发布时间:2022-03-11 09:55:54 人气:249 作者:多测师
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
以上内容为大家介绍了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?希望对大家有所帮助,如果想要了解更多Python相关知识,请关注多测师。https://www.e70w.com/xwzx/