为什么 Python 在机器学习和人工智能领域如此受欢迎？

为什么 Python 是机器学习的理想语言的关键因素。

为什么选择 Python？

Python 在机器学习和人工智能领域如此受欢迎

机器学习和人工智能是现代世界中令人兴奋的技术之一，而 Python 是这些领域中使用最广泛的编程语言。 然而，Python 成为机器学习和 AI 中如此重要的工具的原因不止一个——它的流行背后有很多原因。 可以通过以下镜头来检查这些原因：设计理念、简单性、可用性、应用程序等。 这篇文章将探讨为什么 Python 在机器学习和 AI 中变得流行。

Python 很容易学。

Python 是一种在许多领域使用的流行语言，但它有利于机器学习和人工智能 (AI)。

这是因为 Python 简单易学、功能强大且用途广泛。 此外，它还有很多特性可以帮助开发人员快速编写健壮、高效和有效的代码。

Python 在机器学习和 AI 中如此流行的主要原因之一是它的简单性。 Python 的语法简单明了，这使开发人员可以轻松快速地启动和运行。 这意味着开发人员可以花更多的时间专注于手头的问题，而不是陷入语言的细节之中。

此外，Python 提供了大量的库和工具，可以轻松地使用机器学习和 AI 算法。

这些库和工具使开发人员能够有效地将算法集成到他们的项目中。 这对于创建自动驾驶汽车和面部识别软件等复杂项目特别有用。

最后，Python 也足够强大和通用以处理不同的任务。 其面向对象的编程风格使得构建数据结构、执行计算和创建应用程序变得容易。 它甚至可以用来构建整个人工智能系统。

借助 Python，开发人员可以快速高效地创建复杂的项目。

这些就是 Python 在机器学习和人工智能领域如此受欢迎的原因。 其广泛的特性、易用性和强大的功能使其成为寻求快速构建健壮应用程序的开发人员的完美语言。

Python 有一个庞大的社区。

Python 拥有一个庞大而充满活力的社区，并且还在不断发展壮大。 Python 易于学习和使用，因此很多人愿意帮助新用户。

此外，该语言自 1990 年代以来一直存在，因此许多开发人员已经拥有多年的经验。

Python 还具有广泛的包和模块库，使开发人员能够快速轻松地向他们的项目添加功能。 特别是，机器学习和人工智能领域从这些图书馆的存在中受益匪浅。 scikit-learn、NumPy 和 TensorFlow等热门库提供了处理数据的强大工具。 这些库提供的函数和对象使开发人员能够轻松快速高效地构建复杂的机器学习模型。

最后，Python 很受欢迎，因为它是开源和免费的。 这允许开发人员轻松地修改或贡献现有的包和模块。

这鼓励了全球开发人员之间的协作，并有助于确保不断将新功能添加到现有软件包中。 因此，Python 仍然是机器学习和人工智能领域不可或缺的一部分。

Python 有很多库。

由于其广泛的功能和库，Python 在机器学习和人工智能中越来越受欢迎。 这些功能和库使开发机器学习和 AI 解决方案变得更加容易，并使那些可能不是该领域专家的人更容易使用 Python。

Python 的主要优势之一是其广泛的模块库，可用于数据分析、数据可视化和复杂操作。 许多开源包也可用于 Python，这意味着开发人员无需重新发明轮子即可找到解决方案。 此外，Python 的面向对象编程语言允许采用比其他语言更直观的编程方法。

Python 还支持 NumPy、SciPy 和 scikit-learn 等数据科学工具。 NumPy 是一个强大的科学计算包。 SciPy 为数值积分和优化提供了高效的工具，而 sci-kit-learn 使创建和评估机器学习模型变得容易。

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Python 的简单性也有助于它在机器学习和人工智能领域的流行。 它的语法简单明了，即使是非程序员也很容易理解。

