2024年机器学习编程语言排行榜：必须了解的7种_编程语言排行榜2024

常用的机器学习编程语言有Python, R, Java, Scala, Lua, MATLAB, JavaScript, C++,等等。这些语言都有自己的优劣势，应该根据实际情况来选择最适合自己的语言。

当我们走进2024年，机器学习正如热潮般席卷整个科技界。从自动驾驶汽车到智能个性化推荐系统，机器学习已成为创新的核心驱动力。但在这一切背后，是哪些编程语言在操纵这些智能系统的大脑呢？正如厨师选择最佳食材以烹饪美味佳肴一样，选择合适的编程语言对于构建高效、强大的机器学习模型至关重要。本文将探索2024年值得关注的七种机器学习编程语言，它们各自的特点、优势以及在实际应用中的表现，为您揭开机器学习的神秘面纱。

机器学习语言

在探索机器学习及其实际应用的初步旅程中，确定从何处开始或如何着手往往是一项挑战。关键的第一步在于熟悉机器学习中广泛使用的编程语言。为了把握这一点，可以参考数据科学家的偏好。

以2018年Stack Overflow的开发者调查为例，Python被评为最受欢迎的编程语言，紧随其后的是Java和JavaScript。这一趋势清晰地指出，学习Python是一条明智的路径。Python不仅是最流行的语言之一，而且在机器学习领域占据着主导地位。

Python

Python，这个由Guido Van Rossum创造的编程语言，虽然最初并非旨在成为大众所用，却意外地成为了广泛流行的语言。其简单直观的编码方式，避免了过于复杂的语法，使其成为众多领域的首选。特别是在Web开发和结合数据分析与机器学习的应用中，Python展现出了巨大的影响力，如一张流行用例图表所示，其中Web开发和机器学习应用分别占据26%和27%的比例。

Python为何在机器学习领域获得如此青睐？关键在于理解人工智能项目与传统软件项目在技术堆栈和所需技能上的不同。在这个领域，稳定性、灵活性以及丰富的工具选择至关重要，而Python恰好满足这些条件。它不仅简洁一致，还拥有强大的社区支持，为构建多样的机器学习框架和库提供了坚实的基础。预先编写的Python代码包极大地促进了机器学习工程师在处理常见任务和快速产品开发方面的效率。

Python在机器学习界的首选地位，不仅因为它简化了ML过程，还因为它拥有丰富的库和框架，这使得常用算法和工作流的实现变得更加迅速和高效。Python以其直观的语法和易学性，成为团队协作和开发的优选语言，使开发人员能够将更多精力投入到机器学习的任务本身，而非编程语言的复杂性。

R

R语言，专为高级统计分析和数据可视化设计，是那些热衷于机器学习和统计数学计算的理想选择。它在数据分析和可视化方面展现出了相较于Python的独特优势，提供了一系列丰富的统计和图形处理库。这使得R特别适合于快速原型设计和使用数据集构建机器学习模型。例如，在处理大量文本进行分词或提取短语以寻找模式时，R展现出卓越的性能。

R的强大还体现在其众多印象深刻的库和工具上，这些工具在机器学习领域发挥着重要作用。这些高级数据分析工具不仅覆盖了建模的前期和后期阶段，还为模型验证或数据可视化等特定任务量身定制。

R不仅功能强大，更有一个积极且乐于分享的开源社区的支撑。它可以免费下载，配备GNU软件包，这使得R成为SAS和Matlab等成本高昂替代品的有力竞争者。R Studio，作为一款集成开发环境（IDE），为开发者提供了创建机器学习算法所需的统计可视化工具。它还配备了控制台、语法高亮编辑器以及其他有益于绘图、历史记录、调试、工作区管理等多方面的实用工具，进一步增强了R语言的实用性和易用性。

Julia

对，别想歪了，不是你们认为的某某。Julia，虽不像Python和R那样广为人知，却融合了这些语言的功能，并拥有接近C++和Java的执行速度。这种设计让Julia在编程界独树一帜，具备两个显著优势：高速度和优异的并行计算能力。其脚本语言般的用户体验，使得Python和R的开发者能够轻松过渡到Julia。

在人工智能，尤其是深度学习领域，Julia紧随Python之后，展现出强大的适用性。它特别适合进行基础数学和科学计算，得益于其专为科学计算而设计的核心特性。与Python和R相比，Julia在可扩展性和处理速度方面表现更为出色。

尽管Julia在成熟度方面尚未达到Python的水平，但它能够调用Python、C和Fortran库，配备交互式命令行和完备的调试器，这些特性在高性能计算和深度学习任务中显得尤为重要。然而，与Python相比，Julia在面向对象编程、可扩展性、社区支持和库的多样性上还有提升的空间。目前，Julia的社区和库资源相比Python还显得较为有限。

JavaScript

当提及机器学习，JavaScript可能并非首选语言，但随着TensorFlow.js的推出，它已成为机器学习领域不可忽视的力量。作为Google的开源库，TensorFlow.js使得在浏览器中使用JavaScript创建机器学习模型，或在Node.js中构建应用成为可能，特别适合那些熟悉Web开发的人士作为入门工具。

