机器学习用哪个版本的python比较好

机器学习用哪个版本的 Python 比较好？

机器学习 (ML) 是一个蓬勃发展的领域，需要使用强大的编程语言来实现其复杂算法。Python 以其广泛的 ML 库和易于使用的语法而闻名，使其成为 ML 开发的流行选择。然而，对于哪个版本的 Python 最适合 ML，存在一些争论。本文将探讨 Python 不同版本对 ML 的影响，并帮助您根据特定的需求做出明智的选择。

Python 2 与 Python 3

Python 2 和 Python 3 是 Python 的两个主要版本，各有优缺点。王利,

Python 2：

拥有更广泛的库支持，尤其是在 ML 领域。
具有较高的稳定性，因为它的 API 已经存在了更长的时间。
不再积极维护，这意味着不再有安全更新或新功能。

Python 3：

具有更加现代化的语法，消除了许多 Python 2 中的遗留问题。
速度更快，内存利用率更有效。
仍在积极维护，具有定期更新和新功能。

对于 ML，Python 3 通常是更好的选择。它的现代语法可以简化 ML 算法的开发，而其更快的速度和更好的内存管理可以提高训练和推理模型的效率。此外，它仍在积极维护，可以确保长期兼容性和支持。SEO?

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Python 2.7 与 Python 3.x

在 Python 3 内，还有多个次版本，如 Python 3.6、3.7 和 3.8。对于 ML，最佳选择取决于您使用的特定库和工具。

TensorFlow：TensorFlow 2.0 及更高版本需要 Python 3.5 或更高版本。
PyTorch：PyTorch 1.0 及更高版本需要 Python 3.6 或更高版本。
scikit-learn：scikit-learn 0.23 及更高版本要求 Python 3.6 或更高版本。

如果您使用较旧版本的这些库，则可能需要使用 Python 3.5 或 3.6。否则，通常建议使用最新的 Python 3.x 版本，因为它提供了最佳的性能和功能。

使用 Anaconda 的环境管理

Anaconda 是一个流行的 Python 发行版，它提供了一个专门针对 ML 的环境，称为 Anaconda Navigator。该环境预装了 ML 所需的所有必要库，包括 TensorFlow、PyTorch 和 scikit-learn。Anaconda Navigator 还提供了一个图形化界面，可以轻松管理和切换环境，使您可以使用不同的 Python 版本和库。JS转Excel.

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选择正确的版本在线字数统计,

选择用于 ML 的 Python 版本时，需要考虑以下因素：

您正在使用的库和工具：确保您选择的 Python 版本与您想要使用的库兼容。
您的性能要求：Python 3 通常比 Python 2 性能更好，尤其是在内存管理和处理大型数据集方面。
您的长期目标：如果您打算在未来使用新功能和更新，则应选择一个仍在积极维护的 Python 版本，例如 Python 3.x。

问答wanglitou!

为什么 Python 3 通常更适合 ML？
- Python 3 具有更现代的语法、更快的速度和更好的内存管理。
我在 Python 3 内应该选择哪个次版本？
- 选择次版本取决于您使用的特定库和工具。对于 TensorFlow 2.0 及更高版本，使用 Python 3.5 或更高版本。
Anaconda 如何简化环境管理？
- Anaconda 提供了一个名为 Anaconda Navigator 的图形化界面，可以轻松管理和切换针对 ML 优化的环境。
在选择 Python 版本时，哪些因素最关键？
- 所需库的兼容性、性能要求和长期目标。
Python 2 是否仍然适合 ML？
- 虽然 Python 2 仍然拥有更广泛的库支持，但对于需要长期支持和新功能的项目，Python 3 是更好的选择。