有很多编程语言都可用于人工智能（AI）或机器学习（ML）项目，如Java，C＃等。但在所有这些编程语言中，Python似乎是最受欢迎的语言之一，这主要是因为开发人员可以轻松地使用Python处理复杂的编码挑战。
Python是一种高级，强大的编程语言，其主要专注于快速应用程序开发。由于其核心功能，Python已成为增长最快的编程语言之一，使其成为开发具有机器学习，AI，大数据和物联网的应用程序的明显选择。
为什么说Python更适合于AI（人工智能）和ML（机器学习）？
Python已经在各种应用程序中得到了应用，无论是开发基本应用程序还是满足复杂编程的需求。Python正受到包括AI和ML在内的大量应用程序开发人员的青睐。让我们来看看为什么开发人员更喜欢Python而不是其他编程语言，特别是对于涉及AI和ML的Python和Java应用程序开发。
没有复杂和不必要的代码
Python减少了执行函数时通常使用的代码数量。它着重于简化代码并使其易于阅读。除此之外，还有许多基于AI和ML的复杂算法，Python与AI的结合将大大减少开发人员必须处理的代码数量。与用Python执行相同的代码相比，其他语言的代码数量则要多得多。
减少编码的数量有很大的积极作用。开发人员花在Python开发AI上的时间要比花在其他语言上的时间少得多。此外，调试的时间也会减少。当开发人员在AI或ML项目上协作时，新成员将更容易理解代码，并在用Python编写代码将快速融入整个团队中。Python在减少代码数量方面内，使得它在编写AI和ML算法时更具优势。
编码和操作系统的灵活性
开发的任何应用程序都应该兼容多个操作系统。只要稍加调整，Python就可以使相同的代码在各个操作系统上都能工作。这节省了开发人员为每个操作系统单独创建复杂代码的大量时间，也节省了大量的测试和调试时间。
此外，Python使开发人员可以更容易地使用现有程序的API(即使是不同的语言)，从而使其独立于平台。在使用Python时，还可以连接不同的数据结构，从而使其易于用于所有需求。
满足于各种需求的专用库
Python中有许多预构建的库可用于轻松编码和自定义。如SimpleAI是一个经过充分测试和记录的Python库，可用于开发简单的AI算法。Numpy是一个用于科学计算的库，而Scipy用于高级计算。还有其他一些库，如AIMA、pyDatalog、EasyAI等，可以很容易地用Python编写代码。
类似的，也有一些专门供Python使用机器学习的库。PyBrain是用于Python的流行ML库之一，用于跨不同环境测试代码。还有其他用于数据分析的专用库，如Scikit-learn和MDP-Toolkit。
如此庞大的可用库资源，使得开发人员可以在更短的时间内用最少的代码实现Python中的算法。
由于许多因素，Python已经成为具有人工智能和机器学习经验的开发人员的热门选择。即使是刚接触AI和ML的开发人员，在使用Python时也很容易掌握到其中的窍门。这也是为何说Python更适合于AI和ML的原因。
那么在人工智能和机器学习领域中，你是更为看好Python或是其他编程语言呢？
