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介绍Python因为稳定且易于维护的特性 ， 表现一直很好 ， 近年来 ， Python 吸引了很多人的眼球 。TIOBE 自成立至今 ， 已经四次将 Python 列为年度语言 。

为什么是Python？为什么 Python 对机器学习这么友好？为什么其他语言 ， 比如 C ， C++ ， java ， 不是机器学习的最佳选项？
这是因为 Python 配备了大量库和框架供开发人员使用 。 在一个经常使用复杂算法的领域 ， 我们不需要用 Python 从头开始整个开发流程 ， 节省了大量的人力物力 。
就像我们造车 ， 如果你必须要从头开始 ， 细到一颗螺丝钉、一个轮胎、一个后视镜 ， 那么你今天要造出一辆车肯定不可能 。 Python 的目的也是这样 ， 想完整开发出一个机器学习项目 ， 又不需要你花费大量时间去做螺丝钉 ， 而是把各个模块给你搭好 ， 在创建项目时直接调用 ， 你只需要花费少量时间就能完成项目 。
以库 Sklearn 为例 ， 它提供了一系列已准备好的监督和无人监督算法 ， 这些算法可以直接导入到我们的代码中进行使用 。

为什么开发人员喜欢在机器学习和人工智能项目中使用Python？1.Python是灵活的：
Python 最适合于机器学习项目 ， 因为它在结构上允许很大的灵活性 ， 你可以选择使用 OOP 或采用正常的脚本方式 ， 这对 Python 来说并不重要 。
机器学习项目需要大量的重新编译 ， 特别是涉及神经网络的项目 ， Jupyter 和 GoogleColab 等 Python 支持平台允许你重新编译其中的部分代码 ， 而不是整个项目的代码 ， 从而节省更多时间 ， 只有当一个人仅仅因为一个简单的错误而重新编译整个项目代码时 ， 才能够真正理解这个特性有多重要 。
更好的是 ， 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所需的输出 。
2.Python独立于平台：
Python 独立于平台 ， 运行在 Windows、Linux 等平台上 ， 以及其他平台的主机 。 开发人员可以通过使用 Pyinstaller 这样的包来让代码在其他平台上运行 。
3.Python具有极好的可读性：
如果你曾经试过看别人的代码 ， 你常常会忍不住骂人：写的什么垃圾代码 。 Python 并没有这种特性 ， 因为它的代码非常简单 ， 简单到你能够轻松理解、共享和复制代码 ， 并在自己的解决方案中使用它 。 这才导致更好的算法、研究和工具的开发 。
4.Python易于学习：
Python 不像其他语言那样具有太多复杂的语法和限制 ， 允许我们更加自由地编写代码 。 这也许就是为什么这么多人切换到 Python 的原因 ， 因为它很容易就可以被接收和掌握 。 如果你用过任何一种语法驱动语言（如Java） ， 那么你就会欣赏 Python 。
5.Python允许可视化数据：
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 ， 无论是以 K-means 可视化集群还是简单的线性回归 。 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你放松心情 。 当你想可视化数据时 ， Matplotlib、Seaborn和Plotly等 Python 库是非常好的帮助 。
【Python|为什么说Python是最适合机器学习项目的语言？】6.Python有一个日益增长的社区：
Python 的流行速度正在快速增长 ， 2020 年的开发者调查称 Python 是世界上排名第三的最受欢迎的语言 。 Python 除了有很多文档和支持 ， 还有一个非常强大的开发人员社区 ， 像真正的 Python 和 Geeksforgeks 这样的网站都有大量的优质教程 ， 可以帮助业余和经验丰富的程序员 。

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来源：(Python编程爱好者)

【】网址：/a/2021/0310/kd780123.html

标题：Python|为什么说Python是最适合机器学习项目的语言？