机器学习是现代最热门的趋势。据《福布斯》报道，机器学习专利在2013年至2017年期间以34％的速度增长，并且未来只会增加。和Python的是用于多的研究和开发的主要编程语言的机器学习。如此之多，以至于Github认为Python是机器学习的顶级编程语言。但是，尽管显然Python是最受欢迎的，但本文着重探讨了一个重要的问题：“为什么Python是最适合机器学习的编程语言？”

为什么使用Python for ML

为什么Python最适合机器学习的原因？

Python是目前机器学习研究和开发中最受欢迎的编程语言。但是，您不必相信我的话！根据Google趋势，对机器学习的Python的兴趣已飙升到一个新的高度，而其他ML语言（例如R，Java，Scala和Julia等）则远远落后。

因此，既然我们已经确定Python是迄今为止机器学习最流行的编程语言，WHY仍然存在。现在让我们了解为什么Python如此流行，以及为什么它最适合ML。其中一些原因如下：

1. Python易于使用

没有人喜欢过分复杂的事物，因此易于使用Python是Python在机器学习中如此受欢迎的主要原因之一。它简单易懂，语法易于阅读，因此深受经验丰富的开发人员和实验学生的喜爱。Python的简单性意味着开发人员可以专注于实际解决机器学习问题，而不必花费所有时间（和精力！）来理解该语言的技术细微差别。

除此之外，Python也非常高效。它允许开发人员使用更少的代码行完成更多的工作。Python代码也很容易为人类所理解，这使其成为制作机器学习模型的理想选择。具有所有这些优点，不爱什么？！

2. Python有多个库和框架

Python已经非常流行，因此，它具有数百种可供开发人员使用的不同库和框架。这些库和框架在节省时间方面确实很有用，这反过来又使Python变得更加流行（这是一个有益的循环！！！）。

有很多Python库对于人工智能和机器学习特别有用。其中一些如下：

Keras是一个开放源代码库，特别关注深度神经网络的实验。

TensorFlow是一个免费软件库，可用于许多机器学习应用程序，例如神经网络。（它们似乎很受欢迎！）

Scikit-learn是一个免费的机器学习软件库，其中包含与此相关的各种分类，回归和聚类算法。此外，Scikit学习可与NumPy和SciPy结合使用。

3. Python具有社区和企业支持

自1990年以来，Python就已经存在了，这是创建支持社区的充足时间。由于这种支持，Python学习者可以轻松地提高他们的机器学习知识，这只会导致越来越受欢迎。不仅如此！在线上有很多资源可以用Python推广ML，从GeeksforGeeks机器学习教程到YouTube教程，对学习者都有很大帮助。

同样，公司支持是ML for ML成功的非常重要的一部分。Google，Facebook，Instagram，Netflix，Quora等许多顶级公司都在其产品中使用Python。实际上，Google独自负责创建许多用于机器学习的Python库，例如Keras，TensorFlow等。

4. Python是可移植且可扩展的

这是Python在机器学习中如此受欢迎的重要原因。由于Python具有可移植性和可扩展性，因此可以轻松地在Python上执行许多跨语言操作。有许多数据科学家更喜欢使用图形处理单元（GPU）在自己的机器上训练ML模型，Python的可移植性非常适合于此。

另外，许多不同的平台都支持Python，例如Windows，Macintosh，Linux，Solaris等。此外，由于Python的可扩展性，它还可以与Java，.NET组件或C / C ++库集成。