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

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