此外，Python 的活跃社区会定期提供支持、反馈和资源来帮助开发。

总体而言，Python 的功能和库组合使其成为那些对开发机器学习和 AI 解决方案感兴趣的人的绝佳选择。 此外，其用户友好的语法、广泛的库和支持社区使其成为各级开发人员的理想选择。

Python 很快

Python; 是机器学习和人工智能领域最流行的编程语言。 因此，考虑到 Python 的易用性、灵活性、可扩展性、可移植性以及库和框架的广泛可用性，Python 被广泛用于 AI 也就不足为奇了。

此外，Python 具有出色的兼容性和可扩展性。 它可以部署在各种平台上，如Windows、Mac、Linux 和 Unix。 许多云服务也支持它，例如Amazon Web Services、Google Cloud Platform、Microsoft Azure 和 IBM Watson。 此外，Python 支持一系列用于机器学习的库，例如 TensorFlow、Keras、Scikit-learn 和 PyTorch。

这些库使开发人员能够快速实现各种机器学习任务的算法，如分类、回归、聚类、推荐系统、自然语言处理 (NLP)、图像识别、时间序列分析等等。

Python 还提供了出色的数据可视化和分析工具。

借助Matplotlib 、 Plotly、Seaborn、Bokeh等许多工具，开发人员只需几行代码即可创建令人惊叹的图表、图形和其他可视化效果。

Python 有助于简化复杂的预测技术，例如 AI 算法和机器学习模型。

如何？ 其丰富的机器学习专用库和简洁的代码使其有可能将重点从语言转移到算法上。

此外，它可靠、直观且相对容易掌握。 因此，Python 是第三大最受欢迎的技术。 投票支持该语言的开发者比例为 48.24%。

合适的可视化方法

Python 包括几个库，其中一些是出色的可视化工具，如本文前面部分所述。

在人工智能、深度理解和机器学习中，以创造性和可理解的方式正确表示数据对工程师来说至关重要。

数据科学家可以使用 Matplotlib 等库创建图表、直方图和绘图，以更好地传达、可视化和理解他们的数据。

通过众多应用程序编程接口，创建易于理解的报告和可视化也变得更容易访问。

这对于需要分析数据集并直观地理解它们的数据科学家和工程师来说非常有用。

总而言之，Python 是一种精确的语言，适用于范围广泛的人工智能任务。 其易于使用的语法和可扩展性使其成为经验丰富的开发人员和初学者的绝佳选择。 此外，其范围广泛的库和工具允许开发人员快速构建和部署 AI 应用程序。

这就是 Python 在机器学习和人工智能领域如此受欢迎的原因。

更少的代码。

人工智能的使用涉及很多很多算法。 但是，您不需要使用 Python 创建算法，因为预定义的包提供了支持。

Python 提供了一种“检查你的代码”的方法，可以减轻你测试代码的责任，大大简化了情况。

独立于平台。

独立于平台的编程语言或框架使开发人员能够在一个系统上实现事物并在另一台机器上使用它们而无需任何（或很少）修改。

Python 是一种独立于平台的语言这一事实​​是其成功的一个因素。 许多操作系统，包括 Linux、Windows 和 macOS，都支持 Python。

大多数流行的操作系统可能会使用 Python 代码生成独立的可执行程序，这使得在没有 Python 解释器的情况下在这些操作系统上分发和使用 Python 软件变得简单。

此外，开发人员通常会使用Google 或 Amazon服务来满足他们的计算要求。

为了训练他们的 ML 模型，数据科学家和企业经常使用他们自己的计算机，包括强大的图形处理单元 (GPU)。 此外，Python 的平台独立性使得这种培训成本更低、更直接。

适应性、效力、可靠性和速度。

Python 用户都会同意它比大多数现代语言更高效、可靠和快速。

Python 几乎可以在所有环境中使用，而不会降低性能，无论使用何种平台。

大数据、基于云的服务和机器学习。

当前最重要的三个计算机科学主题——云计算、机器学习和大数据——帮助众多企业修改和改进他们的程序和工作流程。

Python 是仅次于 R 语言的第二受欢迎的数据科学和分析工具。 Python 单独支持组织中的大部分数据处理任务。 大多数研究和开发计划都采用 Python，因为该语言用途广泛，包括用户数据的结构化和评估非常容易。

