有许多编程语言可用于人工智能（AI）或机器学习（ML）项目，例如Java、C等。在所有这些编程语言中，Python似乎是最流行的语言之一，主要是因为开发人员可以轻松地使用Python来处理复杂的编码挑战。
Python是一种高级的、功能强大的编程语言，他专注于程序开发的快速应用。由于其核心功能，Python已经成为发展最快的编程语言之一，这使得他成为使用机器学习开发应用程序的首选，AI，大数据和物联网。
ML为什么机器学习适合？
Python已经应用于各种应用程序中，无论是开发基本应用程序还是满足复杂编程的需要。Python正受到大量应用程序开发人员的青睐，包括AI和ML。让我们来看看为什么开发者更喜欢Python而不是其他编程语言，尤其是涉及AI和Java的Python和Java应用程序开发。
没有复杂和不必要的代码
Python减少执行函数时常用的代码量。他的重点是简化代码并使其易于阅读。此外，还有基于AI和ML的许多，Python和AI的组合将大大减少开发人员必须处理的代码量。其他语言中的代码比使用Python执行相同的代码要多得多。
减少代码的数量有很大的积极作用。与其他语言相比，开发人员花在开发Python上的时间要少得多。另外，调试时间也会缩短。当开发人员在AI或ML项目上合作时，新成员将理解更容易，并用Python编写代码，将很快融入整个团队。在减少代码数量方面，他在编写AI和ML算法方面更具优势。
编码和操作系统灵活性
开发的任何应用程序都应该与多个操作系统兼容。只要稍作调整，Python就可以使相同的代码在所有操作系统上运行。这为开发人员为每个操作系统分别创建复杂代码节省了大量时间，也节省了大量测试和调试时间。
此外，Python使开发人员能够更容易使用现有程序的API，即使是使用不同的语言，从而使他们独立于平台。当使用Python时，您还可以连接不同的数据结构，使其易于用于所有需求。
满足各种需要的专用图书馆
为了便于编码和定制，Python中有许多预构建库。例如SimpleAI是一个经过良好测试和文档化的Python库），可以用来开发简单的AI算法。Numpy是科学计算的库，而Scipy用于高级计算。还有其他的库，例如AIMA，pyDatalog，EasyAI），他们可以很容易地用Python编写。
类似地，也有专门为Python进行机器学习的库。PyBrain是ML库中的一个，用于Python跨不同环境测试代码。还有其他专门用于数据分析的库，例如Scikit-learn和MDP-Toolkit）。
有了如此多的可用库资源，开发人员可以在Python中用最少的代码在更短的时间内实现算法。
由于许多因素，Python已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。即使是不熟悉AI和ML的开发人员也可以轻松掌握使用Python时的提示。这就是为什么Python更适合AI和ML。
在人工智能和机器学习领域，您更喜欢Python还是其他编程语言？