TensorFlow.js的支持WebGL意味着，当用户的设备配备GPU时，机器学习模型的运行速度可以显著提升。举个例子，如果用户在手机上访问网页，模型便能利用手机GPU加速计算。

此外TensorFlow.js还支持导入预训练模型、对其重新训练，以及在浏览器中创建新模型。它易于上手，适合Web开发人员学习，能够支持实现复杂的机器学习任务。虽然相比其他语言，JavaScript的运行速度可能稍慢，但这并不影响TensorFlow.js作为一款有用的机器学习工具。

TensorFlow.js的出现使得开发人员可以在前端应用程序中，使用纯HTML格式创建和运行机器学习模型，无需复杂的后端系统。这种简化的方法便于创建卓越的项目。例如，使用TensorFlow.js实现自动图片处理，通过卷积神经网络生成艺术效果，开发AI游戏，制作内容推荐引擎，或在本地网络/设备上学习使用模式并监控活动，如利用机器学习进行对象检测和图片中许可证的识别。

TensorFlow.js的简单性和灵活性使其成为一种强大的工具，能够应用于多种机器学习场景。

Scala

Scala是一种结合了面向对象和函数式编程优势的高级编程语言。相较于Python，Scala的速度更快，这得益于其对Java虚拟机（JVM）的原生支持，实现了与Java的高度互操作性。这意味着Scala开发者可以轻松地利用已有的Java代码，这大大提高了开发效率和灵活性。

其静态类型特性是Scala的另一大优势，它有助于开发人员在编程早期阶段发现错误，从而增强程序的健壮性和可靠性。这个特性在开发大型和复杂系统时尤为重要，因为它可以减少未来的维护工作和可能的错误。

Scala还拥有众多强大的库，特别是在线性代数、随机数生成和科学计算等领域。这些库使得Scala非常适合构建高性能的系统，尤其是在大数据处理和分布式系统领域。它的高效运行速度和丰富的第三方库资源，使Scala成为在这些领域的首选语言。

在Apache Spark这样的数据处理框架中，Scala也显示出其强大的优势。Apache Spark是一个用于在巨大数据集上处理任务的框架，能够通过多台计算机分布式处理数据。Scala在这里的应用不仅彰显了其性能上的优势，还体现了其相对平缓的学习曲线和良好的易用性。这些特性使Scala成为使用Apache Spark进行大规模数据处理的理想选择。

C/C++

在探讨机器学习中编程语言的选择时，C/C++常被认为与Python相比较难以匹配。Python因其灵活性、简洁的语法和丰富的库资源，成为了许多开发者的首选，特别是在专注于机器学习细节方面。然而C/C++在某些方面展现了不可忽视的优势。

C/C++以其高效性著称，这在构建高性能机器学习算法方面尤为重要。其次，C/C++提供了对硬件资源，如内存和CPU的更精细控制。事实上，许多著名的机器学习框架，包括TensorFlow、Caffe、Vowpal Wabbit和libsvm，都是用C++编写的。

当项目对速度的需求极高、Python库无法满足需求，或需要严格控制内存使用时，C/C++便显得尤为重要。作为一种经典的编程语言，C/C++在补充现有的机器学习项目或进行高效的硬件资源管理方面，往往是更优的选择。

Java

Java，通常以其在企业开发和后端系统中的强大表现而著称，同样在机器学习领域展现出了其潜力。选择Java作为机器学习的工具而非Python或R，有其独到之处。

众多公司的基础设施和应用程序都基于Java构建，这一点大大减少了集成和兼容性问题。再加上像Flink、Hadoop、Hive和Spark这样的流行数据科学框架都是用Java编写的，使得Java在数据科学界成为了一个理想选择。

Java的应用范围广泛，涵盖数据科学的多个阶段，包括数据清洗、导入导出、统计分析、深度学习、自然语言处理和数据可视化等。Java虚拟机的存在，允许开发者编写可跨多平台运行的代码，提高了开发效率。作为一种易于扩展的编程语言，Java尤其适合大型机器学习项目。它的执行速度与C/C++相媲美，这也是LinkedIn、Facebook和Twitter等大型平台选用Java来满足其机器学习需求的原因。

Java作为一种强类型编程语言，要求开发者对变量和数据类型有明确且具体的了解，这对于机器学习项目尤为重要。不仅如此，许多生产环境下的代码库都是用Java编写的。因此，选择Java不仅有利于在企业级环境中有效运用机器学习算法，还能实现高效的操作和结果。

总结

经过深入探讨，我们发现每种语言都有其独特的优势和适用场景。Python以其易用性和强大的库支持在机器学习领域占据着领导地位。R语言则以其在统计分析领域的强大表现著称。Julia提供了高性能的计算能力，而JavaScript则在浏览器端的机器学习应用中展现了其潜力。Scala在处理大数据时显示出了其优势，而C/C++则因其高效性能而备受青睐。最后，Java在企业环境中因其稳定性和强大的生态系统而受到青睐。

正如艺术家选择画笔一样，机器学习的工程师们也需要根据项目的具体需求，选择最合适的编程语言。从Python的多功能性到Java的稳定性，每种语言都能在机器学习的舞台上发挥其独特的作用。随着技术的不断进步，我们也期待看到更多创新和发展，推动机器学习技术走向更加辉煌的未来。