人工智能（AI）、机器学习（ML）和数据分析应用有多种技术堆栈。然而，理想的人工智能编程语言必须是强大的、可扩展的和可读的。Python编程语言满足这三个条件。
凭借出色的人工智能、ML和数据分析的库、工具和框架，Python已经证明了利用所有这三种技术的成功。Python迎合了复杂的AI和ML模块，使其成为ML和AI驱动的应用的理想选择。而且，由于其简单性和灵活性，Python使程序员在利用这些技术的同时，增加他们的信心和生产力。
这些因素总体上促进了Python的普及，使其成为最成功的人工智能编程语言。
为什么Python如此成功
让我们仔细研究一下使Python在这三种技术上如此成功的原因。
1.快速开发和可读性
Python有助于快速开发，因为开发人员可以很容易地理解应用程序中正在发生的事情，即使他们在项目的中间加入。开发人员在理解、改变、复制或粘贴Python的同行代码时几乎没有困难，因为它很容易阅读和理解。
使用Python时，不存在模棱两可、错误或范式不一致的问题。这使得人工智能、ML专家和数据分析师更容易分享算法、工具和想法。Python代码也很容易被优化。其他功能，包括测试、调试和标签完成，在IPython等工具中都有，可以帮助你简化流程。
2.灵活性
Python是一种灵活的编程语言，允许开发者在利用面向对象编程（OOP）和脚本之间进行选择。开发人员还可以将Python与其他语言一起使用，以获得理想的结果，这就减少了错误的可能性。Python进一步消除了重新编译源代码的需要，使结果容易看到。
由于其适应性，Python在创建相关应用程序时给了程序员最大的自由。例如，在创建ML模型时，Python提供了像Keras这样的简单框架来训练ML模型。然后，ML模型可以通过MLOps平台进行部署和监控，以确保对ML模型进行持续的模型监控和管理。
3.社区支持
像许多开源的编程语言一样，Python有一个广泛而活跃的开发者社区。程序员可以使用论坛来表达他们的问题，并与其他程序员接触，以找到解决方案。Python社区的全球足迹意味着程序员通常可以获得24/7的帮助。因此，在修复人工智能、ML和数据分析应用开发中的错误时，专家的帮助从未远离。
在最有帮助和最活跃的Python社区和组织中，有Python.org、GitHub和Stack Overflow。
4.AI、ML和数据分析库
Python对AI、ML和数据分析应用程序非常有用
可用于Python的AI、ML和数据分析库的清单非常广泛。下面是一些最流行的用于人工智能、ML和数据分析的Python库。
- Scikit-learn处理基本的ML算法，如聚类、回归和分类。
- Pandas是一种编程语言，可用于进行复杂的数据分析和整理。它使你能够混合和过滤数据，以及从其他来源（如Excel）获得信息。
- Keras是一个深度学习的框架。它同时利用了计算机的GPU和CPU，可以进行快速计算和原型设计。
- TensorFlow是一个用于开发、训练和运用人工神经网络的工具，具有巨大的数据集。
- NumPy是一种专门用于数据科学计算的Python编程语言。它是一个用Python编写的奇妙的多维数组对象库，使你能够进行科学计算。NumPy和Python一起工作，降低了软件的计算复杂性。
- Matplotlib是一个用于绘制数据的Python库。它带有数据可视化和探索工具，帮助你轻松地创建图表、柱状图、散点图等。Matplotlib便于快速操作数据，通过在短时间内创建可视化表示，定制Python人工智能应用程序。
- 其他的Python库，如NLTK、PyBrain、Caffe和其他库，有助于人工智能应用程序的顺利运行。
5.Python很容易学习
Python是一种直截了当的编程语言，生成的代码简短，易于阅读和理解。事实上，许多开发人员认为Python是所有编程语言中最直观的。
该语言的简单性使得它很容易构建值得信赖的人工智能和ML模型和系统。与其担心语言的技术细节，开发者可以完全专注于解决ML、AI或数据分析的挑战。
6.可视化能力
如前所述，Python有很多库，包括几个有很好的可视化工具。例如，在构建数据科学应用程序时，程序员可以利用Matplotlib等工具来更好地理解、呈现和可视化数据。数据是ML、AI和深度学习算法最重要的方面，可视化数据有助于找到模式，跟踪网上和社交媒体网站的数据。
柱状图、图表和图形帮助开发人员看到数据将如何互动和协作。API允许你建立广泛的数据报告，这使得可视化过程更容易。此外，可视化过程得到了各种应用编程接口的帮助，这使得创建简洁的报告变得更加容易。
总结
Python是一种已经存在了很长时间的编程语言，并继续表现出持久的力量。凭借处理能力和可扩展性来处理大量的数据请求，Python是人工智能、ML和数据分析应用的一种非常有效的语言，同时还具有高度灵活性和易学性。
