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 年间以34% 的速度增长，而且未来只会增加。 Python是用于机器学习大部分研究和开发的主要编程语言。根据 Github 的说法， Python是机器学习的顶级编程语言。然而，虽然很明显Python是最受欢迎的，但本文关注的重点是“为什么Python是最适合机器学习的编程语言？”这个最重要的问题。
为什么Python最适合机器学习的原因？
Python是目前用于机器学习研究和开发的最流行的编程语言。但你不需要相信我的话！根据谷歌趋势，机器学习对Python的兴趣已经飙升至一个全新的高度，其他 ML 语言如 R、 Java、Scala、Julia 等远远落后。
所以既然我们已经确定Python是迄今为止最流行的机器学习编程语言，为什么仍然存在。所以现在让我们了解为什么Python如此受欢迎，以及为什么它最适合 ML。其中一些原因如下：
1. Python易于使用
没有人喜欢过于复杂的东西，因此Python的易用性是它在机器学习中如此受欢迎的主要原因之一。它的语法简单易读，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，而不是花费所有时间（和精力！）只了解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代码也很容易被人类理解，这使得它非常适合制作机器学习模型。拥有所有这些优势，还有什么不值得爱的？！
2. Python有多个库和框架
Python已经非常流行，因此，它有数百种不同的库和框架可供开发人员使用。这些库和框架在节省时间方面非常有用，这反过来又使Python更受欢迎（这是一个有益的循环！！！）。
有许多Python库专门用于人工智能和机器学习。其中一些如下所示：
- Keras是一个开源库，特别专注于深度神经网络的实验。
- TensorFlow是一个免费软件库，用于许多机器学习应用程序，如神经网络。 （他们似乎很受欢迎！）
- 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-learn 可以与 NumPy 和 SciPy 结合使用。
3. Python有社区和企业支持
Python自 1990 年就出现了，现在是创建支持社区的充足时间。由于这种支持， Python学习者可以轻松提高他们的机器学习知识，这只会导致越来越受欢迎。这还不是全部！有许多在线资源可用于在Python推广 ML，从 GeeksforGeeks 机器学习教程到对学习者有很大帮助的 YouTube 教程。
此外，企业支持是Python for ML 成功的一个非常重要的部分。许多顶级公司，如谷歌、Facebook、Instagram、Netflix、Quora 等，都在他们的产品中使用Python 。事实上，谷歌独自负责为机器学习创建许多Python库，如 Keras、TensorFlow 等。
4. Python是可移植和可扩展的
这是Python在机器学习中如此受欢迎的一个重要原因。由于Python的可移植性和可扩展性，可以在Python轻松执行许多跨语言操作。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他们的 ML 模型，而Python的可移植性非常适合这一点。
此外，许多不同的平台都支持Python，例如 Windows、Macintosh、Linux、Solaris 等。除此之外， Python还可以与Java、.NET 组件或 C/C++ 库集成，因为它具有可扩展性。