随着互联网的高速发展，“大数据”“云计算”“人工智能”等科技也在逐步兴起，曾经电影里才会出现的无人机、无人驾驶汽车、智能家居等等科技产品，已经出现在了我们的身边，由此可见未来10年将是大数据、人工智能爆发的时代，IT行业在今后三到五年也将会迎来一个高速发展期。这也就意味着会出现大量的人才缺口，尤其是具有综合能力的高端IT人才将会成为各大企业争抢的重点对象。

近些年来，在云计算能力指数级增长、数据驱动能力渐强的作用下，人工智能在多个领域方面已经取得了显著进步，人工智能人才得需求也变得越来越迫切，国家也已经将人工智能上升至国家战略的层面，并提出了三步走的战略目标，人工智能已经成为了现代最热门的名词。

可是语言编程有很多种，为什么Python最适合机器学习？

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流行的主要原因之一。它是简约带着易读语法这使得它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，而不是花费所有的时间(和精力！)理解语言的技术细节。

此外，Python也是超有效..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，这使得它成为建立机器学习模型的理想选择。有这么多优点，还有什么不爱的呢？！

2.Python有多个库和框架

Python已经相当流行，因此，它拥有数百个不同的库和框架，可以供开发人员使用。这些库和框架在节省时间方面非常有用，这反过来又使Python更加流行。

有许多Python库特别适用于人工智能和机器学习：

（喀拉斯是一个开放源码的库，它特别关注于深度神经网络的实验。

TensorFlow是一个免费的软件库，用于许多机器学习应用，如神经网络。(他们似乎很受欢迎！)

Scikit-学习是一个用于机器学习的免费软件库，各种分类、回归和聚类算法都与此相关。此外，Scikit-学习可以用于与NumPy和SciPy的结合）

3.Python是可移植和可扩展的

这是Python在机器学习中如此流行的一个重要原因。许多跨语言操作可以很容易地在Python上执行，因为它的可移植性和可扩展性..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他们的ML模型，Python的可移植性非常适合这一点。

Python语言简单易学，支持库丰富强大，这两大支柱从早起就奠定了Python的江湖地位，在大数据与人工智能时代，掌握Python基础后，我们可以选择数据分析方向、人工智能方向、全栈开发方向······

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