处理和分析数据所需的一切工具。你可以想象一下，如果在没有这些基础工具的情况下构建一个机器学习模型，那将是多么困难和低效的事情。机器学习本质上就是处理和分析大量数据，而 Python 的这些库恰好填补了这一空白。
易学易用，低学习曲线： 相对于 C++、Java 这样更底层的语言，Python 的语法更加简洁、直观。它接近自然语言，使得非计算机科学背景的研究人员、数学家、统计学家也能相对容易地掌握并投入到机器学习的研究和实践中。想象一下，一个数学家可能更擅长算法推导和数学模型构建，如果还需要花费大量精力去学习复杂的编程语法，那无疑会极大地阻碍他们的创新步伐。Python 的易用性降低了这个门槛，让更多的人能够参与到机器学习的浪潮中来。
快速原型开发能力： 在机器学习领域，实验和迭代是成功的关键。研究人员需要不断尝试不同的模型、调整参数、评估效果。Python 的解释型特性和动态类型，使得代码的编写、修改和测试都非常迅速。这对于需要快速验证想法的机器学习研究而言，是巨大的优势。你不需要经历漫长的编译过程，就可以快速地看到代码运行的结果，然后根据结果进行调整。
2. 灵活性和可扩展性：满足多样化的需求
胶水语言的强大之处： Python 本身是一门“胶水语言”，它能够非常方便地与其他语言（尤其是 C/C++）进行集成。许多高性能的计算库（例如 NumPy 和 SciPy 的底层很多都是用 C 或 Fortran 写的）都提供了 Python 接口。这意味着开发者可以利用 Python 的易用性来编写高层逻辑和用户接口，同时又可以借助 C/C++ 的高性能来处理计算密集型的任务。TensorFlow 和 PyTorch 这样的深度学习框架，其核心的计算部分就是用 C++ 编写的，但它们都提供了非常友好的 Python API。这种“取长补短”的模式，使得 Python 能够承担起重量级的机器学习框架的“前端”角色。
社区驱动的创新： Python 拥有一个庞大且活跃的社区。这意味着大量的第三方库、工具和教程不断涌现，极大地丰富了 Python 的生态系统。无论是数据预处理、特征工程、模型选择、评估指标，还是模型部署，几乎都能找到相应的 Python 库来支持。这种社区驱动的创新速度，是其他语言难以比拟的。当新的算法或技术出现时，社区往往能够迅速地将其实现并集成到现有的 Python 框架中，供大家使用。
3. 历史的惯性与先发优势：滚雪球效应
早期积累的优势： 早期的机器学习库，例如 Scikitlearn，就选择了 Python 作为主要开发语言。这使得 Python 在机器学习领域获得了先发优势。随着这些库的流行，越来越多的开发者开始学习和使用 Python 来进行机器学习，形成了良性循环。当后来的框架出现时，为了能够吸引和留住用户，自然也会选择与现有生态系统兼容的 Python。
人才的聚集： 大量的机器学习人才都集中在掌握 Python 的群体中。企业在招聘机器学习工程师时，通常会将 Python 技能作为必备条件。这进一步巩固了 Python 在机器学习领域的地位。如果你想在这个领域找到工作，学习 Python 几乎是必然的选择。
4. 方便的实验和调试：提升开发效率
交互式开发环境： Python 的交互式环境（如 IPython、Jupyter Notebooks）非常适合进行实验性的开发和数据探索。研究人员可以一行一行地执行代码，查看中间结果，实时地调整模型，这极大地提高了开发效率和调试的便利性。在 Jupyter Notebooks 中，你可以将代码、文本说明、可视化结果整合在一起，形成一个完整的实验报告，这对于分享和复现研究成果非常有帮助。
当然，这并不意味着 Python 是唯一选择，也不是说没有其他语言的贡献：
C++ 的性能优势： 在一些对性能要求极其苛刻的场景下，例如需要极致的推理速度或者在嵌入式设备上部署模型，C++ 仍然是不可或缺的选择。许多深度学习框架的底层都是用 C++ 编写的，以保证其计算效率。
R 语言在统计分析中的地位： R 语言在统计建模和数据分析领域有着悠久的历史和强大的社区支持，尤其是在学术界和统计学领域，R 依然占有重要地位。一些传统的统计模型和分析方法在 R 中有非常成熟的实现。
Scala 和 Java 在大数据生态中的应用： 在大数据处理框架（如 Spark）中，Scala 和 Java 也扮演着重要角色，并且它们也提供了机器学习相关的库，如 Spark MLlib。
总结一下，Python 之所以能够主导机器学习框架，是多种因素共同作用的结果：
