为什么 Python 是机器学习的最佳选择？

本文翻译自作者 Shardul Bhatt 的文章 Why Python Is Best for Machine Learning

Python 人工智能项目在各种形式和规模的公司中变得非常流行。以下是 Python 语言非常适合 ML 开发的原因。

如今，大多数公司都在使用 Python 进行 AI 和机器学习。随着预测分析和模式识别变得比以往任何时候都更流行，Python 开发服务是大规模企业和初创公司的优先事项。Python 开发人员的需求量也随之变大——主要是因为使用该语言可以实现相应功能。AI 编程语言需要强大、可扩展和可读性。而 Python 代码在这三方面都能实现。

虽然有其他技术栈可用于基于 AI 的项目，但 Python 已被证明是最好的编程语言。它为人工智能和机器学习（ML）提供了优秀的库和框架，以及计算能力、统计计算和科学计算等。

在本文中，我们将了解 Python 编程语言的几个方面，使其成为机器学习工程师的完美选择。我们将探讨以下内容：

• 为什么使用 Python 软件进行机器学习和 AI
• 用于 AI 的最佳 Python 库
• 结论

让我们来了解一下为什么开发人员喜欢这种编程语言，而不是 R、Go、Scala 和其他为 AI 项目设计的语言。

为什么使用 Python 进行机器学习和 AI？

调查显示，Python 现在是继 C 和 Java 之后的又一门顶级的编程语言。它允许开发人员为 Python AI项目构建强大的后端系统。将 Python 编程语言对机器学习和 AI 开发有多种好处。让我们来详细了解一下它们。

快速开发

• Python 社区欣赏这种编程语言的快速原型设计能力。开发者可以减少在学习复杂的堆栈上浪费的时间。他们可以快速开始 AI 开发，并迅速进入构建人工智能算法和程序的阶段。
• 由于 Python 代码与英文相似，所以它易于阅读和编写。开发人员不必花费大量时间来编写复杂的代码。除此之外，在 Python 中还有一些用于 AI 和机器学习（ML）的优秀库和框架，可以帮助简化这个过程。我们将在文章后面详细了解它们。

灵活的语言

• 让开发者能够最大限度的灵活性进行 AI 应用开发，是 Python 程序员对这门语言的钦佩之处。用于 机器学习的 Python 允许你选择 OOPS 或基于脚本的编程，并且可以在不完全重新编译 Python 代码的情况下快速查看结果。
• 有四种不同风格的 Python 软件可以选择——命令式、面向对象、函数式和程序式，所有这些都可以根据你的 AI 项目减少出错的可能性。

可读性

• 对于大多数开发者来说，可读性是一个改变游戏规则的因素。机器学习开发的 Python 语法就像英语一样。你不必长期陷入于理解这门语言。
• 如果有开发人员在项目中途加入，他们也可以轻松理解发生了什么。在 Python 中引起混乱、错误和冲突的几率也较低，能够迅速开发任何机器学习程序。

可视化选项

• 数据是机器学习、人工智能和深度学习算法最重要的部分。处理数据需要大量的可视化，以确定模式并理解所有变量和因素。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，以便更好地理解数据将如何相互作用和共同工作。还有一些 API 可以让你勾勒出清晰的数据报告，从而使可视化过程变得更加简单。

除此之外，还有一个令人惊叹的 Python 社区可以在整个开发过程中提供支持、一致性和简单性。Python 编程语言现在正成为机器学习开发的常见语言，在这个过程中也有一些库促使了这成为可能。让我们来看看一些针对 AI 开发优秀的 Python 库。

Python 用于 AI 和 ML 的 6 大库和框架

Python 编程语言最棒的地方是有大量的机器学习开发的库。以下是 6 大 Python 库，它们通过可读性和强大的算法使人工智能无缝衔接。

NumPy

如果没有 NumPy，数据科学将是不完整的。它是一个可以进行科学计算的 Python 软件包。NumPy 是一个神奇的多维数组对象库。它们协同工作，降低了程序的计算复杂性。

SciPy

SciPy 是 Python 人工智能项目的另一个热门库，也是涉及数学和工程领域中， Python 程序员科学和重度计算的首选。它提供了数值优化和集成的例程，对于初学者来说非常友好。

Scikit-Learn

这个库建立在 NumPy 和 SciPy 之上，主要用于监督和无监督学习。它是一个用于数据挖掘和数据分析的完美工具。

Pandas

Pandas 是开源的 Python 软件包，使程序员能够对数据进行操作和分析。它具有高效的数据探索和可视化功能，并提供高级数据结构和多种工具，可用于密切处理多个数据集。

Keras

Keras 是一个运行在 TensorFlow 上的 API。Keras的重点是让开发者快速实验人工智能。这个库的用户体验比 TensorFlow 好得多——因为它是用 Python 开发的，所以比其他工具更容易理解。

Matplotlib

所有库中最强大的是 Matplotlib。它提供了数据可视化和探索的功能，以及图表、直方图和散点图等，以定制 Python AI 项目。Matplotlib 有助于在更短的时间内快速操作数据进行可视化展示。

这些是 Python和机器学习的6大库。除此以外，还有TensorFlow、NLTK、PyBrain、Caffe等库，这些库会导致AI应用的适当性能。

结论

通过上文我们看到了 Python 对机器学习的好处，以及为什么它对 AI 很重要。我们还看了简化 Python AI 开发过程的顶级 Python 库和工具。

从本质上讲，Python 是人工智能的一种特殊编程语言。它具有同时处理海量数据请求的能力和可扩展性。将来还会看到更多 Python 和机器学习的整合。