Python（パイソン）が機械学習で利用される理由

Pythonは汎用的な言語で、様々な目的のために利用されています。
Web等の一般的な分野は勿論ですが、科学の分野でも非常によく使われる言語です。
最近のPython書籍はこの科学分野に関する書籍が多く、特に機械学習やデータサイエンスを扱う書籍が増えました。
また初級者向けであっても、手書き数字の画像認識などを行い、機械学習の初歩的な内容に触れている書籍も多く見受けられます。
今回は、機械学習分野でPythonが利用される理由を、大きく3つに分けて紹介します。

プログラミングが比較的容易

科学分野等の専門的な分野では、皆が皆プログラミングの専門家ではありません。
プログラミングにそこまで明るくない科学者でも、簡単に動かすことができるのは大きな利点となります。
Pythonは読みやすくなるように設計された言語で、他の言語に比べると習得も早く、仕事もすぐにできるようになる言語です。生産性も高いため、プログラミングに割く時間も比較的少なくできます。
また、スクリプト言語であるため、コンパイル等の手間も要らず、すぐに動かすことが可能です。

高いパフォーマンス性

プログラミング言語に詳しい人は少しびっくりするかもしれませんが、科学分野においては、Pythonの実行速度が気になるケースは少ないです。
これはNumPy等のライブラリの主な部分がCやC++で実装されており、高度に最適化されているためです。
CのスピードとPythonの使いやすさ、この2つを良いとこ取りしているわけです。

優れたライブラリの存在

Pythonには優れたサードパーティ製のライブラリが沢山あります。
機械学習分野だけでなく、科学分野全体でPythonが人気となっているのは、これらのライブラリの存在が大きいでしょう。

NumPy

機械学習や科学計算では、配列や行列の計算が非常に多く、そのような計算を効率的に行うのがNumPy（ナンパイ）です。この分野においては、実質必須となるライブラリと言っても過言ではなく、科学者の間でPythonが人気を集めている大きな理由の一つです。

SciPy

SciPy（サイパイ）は、NumPyを基礎として作られた科学計算用のライブラリです。
最適化、統計、補間、線形回帰、積分、画像処理、信号処理、と様々な分野に対応しています。
NumPyとSciPyを使うことで、MATLABやRと同じような分野をカバーできます。

matplotlib

matplotlib(マットプロットリブ)は、グラフの描画やデータの可視化を行うライブラリです。
NumPyの配列も対応しているほか、様々な種類のグラフを描画したり、簡単なアニメーション機能など、非常に多彩な機能を持っています。
以下のページから、matplotlibを使ったサンプルを見ることができます。
http://matplotlib.org/gallery.html

Pandas

Pandas(パンダス)は、公式ページで「powerful Python data analysis toolkit」と紹介されているように、データ分析のためのライブラリです。
元々は金融データの操作のために作成されました。
欠損値があったり、形式に癖があったりするようなデータも上手く扱うことができ、分割、結合、拡張、変換、スライシング、といったことが行えます。

scikit-learn

scikit-learn（サイキット・ラーン）は機械学習ライブラリで、分類や回帰、クラスタリングなどが行えます。
機械学習を手軽に試したい、ということであれば、まずはこのライブラリを試しても良いでしょう。

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