# 為什么要使用 Python 進行機器學習？ > 原文： [https://pythonbasics.org/why-python-for-machine-learning/](https://pythonbasics.org/why-python-for-machine-learning/) 機器學習（ML）是一種編程類型，它使計算機能夠自動從提供給他們的數據中學習，并從經驗中進行改進，而無需刻意進行編程。 它基于解析數據，學習和分析數據并以自主方式做出預測或智能決策的算法。 借助機器學習的這種巧妙表征，它通常可以與人工智能（AI）互換。 但是，準確地說，機器學習只是人工智能的一個子集。 機器學習是簡單地應用的 AI，其基于這樣的思想，即需要授予機器訪問數據的權限，以便他們自己學習和分析數據。 ## 為什么使用 Python 進行機器學習？ 您可能會問：**用于機器學習的最佳編程語言是什么？** 如果繼續閱讀，您將了解為什么將 Python 用于機器學習是您的首選。 ### 1\. Python 易于理解 重申一下，機器學習只是在識別數據中的模式，從而能夠自己進行改進和做出明智的決策。 Python 是最合適的編程語言，因為它易于理解，您可以自己閱讀。 它的可讀性，非復雜性以及快速原型制作的能力使其成為全球開發人員和程序員中的流行語言。 ### 2\. Python 附帶了大量庫 這些內置庫中有許多是用于機器學習和人工智能的，可以很容易地直接使用。 一些庫是： * **scikit-learn** 用于數據挖掘，分析和機器學習； * **Tensorflow** 是高級神經網絡庫； * **pylearn2** 也是數據挖掘和機器學習的理想選擇，但比 scikit-learn 更靈活。  ### 3\. Python 允許簡單而強大的實現 使得 Python 成為機器學習的最佳選擇之一的原因是它的簡單而強大的實現。 對于其他編程語言，編碼初學者或學生需要首先熟悉該語言，然后才能將其用于 ML 或 AI。 Python 并非如此。 即使您僅具有 Python 語言的基本知識，由于擁有大量可用的庫，資源和工具，因此您可以將它用于機器學習。 此外，與使用 Java 或 C++ 相比，在 Python 上編寫代碼和調試錯誤的時間更少。 一般來說，ML 和 AI 程序員寧愿花時間構建算法和啟發式算法，也不愿為語法錯誤而調試代碼。 ### 4\. 友好的語法和人類可讀性 Python 是一種使用現代腳本和友好語法的面向對象的編程語言。 Python 的腳本設計具有幾乎與人類一樣的可讀性，使腳本編寫人員和程序員能夠測試其假設并非常快速地運行其算法。 這就是為什么像 Java，Perl 和 C++ 這樣需要硬編碼的結構化編程語言通常不被機器學習所青睞的原因。 總之，無論您是經驗豐富的程序員還是編碼初學者，都可以使用 Python 做很多事情，這對于執行一組復雜的機器學習任務非常理想。 上面提到的所有原因都使 Python 成為 IT 界首選的且廣受歡迎的語言技能。  ### 5\. 社區 最后，Python 提供了廣泛的支持。 由于許多人（無論是程序員還是普通用戶）都將 Python 視為標準，因此它的支持社區非常龐大，從而極大地提高了 Python 的知名度。