為什么說Python是最適合機器學習項目的語言？
Python因為穩(wěn)定且易于維護的特性，表現一直很好，近年來，Python 吸引了很多人的眼球。 TIOBE 自成立至今，已經四次將 Python 列為年度語言。
為什么是Python?
為什么 Python 對機器學習這么友好?為什么其他語言，比如 C，C++，java，不是機器學習的最佳選項?
這是因為 Python 配備了大量庫和框架供開發(fā)人員使用。在一個經常使用復雜算法的領域，我們不需要用 Python 從頭開始整個開發(fā)流程，節(jié)省了大量的人力物力。
就像我們造車，如果你必須要從頭開始，細到一顆螺絲釘、一個輪胎、一個后視鏡，那么你今天要造出一輛車肯定不可能。Python 的目的也是這樣，想完整開發(fā)出一個機器學習項目，又不需要你花費大量時間去做螺絲釘，而是把各個模塊給你搭好，在創(chuàng)建項目時直接調用，你只需要花費少量時間就能完成項目。
以庫 Sklearn 為例，它提供了一系列已準備好的監(jiān)督和無人監(jiān)督算法，這些算法可以直接導入到我們的代碼中進行使用。
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?
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，特別是涉及神經網絡的項目，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允許可視化數據
大多數機器學習和人工智能開發(fā)人員需要經?？梢暬瘮祿?，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。當你想可視化數據時，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 這樣的網站都有大量的優(yōu)質教程，可以幫助業(yè)余和經驗豐富的程序員。
總結
當然，Python 也不是萬能的，它也有很多缺點，但是瑕不掩瑜，在沒有更好的語言出現之前，Python 是最適合機器學習和人工智能項目的編程語言了。
