爲什麼 Python 是機器學習的最佳選擇？

作者 | Shardul Bhatt

編譯 | Travis

Python 人工智能項目在各種形式和規模的公司中變得非常流行。以下是 Python 語言非常適合 ML 開發的原因。

如今，大多數公司都在使用 Python 進行 AI 和機器學習。隨着預測分析和模式識別變得比以往任何時候都更流行，Python 開發服務是大規模企業和初創公司的優先事項。Python 開發人員的需求量也隨之變大——主要是因爲使用該語言可以實現相應功能。AI 編程語言需要強大、可擴展和可讀性。而 Python 代碼在這三方面都能實現。

雖然有其他技術棧可用於基於 AI 的項目，但 Python 已被證明是最好的編程語言。它爲人工智能和機器學習（ML）提供了優秀的庫和框架，以及計算能力、統計計算和科學計算等。

在本文中，我們將瞭解 Python 編程語言的幾個方面，使其成爲機器學習工程師的完美選擇。我們將探討以下內容：

• 爲什麼使用 Python 軟件進行機器學習和 AI

• 用於 AI 的最佳 Python 庫

• 結論

讓我們來了解一下爲什麼開發人員喜歡這種編程語言，而不是 R、Go、Scala 和其他爲 AI 項目設計的語言。

爲什麼使用 Python 進行機器學習和 AI？

調查顯示，Python 現在是繼 C 和 Java 之後的又一門頂級的編程語言。它允許開發人員爲 Python AI 項目構建強大的後端系統。將 Python 編程語言對機器學習和 AI 開發有多種好處。讓我們來詳細瞭解一下它們。

快速開發

• Python 社區欣賞這種編程語言的快速原型設計能力。開發者可以減少在學習複雜的堆棧上浪費的時間。他們可以快速開始 AI 開發，並迅速進入構建人工智能算法和程序的階段。

• 由於 Python 代碼與英文相似，所以它易於閱讀和編寫。開發人員不必花費大量時間來編寫複雜的代碼。除此之外，在 Python 中還有一些用於 AI 和機器學習（ML）的優秀庫和框架，可以幫助簡化這個過程。我們將在文章後面詳細瞭解它們。

靈活的語言

• 讓開發者能夠最大限度的靈活性進行 AI 應用開發，是 Python 程序員對這門語言的欽佩之處。用於 機器學習的 Python 允許你選擇 OOPS 或基於腳本的編程，並且可以在不完全重新編譯 Python 代碼的情況下快速查看結果。

• 有四種不同風格的 Python 軟件可以選擇——命令式、面向對象、函數式和程序式，所有這些都可以根據你的 AI 項目減少出錯的可能性。

可讀性

• 對於大多數開發者來說，可讀性是一個改變遊戲規則的因素。機器學習開發的 Python 語法就像英語一樣。你不必長期陷入於理解這門語言。

• 如果有開發人員在項目中途加入，他們也可以輕鬆理解發生了什麼。在 Python 中引起混亂、錯誤和衝突的幾率也較低，能夠迅速開發任何機器學習程序。

可視化選項

• 數據是機器學習、人工智能和深度學習算法最重要的部分。處理數據需要大量的可視化，以確定模式並理解所有變量和因素。爲此，Python 軟件包是最好的。

• 開發人員可以構建直方圖、圖表和圖，以便更好地理解數據將如何相互作用和共同工作。還有一些 API 可以讓你勾勒出清晰的數據報告，從而使可視化過程變得更加簡單。

除此之外，還有一個令人驚歎的 Python 社區可以在整個開發過程中提供支持、一致性和簡單性。Python 編程語言現在正成爲機器學習開發的常見語言，在這個過程中也有一些庫促使了這成爲可能。讓我們來看看一些針對 AI 開發優秀的 Python 庫。

Python 用於 AI 和 ML 的 6 大庫和框架

Python 編程語言最棒的地方是有大量的機器學習開發的庫。以下是 6 大 Python 庫，它們通過可讀性和強大的算法使人工智能無縫銜接。

NumPy

如果沒有 NumPy，數據科學將是不完整的。它是一個可以進行科學計算的 Python 軟件包。NumPy 是一個神奇的多維數組對象庫。它們協同工作，降低了程序的計算複雜性。

SciPy

SciPy 是 Python 人工智能項目的另一個熱門庫，也是涉及數學和工程領域中， Python 程序員科學和重度計算的首選。它提供了數值優化和集成的例程，對於初學者來說非常友好。

Scikit-Learn

這個庫建立在 NumPy 和 SciPy 之上，主要用於監督和無監督學習。它是一個用於數據挖掘和數據分析的完美工具。

Pandas

Pandas 是開源的 Python 軟件包，使程序員能夠對數據進行操作和分析。它具有高效的數據探索和可視化功能，並提供高級數據結構和多種工具，可用於密切處理多個數據集。

Keras

Keras 是一個運行在 TensorFlow 上的 API。Keras 的重點是讓開發者快速實驗人工智能。這個庫的用戶體驗比 TensorFlow 好得多——因爲它是用 Python 開發的，所以比其他工具更容易理解。

Matplotlib

所有庫中最強大的是 Matplotlib。它提供了數據可視化和探索的功能，以及圖表、直方圖和散點圖等，以定製 Python AI 項目。Matplotlib 有助於在更短的時間內快速操作數據進行可視化展示。

這些是 Python 和機器學習的 6 大庫。除此以外，還有 TensorFlow、NLTK、PyBrain、Caffe 等庫，這些庫會導致 AI 應用的適當性能。

結論

通過上文我們看到了 Python 對機器學習的好處，以及爲什麼它對 AI 很重要。我們還看了簡化 Python AI 開發過程的頂級 Python 庫和工具。

從本質上講，Python 是人工智能的一種特殊編程語言。它具有同時處理海量數據請求的能力和可擴展性。將來還會看到更多 Python 和機器學習的整合。

原文標題：Why Python Is Best for Machine Learning

原文鏈接：https://dzone.com/articles/why-python-is-better-for-machine-learning-and-ai

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