为什么 Python 非常适合机器学习？

Python 人工智能项目在各种类型和规模的公司中都非常受欢迎。以下是 Python 语言非常适合 ML 开发的原因。 如今，大多数公司都在使用 Python 进行人工智能和机器学习。随着预测分析和模式识别变得比以往任何时候都更加流行，Python 开发服务成为大型企业和初创公司的首要任务。 Python 开发人员的需求也越来越大——主要是因为使用该语言可以实现的功能。 AI编程语言需要强大、可扩展且可读。 Python代码可以实现这三个方面。 虽然还有其他技术堆栈可用于基于人工智能的项目，但 Python 已被证明是最好的编程语言。它为人工智能和机器学习（ML）提供了优秀的库和框架，以及计算能力、统计计算、科学计算等。 在本文中，我们将探讨 Python 编程语言的几个方面，这些方面使其成为机器学习工程师的完美选择。我们将探讨以下内容： 为什么使用 Python 软件进行机器学习和人工智能 适用于 AI 的最佳 Python 库 综上所述 让我们了解为什么开发者更喜欢这种编程语言，而不是 R、Go、Scala 和其他专为 AI 项目设计的语言。 为什么使用 Python 进行机器学习和人工智能？ 调查显示，Python 现在是继 C 和 Java 之后的另一种顶级编程语言。它允许开发人员为Python AI项目构建强大的后端系统。使用 Python 编程语言进行机器学习和人工智能开发有多种好处。让我们详细了解一下它们。 快速发展 Python 社区赞赏该编程语言的快速原型设计功能。开发人员可以减少学习复杂堆栈所浪费的时间。他们可以快速开始人工智能开发，并快速进入构建人工智能算法和程序的阶段。 由于Python代码与英语类似，因此易于阅读和编写。开发人员不必花费大量时间编写复杂的代码。除此之外，Python 中还有一些优秀的 AI 和机器学习 (ML) 库和框架可以帮助简化流程。我们将在本文后面详细了解它们。 灵活的语言 让开发者能够以最大的灵活性开发AI应用程序，是Python程序员对这种语言钦佩的地方。用于机器学习的 Python 允许您选择 OOPS 或基于脚本的编程，并快速查看结果，而无需完全重新编译 Python 代码。 有四种不同风格的 Python 软件可供选择——命令式、面向对象、函数式和过程式，所有这些都可以根据您的 AI 项目减少出错的可能性。 可读性 对于大多数开发人员来说，可读性是游戏规则的改变者。用于机器学习开发的 Python 语法就像英语一样。您不必花很长时间去理解该语言。 如果开发人员中途加入项目，他们可以很容易地了解发生了什么。 Python 中出现混乱、错误和冲突的可能性也较小，使得任何机器学习程序都可以快速开发。 可视化选项 数据是机器学习、人工智能和深度学习算法最重要的组成部分。处理数据需要大量的可视化来识别模式并理解所有变量和因素。为此，Python 包是最好的。 开发人员可以构建直方图、图表和绘图，以更好地了解数据如何交互和协同工作。还有一些 API 允许您概述清晰的数据报告，使可视化过程更加简单。 除此之外，还有一个令人惊叹的 Python 社区，它在整个开发过程中提供支持、一致性和简单性。 Python 编程语言现在正在成为机器学习开发的通用语言，并且有一些库使这成为可能。让我们来看看一些优秀的用于人工智能开发的Python库。 Python 用于 AI 和 ML 的 6 大库和框架 Python 编程语言的最大优点是有大量可用于机器学习开发的库。以下是 6 个排名前列的 Python 库，它们通过可读性和强大的算法使人工智能变得无缝。 数值模拟 如果没有 NumPy，数据科学将是不完整的。它是一个可以执行科学计算的Python包。 NumPy 是一个令人惊叹的多维数组对象库。它们一起工作以降低程序的计算复杂度。 科学Py SciPy 是 Python 人工智能项目的另一个流行库，是涉及数学和工程的科学和重计算领域的 Python 程序员的首选。它提供了数值优化和集成例程，对初学者非常友好。 Scikit-Learn 该库构建在 NumPy 和 SciPy 之上，主要用于监督和无监督学习。它是数据挖掘和数据分析的完美工具。熊猫 Pandas 是一个开源 Python 软件包，使程序员能够操作和分析数据。它具有高效的数据探索和可视化功能，并提供先进的数据结构和多种工具来密切处理多个数据集。 喀拉斯 Keras 是一个在 TensorFlow 上运行的 API。 Keras 的重点是让开发者能够快速试验人工智能。这个库的用户体验比TensorFlow好得多——因为它是用Python开发的，所以比其他工具更容易理解。 Matplotlib 所有库中最强大的是 Matplotlib。它提供数据可视化和探索能力，以及图表、直方图、散点图等来定制Python AI项目。 Matplotlib 有助于在更短的时间内快速操作数据以进行视觉呈现。 这些是 Python 和机器学习的前 6 个库。除此之外，还有TensorFlow、NLTK、PyBrain、Caffe等库，这将导致AI应用程序的适当性能。 综上所述 上面我们看到了 Python 对机器学习的好处以及为什么它对 AI 很重要。我们还研究了简化 Python AI 开发过程的顶级 Python 库和工具。 本质上，Python是一种专门用于人工智能的编程语言。它具有同时处理海量数据请求的能力和可扩展性。未来我们还将看到 Python 和机器学习的更多集成。​