为什么Python是机器学习专业人士中最受欢迎的编程语言？

从流程自动化到 Web 开发，再到基于 AI 的项目和**机器学习**，Python 无处不在，它帮助开发人员提高生产力并对他们构建的软件充满信心。如今，由于其简单性、一致性、丰富的库集、平台独立性、灵活性以及广泛的社区支持等优势，Python 已成为机器学习专业人士中最受欢迎的编程语言之一。

  • **简单性和一致性** - 机器学习依赖于复杂的算法和工作流程，但正是 Python 的简单性使机器学习开发人员能够构建可靠的应用程序。Python 非常简单，开发人员无需关注语言的技术细节。此外，Python 易于学习，代码易于人类理解，这使得 ML 开发人员更容易构建 ML 模型。
  • **访问丰富的库集** - Python 凭借其丰富的技术栈，为开发人员提供了丰富的机器学习库和框架。它减少了开发时间。**Keras、TensorFlow、Scikit-learn、Pandas、SciPy、NumPy** 和 **Seaborn** 是机器学习的一些最有用的 Python 库。
  • **平台独立性** - Python 是平台独立的，这允许 ML 开发人员在一台机器上实现功能，并在其他机器上使用它们，而无需进行任何更改。Python 编程语言几乎所有平台都支持，包括 Windows、Linux 和 macOS。
  • **灵活性** - Python 为 ML 开发人员提供的另一个核心优势是其灵活性。Python 作为理想的后端，您可以轻松链接不同的数据结构。
  • **强大的社区支持** - Python 完全开源，并得到全球范围内不断壮大的 Python AI 社区的支持。从与 ML 解决方案相关的活跃经验交流来看，您一定能够找到最适合您特定需求的解决方案。

更新于： 2021 年 11 月 24 日

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