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Python在机器学习领域受欢迎的原因

人工智能（AI）是一个涵盖多个领域的术语，通常指代当前计算机科学中最前沿的研究方向。AI的概念很广泛，但其核心往往与机器学习（ML）密切相关。那么，为什么Python在机器学习领域如此受欢迎呢？为此，Mike Driscoll采访了四位Python专家和机器学习社区人士，探讨了这一现象的多个原因。

1. Python社区的社会属性

Glyph Lefkowitz是Twisted框架的创始人之一，也是Python社区的活跃成员。他认为，Python之所以受欢迎，很大程度上得益于其社区的包容性和易于扩展性。

“人工智能是一个包罗万象的术语，它倾向于指当前计算机科学研究中最先进的领域。”

曾经有一段时间，我们理所当然的以为基本图形遍历被认为是AI。Lisp曾是一种大型人工智能语言，因为它比一般的编程语言要高级，而且研究人员可以更容易地用Lisp做快速原型。

我认为Python在总体上已经很大程度上取代了它，因为除了具有类似的高级功能外，它还有一个优秀的第三方生态系统。”

Lefkowitz还提到，Python的垃圾回收、内存安全机制以及高级数据结构等特性，使其成为研究人员的首选语言。尤其是在科学计算领域，NumPy及其生态系统的支持，使得Python成为机器学习研究的标准工具。

2. Python让用户关注真正的问题

Marc-Andre Lemburg是PyPI的联合创始人之一，他认为Python的优势在于其简洁性和灵活性。

“Python对于没有受过计算机科学训练的人来说非常容易理解。当您试图执行研究所需的外部时，它消除了您必须处理的许多复杂性。”

在Numeric（现NumPy）开发之后，新增了IPython（现Jupyter）笔记本、matplotlib等工具，使得使用Python变得更加直观。”

Lemburg强调，Python让用户关注问题的解决方案，而不是技术实现。其支持库丰富的特性，使得开发者能够专注于核心逻辑，而不必过多关注底层细节。

3. Python的科学计算特性

Luciano Ramalho是技术负责人和PSF研究员，他认为Python在科学计算领域的优势主要来自于其生态系统的成熟度。

“NumPy和SciPy的支持为像scikit-learn这样的项目提供了坚实的基础，而scikit-learn几乎是机器学习的标准。”

Python的简单且一致的语法，使得非软件工程师更容易进行编程。”

Ramalho还提到，Python的运算符重载机制、Buffer Protocol（PEP 3118）以及对科学计算生态系统的支持，是其在机器学习领域受欢迎的重要原因。

4. Python的严格一致性

Mike Bayer是TensorFlow的高级软件工程师，他认为Python的严格一致性是其在AI领域受欢迎的关键因素之一。

“我们在这个领域所做的是开发我们的数学模型和。我们正在把我们肯定想要保留的和优化的放入像scikit-learn这样的中。然后，我们将继续迭代并共享关于如何组织和考虑数据的注释。”

高级脚本语言是人工智能和机器学习的理想语言，因为我们可以快速转移数据，然后再试一次。”

Bayer指出，Python的严格和一致性使得代码更易于理解和维护。与其他编程语言相比，Python更注重核心逻辑的表达，而不是底层实现的复杂性。

总结

综合来看，Python在机器学习领域受欢迎的原因可以归结为以下几点：

这些特性共同塑造了Python在机器学习领域的独特地位，使其成为无数研究人员和开发者的理想选择。