为什么Python是机器学习的最佳选择？

• 为什么要使用Python软件进行机器学习和AI

• 适用于AI的最佳Python库

• 结论

让我们了解为什么开发人员比其他语言（包括R，Go，Scala和其他针对基于AI的项目设计的语言）更喜欢这种编程语言。

为什么要使用Python进行机器学习和AI？

调查显示，Python现在是仅次于C和Java的顶级编程语言之一。它允许开发人员为Python AI项目构建强大的后端系统。Python编程语言对于机器学习和AI开发有很多好处。让我们详细了解一下它们。

快速发展

• Python社区对编程语言的快速原型设计能力表示敬佩。开发人员可以减少浪费时间来学习堆栈的复杂性。他们可以快速开始AI开发，然后迅速构建AI算法和程序。

• 由于Python代码类似于英语，因此易于阅读且易于编写。开发人员不必花费大量时间来编写复杂的代码。最重要的是，Python提供了许多出色的AI和机器学习（ML）库和框架，可帮助简化流程。我们将在本文后面详细讨论它们。

灵活的语言

• Python程序员欣赏该语言，从而为开发人员提供了AI应用程序的最大灵活性。适用于机器学习的Python允许您选择OOPS或基于脚本的编程，并可以快速查看结果，而无需完全重新编译Python代码。

• 您可以选择四种不同样式的Python软件-命令式，面向对象，功能和过程式-所有这些样式都可以减少基于AI项目的错误的可能性。

可读性

• 对于大多数开发人员而言，可读性是游戏规则的改变。但是，Python不会使您变得复杂。用于机器学习开发的Python语法就像英语一样。您不必沉迷于长时间的语言学习。

• 如果有开发人员加入到项目的中间，他们可以轻松地了解正在发生的事情。能够快速开发任何机器学习程序的混乱，错误和冲突范例的机会更少。

可视化选项

• 数据是机器学习，人工智能和深度学习算法中最重要的方面。处理数据需要大量的可视化来确定模式并弄清所有变量和因素。为此，Python软件包是最好的。

• 开发人员可以构建直方图，图表和图，以更好地了解数据将如何交互和协同工作。还有一些API，使您能够概述清晰的数据报告，从而使可视化过程变得更加容易。

除此之外，还有一个很棒的Python社区，可在整个开发过程中提供支持，一致性和简单性。现在，编程语言已成为机器学习开发中的通用语言。但是，有一些库使之成为可能。让我们看一下用于人工智能的最佳Python库。

Python的6种AI和机器学习（ML）优秀库和框架

关于Python编程语言，最好的事情是有太多的机器学习开发库。以下是使AI与可读性强的算法无缝衔接的前6个Python库。

NumPy

没有NumPy，数据科学将是不完整的。它是允许科学计算的Python软件包。NumPy是用于多维数组对象的出色库。它们可以协同工作并降低程序的计算复杂度。

SciPy

SciPy是另一个用于Python AI项目的流行库，并且是Python程序员进行涉及数学和工程学的科学和重型计算的首选。它提供了用于数值优化和积分的例程，对初学者来说非常用户友好。

Scikit-Learn

该库建立在NumPy和SciPy的基础上。它用于有监督和无监督的学习。它是用于数据挖掘和数据分析的完美工具，并且是任何想要通过集成方法来处理AI项目的机器学习工程师的流行选择。

Pandas

开源Python软件包Pandas使程序员能够操纵数据并进行分析。它具有高效的数据探索和可视化功能，并提供了高级数据结构以及各种工具，可与多个数据集紧密协作。

Keras

Keras是在TensorFlow上运行的API。Keras的重点是允许开发人员快速进行人工智能实验。与TensorFlow相比，该库具有更好的用户体验-因为它是使用Python开发的，因此比其他工具更易于理解。

Matplotlib

Matplotlib是所有库中最强大的。它提供了用于数据可视化和浏览以及图表，直方图，散点图等功能，以自定义Python AI项目。Matplotlib帮助您以更少的时间快速处理数据，以可视化方式呈现数据。

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，这些库可导致AI应用程序正常运行。

结论

Python编程语言在游戏中已经存在了很长时间，并且一直存在。只有少数几种编程语言-Python是最好的语言之一。我们看到了Python在机器学习中的优势，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是人工智能的一种特殊编程语言。它具有强大的功能和可伸缩性，可以同时处理大量数据请求。将来看到Python和机器学习的集成将会很有趣。

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