1、代码少。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。
2、灵活性高。开发的任何应用程序都应该兼容多个操作系统,而只要稍加调整,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,在使用Python时,你还可以连接不同的数据结构,从而使其易于用于所有需求。
3、丰富而强大的库。拥有众多的软件库选择是Python成为人工智能最受欢迎的编程语言的主要原因之一。软件库由 PyPi等不同源发布的模块或模块组组成,其中包括预先编写的代码片段,允许用户访问某些功能或执行不同操作。机器学习需要连续地进行数据处理,Python库允许访问、处理和转换数据。比如Scikit-learn、Pandas、Matplotlib、Keras等都是机器学习和人工智能领域使用最为广泛的软件库。
4、入行门槛低。Python在解决问题方面也提供了更大的灵活性,这对于初学者和经验丰富的开发人员来说都很有用。在机器学习和人工智能领域工作意味着需要方便有效地处理大量数据,较低的准入门槛可让更多的数据科学家快速掌握Python,进行人工智能开发,而且学习此语言无需花费过多精力。
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