机器学习与深度学习的比较。

许多人错误地认为深度学习和机器学习是一样的。 例如，可以训练模型，可以使用机器学习和深度学习对数据进行分类。 然而，从本质上讲，他们在学习方式上存在分歧。

在机器学习中，您提交数据（例如照片）、手动定义特征并开发模型，然后计算机会预测结果。 您可以避免使用深度学习手动指定属性。 用于深入理解的算法直接与数据交互。

多层神经网络和大量数据集被用来训练这个自学系统。

Python 在学术环境中的使用。

由于其在人工智能、深度学习、数据科学等领域的众多应用，Python 现已成为学校和机构的标准编程语言。 此外，学校和大学必须继续教授 Python，因为它现在已经深深地融入了开发社区。

吸引更多的程序员和开发人员正在加速 Python 的成长和普及。

自动化。

Python 编程语言中多种工具和模块的可用性使得活动的自动化更容易获得。 令人震惊的是，仅使用基本的 Python 程序，就可以快速实现高水平的自动化。

Python 也是企业软件测试自动化的最佳性能增强器。 您会惊讶于为自动化工具编写代码所需的时间和行数是多么少。

Python被考虑。

Python 是一种解释型语言而非编译型语言这一事实​​是促成其巨大相关性的另一个因素。

这表明 Python 程序可以进行运行时代码解释，而无需运行前编译。

因此，开发人员可以更快地执行他们的应用程序。 此外，这有助于发现运行时故障的根本原因，使调试更加容易。

低进入壁垒。

在 ML 和 AI 领域工作需要处理需要尽可能有效和高效处理的数据。

数据科学家可以花更少的时间和精力学习 Python，因为它的入门门槛低，使得 AI 开发变得简单。

因此，“Python 对 AI 有用吗？”这个问题出现了。 得到回答。

因为我们日常使用的英语和Python编程语言比较相似，所以学习Python比较容易。

由于其简单的语法，您可以有效地处理复杂的系统，同时确保系统各部分之间的直接关系。

行动的速度。

Python 公式可以在更短的时间内执行并且可读。 然而，长时间的模型训练是机器学习的一个共同特征，尤其是深度学习，这是一种使用深度神经网络的机器学习。 这些会议可能会持续数小时甚至数天。

问题是“为什么 Python 用于机器学习？” 这里有答案。 在现代，执行速度很重要。

中等学习曲线。

开发人员处理大量需要在 AI 应用程序中高效处理的数据。

Python 的学习曲线很低，因此数据科学家可以快速掌握它并开始在开发中使用它。 这为他们节省了首先掌握语言细微差别的时间。

渐进的学习曲线表明更换或寻找新的团队成员会更快更容易。 此外，雇主可以从大型 Python 社区快速识别具有 AI 相关专业知识的候选人。

远征

著名的度假机构。 使用用 Python 编写的无监督机器学习系统，Skyscanner 预测了新航线的行为。

他们比较了数百个始发地和目的地，并根据 30 个不同的参数对每个出发地和目的地进行了评估，以确定乘客需求。

结果显示在仪表板上，您可以在其中选择任何始发城市以查看目的地分组（编号范围为 0 到 9）及其特征。

当 AI 以这种方式用于旅游业务时，公司会受益匪浅。 例如，他们可以确定新路线的起始价格，制定有针对性的营销预算，并为消费者提供有用的目的地建议。

金融科技

人工智能应用于金融行业，可以解决风险管理、个性化银行、自动化、防欺诈等技术问题，为用户提供高端金融服务。

行业专家估计，到 2030 年，金融科技中的人工智能将能够削减 22% 的开支，并产生潜在的 1 万亿美元。

Venmo、Affirm 和 Robinhood 只是一些成功的基于 Python 的在线银行软件提供商。 这些企业在他们的软件中构建了一个社交网络，以保证用户连接并使用户能够进行和管理他们的购买和支付。

