機器學習是現代最熱門的趨勢。據《福布斯》報道，機器學習專利在2013年至2019年之間以34％的速度增長，並且未來只會增加。Python是機器學習中許多研究和開發中使用的主要編程語言。如此之多，以至於Github認為Python是機器學習的頂級編程語言。但是，儘管顯然Python最受歡迎，但本文著重探討了一個重要的問題：“為什麼Python是最適合機器學習的編程語言？”
為什麼Python最適合機器學習?
Python是目前機器學習中最受歡迎的編程語言。 但是，您不必信守我的諾言！ 根據Google Trends的數據，對機器學習的Python的興趣已飆升到一個新的高度，而其他ML語言（例如R，Java，Scala，Julia等）則遠遠落後。
因此，既然我們已經確定Python是迄今為止機器學習中最受歡迎的編程語言，WHY仍然存在。現在，讓我們瞭解為什麼Python如此受歡迎，以及為什麼它最適合ML。其中一些原因如下：
1. Python易於使用
沒有人喜歡過分複雜的事物，因此易於使用Python是Python在機器學習中如此受歡迎的主要原因之一。它簡單易懂，語法易於閱讀，因此深受經驗豐富的開發人員和實驗學生的喜愛。Python的簡單性意味著開發人員可以專注於實際解決機器學習問題，而不必花費所有時間和精力來理解該語言的技術細微差別。
除此之外，Python也非常高效。它使開發人員可以使用更少的代碼行完成更多的工作。Python代碼也很容易為人類所理解，這使其成為製作機器學習模型的理想選擇。
2. Python有多個庫和框架
Python已經非常流行，因此，它具有數百種可供開發人員使用的不同庫和框架。 這些庫和框架在節省時間方面確實很有用，從而使Python變得更加流行。
有很多Python庫對於人工智能和機器學習特別有用。其中一些如下：
1）Keras是一個開放源代碼庫，特別關注深度神經網絡的實驗。
2）TensorFlow是一個免費軟件庫，可用於許多機器學習應用程序，例如神經網絡。
3）Scikit-learn是一個免費的機器學習軟件庫，其中包含與此相關的各種分類，迴歸和聚類算法。此外， Scikit-learn可以與NumPy和SciPy結合使用。
3. Python擁有社區和企業支持
Python從1990年就已經存在了，有足夠的時間來創建一個支持性的社區。由於這種支持，Python學習者可以很容易地提高他們的機器學習知識，這使得Python越來越受歡迎。
對於ML來說，企業的支持是Python成功的一個非常重要的部分。許多頂尖的公司，如谷歌，Facebook, Instagram, Netflix, Quora等，都在他們的產品中使用Python。事實上，谷歌獨自負責創建許多用於機器學習的Python庫，如Keras、TensorFlow等。
4. Python是可移植和可擴展的
這是Python在機器學習中如此受歡迎的重要原因。由於Python具有可移植性和可擴展性，因此可以輕鬆地在Python上執行許多跨語言操作。有許多數據科學家更喜歡使用圖形處理單元（GPU）在自己的機器上訓練ML模型，而Python的可移植性非常適合於此。
此外，許多不同的平臺都支持Python，例如Windows，Macintosh，Linux，Solaris等。而且，由於Python的可擴展性，它也可以與Java，.NET組件或C/C++庫集成。
