《Python大规模机器学习》 —1.2Python用于大规模机器学习

1.2Python用于大规模机器学习

考虑到Python有许多有用的机器学习软件包，以及它是一种在数据科学家中颇受欢迎的编程语言，本书将Python作为所有代码示例的首选语言。

本书中，我们将在必要时提供进一步安装任何必需库或工具的说明。下面我们将开始安装基础程序，即Python语言和用于计算及机器学习的最常用包。

1.2.1选择Python 2还是Python 3

在开始之前，知道Python有两个主要分支很重要：版本2和版本3。由于许多核心功能已经改变，为一个版本构建的脚本有时与另一个版本不兼容（如果不引发错误和警告，它们将无法正常工作）。虽然第三个版本为最新版本，但老版本仍然是科学领域使用最多的版本，也是许多操作系统的默认版本（主要用于升级兼容）。2008年发布版本3时，大多数科学软件包还未准备好，因此科学界仍然使用老版本。幸运的是，从那以后，几乎所有软件包都已更新，只留下为数不多的几个还不能被Python 3兼容（关于兼容性概述，请参见http://py3readiness.org）。

尽管Python 3受欢迎程度越来越高（我们不应该忘记，它是Python的未来），但Python 2仍在数据科学家和数据分析人员中广泛使用。而且很长一段时间以来，Python 2一直是默认的Python安装版本（例如，在Ubuntu上），所以它最有可能是大多数读者已经准备好的版本。鉴于上述原因，本书采用Python 2。这不是本书对旧技术的热爱，而是一个实用的选择，以便让更多的读者使用Python进行大规模机器学习：

 Python 2代码适合现有的数据专家读者

 Python 3用户会发现书中的脚本转换后很容易在他们最喜欢的Python版本下工作，因为我们编写的代码很容易转换，我们将提供所有脚本和笔记的Python3版本，这些资料可从Packt网站上免费下载。

如果需要深入了解Python 2与Python 3之间的差异，建议阅读这个关于编写Python2-3兼容代码的网页：

http://python-furture.org/compatible_idioms.html

从Python-furture可学会如何将Python 2代码转换为Python 3：

http://python-furture.org/automatic_conversion.html