Python 已被用于比特币开发像 Anaconda 这样的工具，可以有效地分析市场、可视化数据和生成预测。

Python——机器学习的首选语言。

Python 是一种流行的编程语言，原因有很多，但它特别适合机器学习和人工智能应用程序。

Python 的语法简单易学，使其成为任何有兴趣学习编码的人都可以使用的语言。 它还非常通用，允许开发人员创建可用于各种目的的应用程序。

Python 的另一个优势是其庞大的强大库和框架库，用于机器学习和 AI。 这包括流行的库，例如TensorFlow、Keras 和 Scikit-Learn，它们使开发人员可以更轻松地快速构建强大的 AI 应用程序。

Python 还具有出色的数据分析和可视化支持，使其成为数据科学家和研究人员的绝佳选择。

最后，Python 是开源的，这意味着任何人都可以使用它而无需支付费用或签署许可协议。 对于想要开发强大的机器学习和 AI 应用程序而又不想在软件许可证上投入大量资金的组织来说，这使其成为一个有吸引力的选择。

简而言之，由于 Python 的可访问性、多功能性、强大的库、对数据分析的支持以及开源特性，它是机器学习和 AI 的优秀语言。

因此，如果你想开发健壮的机器学习和人工智能应用程序，Python 必须排在首位。 例如，在 AI 的帮助下，医疗保健中的处方分析用于预测结果并规定治疗或生活方式调整。

为了更有效地诊断和制定治疗方案，医疗保健专业人员可以通过了解健康风险来分析患者，而无需亲自咨询。

用于创建 AI 的有效语言是 Python。 为什么？

人工智能和机器学习使垃圾邮件过滤器、推荐系统、搜索引擎、个人助理和欺诈检测系统等成为可能，而且未来无疑还会有更多。

产品所有者的目标是创建高性能的应用程序。

要让软件像人一样行事，就需要开发能够智能处理信息的算法。

我们是 Python 专家，认为 Python 是一种用于人工智能和机器学习的好语言。 如果您仍然不确定，Python 适用于 AI。 如果您希望将 Python 和机器学习纳入您的项目，可以通过联系我们获得所需的帮助和指导。

为什么 Python 有用

现在，您已经完全了解 Python 如此受欢迎的因素，让我们来看看为什么使用 Python 是有利的。

可以支持多种编程范式：Python 最重要的优势，尤其是对于大型企业而言，是它能够支持多种编程范式。 例如，Python 支持的一些主要编程范例包括

• 使用过程编程的面向对象编程
• 使用函数编程

一种编程范式只能部分解决您的一些问题。

正因为如此，您不断需要各种编程范式，如上面列出的那些。

这解释了为什么 Python 是大企业的首选。 它还具有许多自动内存管理功能，使其比其他编程语言更强大。

采用测试驱动方法 (TDD) 允许您测试驱动应用程序设计和开发的创建。

您可以轻松创建测试以了解下一步行动、了解设计并定义代码将完成的任务。 由于 TDD 保证 100% 的测试覆盖率并让您避免重复代码等复杂情况，因此它被认为是传统测试方法的更好替代方案。

通过仅实施 TDD 方法，您现在可以在 Python 的帮助下同时进行开发和测试。

它是开源的。

最后，Python 被认为是最佳的开发可能性之一，特别是对于节俭的程序员而言。 下载和使用 Python 是完全免费的。 对于使用 Python 的商业平台，也没有许可费。

上述所有细节都促成了 Python 在现代世界中的巨大地位。

大约 50% 的开发人员使用 Python，这超过了 JavaScript 和 HTML/CSS 等其他编程语言。

这些技术正在帮助研究人员针对实际问题开发出巧妙的答案，从而使最终用户的生活更加轻松并提供更加个性化的体验。

我们希望您能愉快地阅读这篇文章，并希望它在不久的将来对 Python 开发人员有所帮助。