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編程語(yǔ)言的選擇是IT圈子永遠(yuǎn)的爭(zhēng)議。在任意一個(gè)程序員聚集的場(chǎng)合，喊一句類(lèi)似于“PHP是世界上最好的語(yǔ)言”這樣的話，肯定會(huì)惹來(lái)不少人和你爭(zhēng)論得面紅耳赤。那么，python是世界上最好的語(yǔ)言嗎？
不能說(shuō)是“最好的”，但它是真的不錯(cuò)，尤其是對(duì)新手來(lái)說(shuō) 。
而且隨著大數(shù)據(jù)瘋狂的浪潮，新生代的工具Python得到了前所未有的爆發(fā) 。簡(jiǎn)潔、開(kāi)源是這款工具吸引了眾多粉絲的原因。目前Python最熱的領(lǐng)域，非數(shù)據(jù)分析和挖掘莫屬了。從以Pandas為代表的數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域開(kāi)始，便是Python的天下。

Python語(yǔ)言本身的優(yōu)勢(shì)很大：
第一：中國(guó)市場(chǎng)的需求從2016年開(kāi)始，Python的人員在不斷增加，但是很遺憾的是，應(yīng)聘的人少之又少。
第二：Python的語(yǔ)言結(jié)構(gòu)要比C++、JAVA這些語(yǔ)言簡(jiǎn)單的多，沒(méi)有那么高的難度，相信很多學(xué)習(xí)JAVA的人很困惱，但是Python沒(méi)有那么復(fù)雜。
第三：Python的崗位太多，因?yàn)樗婕暗念I(lǐng)域很多，比如：運(yùn)維，數(shù)據(jù)分析，人工智能，自動(dòng)化測(cè)試等等。
第四：工資高，國(guó)內(nèi)網(wǎng)站的招聘信息每天大量的招人，工資一直在上調(diào)，但是很少有人投稿。

隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)逐漸應(yīng)用于各個(gè)渠道、行業(yè)，大公司在這些領(lǐng)域進(jìn)行投資，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域?qū)＜业男枨笠蚕鄳?yīng)增長(zhǎng) 。IBM機(jī)器學(xué)習(xí)部門(mén)的Jean FrancoisPuget表示，對(duì)于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)，Python是最受歡迎的的語(yǔ)言，而且這一結(jié)論是基于http://indeed.com的趨勢(shì)搜索結(jié)果得出的。

根據(jù)FrancoisPuget的圖表，Python是人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的主要編程語(yǔ)言。
對(duì)Python的優(yōu)勢(shì)進(jìn)行調(diào)查后，發(fā)現(xiàn)以下幾個(gè)使用Python將人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目付諸實(shí)踐的原因。
1. 強(qiáng)大的軟件庫(kù)生態(tài)系統(tǒng)
擁有眾多的軟件庫(kù)選擇是Python成為人工智能最受歡迎的編程語(yǔ)言的主要原因之一。軟件庫(kù)由PyPi等不同源發(fā)布的模塊或模塊組組成，其中包括預(yù)先編寫(xiě)的代碼片段，允許用戶(hù)訪問(wèn)某些功能或執(zhí)行不同操作。Python庫(kù)提供基本級(jí)項(xiàng)目，因此開(kāi)發(fā)人員不必每次都從頭編碼。
機(jī)器學(xué)習(xí)需要連續(xù)地進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，Python庫(kù)允許訪問(wèn)、處理和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù) 。以下是機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域使用最為廣泛的軟件庫(kù)：
· Scikit-learn適用于處理機(jī)器學(xué)習(xí)基本算法，如聚類(lèi)、線性和邏輯回歸、回歸和分類(lèi)等。
· Pandas適用于高級(jí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與分析，允許合并和過(guò)濾數(shù)據(jù)，以及從其他外部源（如Excel）收集數(shù)據(jù) 。
· Keras適用于深度學(xué)習(xí)，可進(jìn)行快速計(jì)算和建立原型。因?yàn)樵撥浖?kù)除了使用計(jì)算機(jī)的CPU之外，還使用GPU 。
· TensorFlow適用于通過(guò)設(shè)置、訓(xùn)練和利用含有大量數(shù)據(jù)集的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行深度學(xué)習(xí) 。
· Matplotlib適用于創(chuàng)建2D圖、直方圖、圖表和其他形式的可視化操作。
· NLTK適用于計(jì)算語(yǔ)言學(xué)、自然語(yǔ)言識(shí)別與處理。
· Scikit-image適用于圖像處理。
· PyBrain適用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí) 。
· Caffe適用于深度學(xué)習(xí)，可以在CPU和GPU之間進(jìn)行切換，并通過(guò)使用單個(gè)NVIDIAK40 GPU每天處理60多萬(wàn)個(gè)圖像。
· StatsModels適用于統(tǒng)計(jì)算法和數(shù)據(jù)探索。
在PyPI存儲(chǔ)庫(kù)中，可以探索、對(duì)比更多的Python庫(kù) 。

2. 準(zhǔn)入門(mén)檻低
在機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域工作意味著需要方便有效地處理大量數(shù)據(jù) 。較低的準(zhǔn)入門(mén)檻可讓更多的數(shù)據(jù)科學(xué)家快速掌握Python，進(jìn)行人工智能開(kāi)發(fā)，而且學(xué)習(xí)此語(yǔ)言無(wú)需花費(fèi)過(guò)多精力。