在GitHub上的ML專案中，7成以上的機器學習專案都使用了Numpy函式庫，Scipy函式庫則是占了近5成.移至主內容按讚加入iThome粉絲團文/何維涓|2019-01-28發表圖片來源: GitHubGitHub最近於自家部落格中，公布去年度機器學習和資料科學專案相關的報告，其中，平臺上機器學習專案最熱門的語言，前3名分別是Python、C++和JavaScript，而最受歡迎的函式庫為Numpy，7成以上的機器學習專案都使用了Numpy函式庫，Scipy函式庫則是占了近5成。

GitHub在去年10月公布的2018年度Octoverse報告中指出，機器學習和資料科學是GitHub上的熱門主題，其中，Google的機器學習框架Tensorflow最受歡迎，而臉書推出的深度學習框架Pytorch則是成長最快速的專案，Python則是第三熱門的程式語言。

最近GitHub決定深入探討機器學習和資料科學領域的數據，萃取出2018年度整年GitHub平臺上的貢獻數據，包含發布程式碼、提出Issues、提交審核請求等，針對大多數導入的函式庫，GitHub則採用包含所有公開和私人儲存庫（repository）的依賴關聯圖（dependencygraph）來分析。

在機器學習專案中，熱門程式語言Top10的排行榜上，C++、JavaScript、Java、C#、Shell和TypeScript都是GitHub平臺前10名的熱門語言，值得注意的是，Julia、R和Scala並不在整體GitHub平臺前10名熱門語言的排行榜中，Julia和R語言通常被用於資料科學的專案中，而Scala則是因為像是ApacheSpark的大數據運算框架，變得越來越熱門。

Numpy函式庫具備平行處理能力，支援多維度陣列和矩陣的數學運算，在機器學習專案中，能夠處理龐大的資料量，因此以超過7成的機器學習專案占有率，成為最受歡迎的ML函式庫，另外，負責運算的Scipy、管理資料集Pandas和提供視覺化的Matplotlib函式庫，在ML專案中，都有超過4成的占有率。

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