1.Python是靈活的

Python最適合于機器學習項目，因為它在結構上允許很大的靈活性，你可以選擇使用OOP或采用正常的腳本方式，這對Python來說并不重要。

機器學習項目需要大量的重新編譯，特別是涉及神經(jīng)網(wǎng)絡的項目，Jupyter和GoogleColab等Python支持平臺允許你重新編譯其中的部分代碼，而不是整個項目的代碼，從而節(jié)省更多時間，只有當一個人僅僅因為一個簡單的錯誤而重新編譯整個項目代碼時，才能夠真正理解這個特性有多重要。

更好的是，Python對其他語言非常友好，因此，你可以將Python與其他語言結合起來，幫助開發(fā)人員快速獲得所需的輸出。

2.Python獨立于平臺

Python獨立于平臺，運行在Windows、Linux等平臺上，以及其他平臺的主機。開發(fā)人員可以通過使用Pyinstaller這樣的包來讓代碼在其他平臺上運行。

3.Python具有極好的可讀性

如果你曾經(jīng)試過看別人的代碼，你常常會忍不住罵人：寫的什么垃圾代碼。Python并沒有這種特性，因為它的代碼非常簡單，簡單到你能夠輕松理解、共享和復制代碼，并在自己的解決方案中使用它。這才導致更好的算法、研究和工具的開發(fā)。

4.Python易于學習

Python不像其他語言那樣具有太多復雜的語法和限制，允許我們更加自由地編寫代碼。這也許就是為什么這么多人切換到Python的原因，因為它很容易就可以被接收和掌握。如果你用過任何一種語法驅動語言(如Java)，那么你就會欣賞Python。

5.Python允許可視化數(shù)據(jù)

大多數(shù)機器學習和人工智能開發(fā)人員需要經(jīng)?？梢暬瘮?shù)據(jù)，以了解代碼中真正發(fā)生的事情，無論是以K-means可視化集群還是簡單的線性回歸。視覺效果總是受歡迎的，很多時候甚至可以通過識別異常值來幫助你放松心情。當你想可視化數(shù)據(jù)時，Matplotlib、Seaborn和Plotly等Python庫是非常好的幫助。

6.Python有一個日益增長的社區(qū)

Python的流行速度正在快速增長，2020年的開發(fā)者調(diào)查稱Python是世界上排名第三的最受歡迎的語言。Python除了有很多文檔和支持，還有一個非常強大的開發(fā)人員社區(qū)，像真正的Python和Geeksforgeks這樣的網(wǎng)站都有大量的優(yōu)質(zhì)教程，可以幫助業(yè)余和經(jīng)驗豐富的程序員

以上內(nèi)容為大家介紹了為什么開發(fā)人員喜歡在機器學習和人工智能項目中使用Python?希望對大家有所幫助，如果想要了解更多Python相關知識，請關注IT培訓機構:千鋒教育。http://parentadvocate.org/