人工智能和机器学习项目差异很大，两者的区别在于堆栈技术。但对于Python来说，高灵活性、丰富的代码库以及低门槛等优势，是用于人工智能（AI）和机器学习（ML）解决方案的最有效的编程语言之一。
为什么将Python用于AI和ML？
人工智能（AI）和机器学习（ML）日新月异。Python不同的解决方案在简化整个编程方面发挥着重要作用。
以下是将Python用于ML和AI的一些原因：
1.简单、低门槛
Python提供了合理代码的好处。AI和ML需要解决复杂的算法。但是，Python的简单性确保开发人员可以轻松编写代码。
大多数人选择Python开发的主要原因之一是它易于学习。开发者可以轻松理解Python代码，让大家更容易理解机器学习的基础知识。
Python是一种基本的通用语言，可以轻松执行各种复杂任务。
2.更好的生态系统
相比之下，Python拥有更好的代码库，这对开发过程至关重要。库是指一组具有预先编写的代码集的模块。根据这些代码，用户可以专注于提升功能。
Python库有助于快速完成基本项目。因此，开发人员在选择Python开发时不需要重新编写代码。
3.灵活
python的灵活性体现在OOPS和脚本之间可以轻松进行选择。此外，还可以考虑重新编译源代码以进行任何更改。
Python作为一个灵活的编程语言，允许开发人员根据需求，也可以考虑组合各种样式。
4.更好的可视化选项
Python在网上有各种各样的库，而且这些库中的大多数还具有专属的可视化工具。因此在需要可读格式呈现数据方面也能起到至关重要的作用。
5.可读性
Python是一种易于阅读的编程语言，初学者可以轻松地共享和更改代码。与其他编程语言不同，Python一点也不复杂。
编程语言的易用性在交流思想、工具和算法方面发挥着重要作用。因此，人工智能专业人士可以轻松地使用Python推进他们的项目。
6.平台独立性
Python是一种通用的编程语言，可以轻松地在Unix、Linux、macOS、Windows等不同平台上运行。开发人员可以非常轻松实现跨平台协作。
由于Python在线提供了许多代码库，开发人员可以灵活地使用不同的库来帮助他们在不同的平台上执行他们的代码。
7.快速发展
开发人员喜欢Python主要原因之一是它有利于快速设计算法模型。只要熟悉堆栈，开发人员就可以避免浪费学习时间。
8.执行速度
由于Python是一种可读的编程语言，因此可以快速执行公式。机器学习，尤其是深度学习，需要长时间的训练，而这些训练甚至可以持续数天。而Python可以让代码拥有更快的执行速度，这一点对于训练来说至关重要。
