Python一直表现良好，因为它具有稳定和易于维护的特性。近年来，Python引起了很多人的关注。自成立以来，TIOBE已四次将Python评为年度语言。为什么选择Python？为什么Python对机器学习如此友好？为什么C、C++、java等其他语言不是机器学习的最佳选择？这是因为Python自带了很多库和框架供开发者使用。在一个经常使用复杂算法的领域，我们不需要使用Python从头开始整个开发过程，节省了大量的人力物力。就像我们造车一样，如果非要从头开始，小到一个螺丝、一个轮胎、一个后视镜，那你今天造车肯定是不可能的。Python的目的是相同的。如果你想完全开发一个机器学习项目，你不需要花很多时间来制作螺丝钉。相反，您可以设置每个模块并在创建项目时直接调用它。您只需花费少量时间即可完成项目。可以完成项目。以库Sklearn为例，它提供了一系列准备好的有监督和无监督算法，可以直接导入到我们的代码中使用。为什么开发者喜欢在机器学习和人工智能项目中使用Python？1.Python灵活Python最适合机器学习项目，因为它允许在结构上有很大的灵活性，你可以选择使用OOP或使用普通的Script模式，这对Python来说并不重要。机器学习项目需要大量的重新编译，尤其是那些涉及神经网络的项目，而Jupyter和GoogleColab等支持Python的平台允许您重新编译部分代码而不是整个项目的代码，从而为您节省更多时间，仅当一个如何重要的是，只有在仅仅因为一个简单的错误而重新编译整个项目代码时，才能真正理解此功能。更妙的是，Python对其他语言非常友好，因此你可以将Python与其他语言结合起来，帮助开发人员快速获得想要的输出。2、Python与平台无关Python与平台无关，运行在Windows、Linux等平台，以及其他平台的主机上。开发人员可以使用Pyinstaller等软件包使代码在其他平台上运行。3.Python具有极佳的可读性如果你曾经尝试过看别人的代码，你常常会忍不住咒骂：写的什么垃圾代码。Python没有此功能，因为它的代码非常简单，您可以轻松理解、共享和复制代码并将其用于您自己的解决方案。这导致了更好的算法、研究和工具的开发。4、Python简单易学Python没有其他语言那么多复杂的语法和限制，让我们可以更自由地编写代码。这可能就是为什么这么多人转向Python的原因，因为它很容易上手和掌握。如果您使用过任何语法驱动的语言（如Java），那么您会喜欢Python。5.Python允许数据可视化大多数机器学习和人工智能开发人员需要经常可视化数据以了解代码中真正发生的事情，无论是使用K-means可视化集群还是简单线性回归。视觉效果总是受欢迎的，很多时候甚至可以通过识别异常值来帮助您放松。当您想要可视化数据时，像Matplotlib、Seaborn和Plotly这样的Python库是很好的帮手。6.Python拥有不断壮大的社区Python的受欢迎程度正在迅速增长，2020年开发人员调查称Python是世界上第三大最受欢迎的语言。除了拥有大量文档和支持外，Python还拥有非常强大的开发人员社区，RealPython和Geeksforgeks等网站拥有大量很棒的教程，可以帮助业余和有经验的程序员。总结当然，Python不是万能的。它也有很多缺点，但它的缺陷不是隐藏的。在没有更好的语言之前，Python是最适合机器学习和人工智能项目的编程语言。
