这篇文章给大家介绍如何理解Python是最适合机器学习项目的语言，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

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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。

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。

关于如何理解Python是最适合机器学习项目的语言就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。

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