python因其簡單易用的語法而獲得了很多贊譽。該語言強調代碼的可讀性和簡單性,因此成為了許多新手開發人員的首選。
Python的可靠性和效率贏得了許多人工智能專家的喜愛。因此,隨著目前機器學習和數據科學應用程序使用的增加,Python已成為該領域專業人士的首選。更重要的是,Python擁有一些庫可以簡化各種科學任務的工作。
與JavaScript一樣,Python也有一個支持語言發展的活躍社區。Python已經存在了很多年了,因此它擁有大量的開發指南和出版物,用戶很容易就可以找到支持(無論他們是初學者還是經驗豐富的人。)
Python剛剛問世的時候,這門語言一個主要的目標就是易讀易寫。大家讀的代碼遠比寫得多,尤其是當代碼從一個團隊手中遞交到另外一個團隊的情況下。如果你繼承了由其他開發者開發的機器學習的應用程序,尤其是那些結合了許多第三方組件的程序,或是擁有大量定制業務邏輯的程序,那么在理解程序時編程語言造成的障礙越小越好。優秀的Python代碼可以做到這一點,甚至遠比其他語言出色。
Python的語言設計在機器學習中很有幫助的另外一個關鍵因素是,它提供了高層的、基于對象的任務抽象。機器學習應用程序呈現復雜、多階段的工作流程。優秀的語言應該讓人們把更多的精力放在需要完成的內容上,而對實現細節的關注越少越好。Python讓你與手頭的工作保持了一定的距離,所以你不會一眼望過去就被嚇到。
總之,讓Python可以大放異彩不僅是某個功能,而是Python整個語言包:它是一種易學易用的語言,它的生態系統擁有的第三方代碼庫
可以涵蓋廣泛的機器學習用例和性能,可以幫助你很好地完成手頭的工作。
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