强大的科学计算生态系统支持
易学易用的语言特性，降低了入门门槛
快速的原型开发和迭代能力
作为“胶水语言”的灵活性和与其他高性能语言的集成能力
庞大而活跃的社区，带来了丰富的第三方库和工具
历史的惯性以及先发优势
对研究人员和工程师而言更高的开发效率
可以说，Python 已经成为了连接机器学习算法创意与实际落地之间最顺畅的桥梁。当新的机器学习思想诞生时，Python 几乎总是第一个能够将它们快速转化为可用的代码，并分享给整个社区的语言。这种“通用性”和“普及性”使得它成为了目前机器学习领域的事实标准。
网友意见
Python 就像瑞士军刀，不但短小精悍，而且功能强大，许多疑难杂症的问题，使用Python都能快速解决。 相较于c/c++，python 的代码相对简洁非常多，代码生产效率远高于c/c++，因此能快速地从实验结果中进行迭代。举例来说，如果我要把一个csv档(my_csv_file.csv)，读入进代码内进行分析，使用python 只要两行代码就能完成。
再举例来说：
假设有个植物学家收集了三种鸢尾花的品种 setosa, versicolor, virginica 各若干朵，并测量了每朵鸢尾花的萼片长 (sepal length)、萼片宽 (sepal width)、花瓣长(petal length)、花瓣宽(petal width)。试问：假设我们看到了新的一朵鸢尾花，我们是否有办法利用 「萼片长、萼片宽 、花瓣长、花瓣宽」等资讯，来推测此朵鸢尾花是属于哪一个品种 (setosa, versicolor, virginica)?
这个问题，是非常典型的机器学习的问题，利用植物学家收集的训练资料进行学习后，对没见过的花朵进行预测。
在Python 里，只要写50行以内的代码，就能轻易地利用机器学习解决此问题。并把机器学习到的决策过程，进行图表视觉化的呈现。下面，简单的举几个例子，对于学习成果进行解释：（如下图所示）
• step1: 如果 petal length <= 2.45 公分 —> 则品种是 setosa
• step1, step2, step3, step4
1. step1 如果 petal length > 2.45 公分 —> step2
2. step2 如果 petal width <= 1.75 公分 —> step3
3. step3 如果 petal length <= 4.95 公分 —> step4
• step4 如果 petal width <= 1.65 公分 —> 则品种是 versicolor
• step4如果 petal width > 1.65 公分 —> 则品种是 virginica
由上述例子，从「资料的汇入」、「资料整理」、「机器学习」、到「视觉化呈现」四个步骤，在短短不到50行的Python 的代码就能完成。 由此，可以说明使用 Python 来进行机器学习的实验验证，是非常有效率，且能快速进行迭代。
Python 除了对传统的机器学习算法有完整的支持外，现在最新、最火的深度学习算法，也能在 Python 里找到相对应的资源。 深度学习框架的鼻祖 theano 在 2009-04-02 就已经进行了 v0.1版的 release，是由 Deep Leaning 大牛 Yoshua Bengio 带领 Montreal University 的成员进行开发。 其后，近年来随着深度学习越来越受重视，Google 在 2015-11-9 推出了 tensorflow 的深度学习框架，其开发团队有一大部分是来自于 theano 的开发团队。
综合以上，Python (1) 在资料处理上，有完整的支持套件 (2) 代码简洁、快速撰写 (3) 视觉化呈现工具完整 (4) 传统机器学习算法，有完善的支持 (5) 最新的深度学习算法，有完善的支持，且总是走在最新的发展潮流上。
结论：
- Python 就像瑞士军刀，不但短小精悍，而且功能强大
- Python 提升代码生产效率，因此能快速从实验结果中进行迭代
- Python 很擅长与不同语言进行整合，特別是 c/c++
- Python 有很强大的图表视觉化工具
- Python 支持许多机器学习算法，如：决策树、SVM (支持向量机)
- Python 支持许多深度学习框架，如： theano, tensorflow, caffe
本回答来自Emotibot数据科学家林志豪
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