python因其簡單易用的語法而獲得了很多贊譽。該語言強調代碼的可讀性和簡單性，因此成為了許多新手開發人員的首選。

Python的可靠性和效率贏得了許多人工智能專家的喜愛。因此，隨著目前機器學習和數據科學應用程序使用的增加，Python已成為該領域專業人士的首選。更重要的是，Python擁有一些庫可以簡化各種科學任務的工作。

與JavaScript一樣，Python也有一個支持語言發展的活躍社區。Python已經存在了很多年了，因此它擁有大量的開發指南和出版物，用戶很容易就可以找到支持(無論他們是初學者還是經驗豐富的人。)

Python剛剛問世的時候，這門語言一個主要的目標就是易讀易寫。大家讀的代碼遠比寫得多，尤其是當代碼從一個團隊手中遞交到另外一個團隊的情況下。如果你繼承了由其他開發者開發的機器學習的應用程序，尤其是那些結合了許多第三方組件的程序，或是擁有大量定制業務邏輯的程序，那么在理解程序時編程語言造成的障礙越小越好。優秀的Python代碼可以做到這一點，甚至遠比其他語言出色。

Python的語言設計在機器學習中很有幫助的另外一個關鍵因素是，它提供了高層的、基于對象的任務抽象。機器學習應用程序呈現復雜、多階段的工作流程。優秀的語言應該讓人們把更多的精力放在需要完成的內容上，而對實現細節的關注越少越好。Python讓你與手頭的工作保持了一定的距離，所以你不會一眼望過去就被嚇到。

總之，讓Python可以大放異彩不僅是某個功能，而是Python整個語言包：它是一種易學易用的語言，它的生態系統擁有的第三方代碼庫

可以涵蓋廣泛的機器學習用例和性能，可以幫助你很好地完成手頭的工作。

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