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法律研究為什麼Python是機器學習專業人士中最受歡迎的程式語言？
從流程自動化到 Web 開發，再到基於 AI 的專案和**機器學習**，Python 無處不在，它幫助開發人員提高生產力並對他們構建的軟體充滿信心。如今，由於其簡單性、一致性、豐富的庫集、平臺獨立性、靈活性以及廣泛的社群支援等優勢，Python 已成為機器學習專業人士中最受歡迎的程式語言之一。
- **簡單性和一致性** - 機器學習依賴於複雜的演算法和工作流程，但正是 Python 的簡單性使機器學習開發人員能夠構建可靠的應用程式。Python 非常簡單，開發人員無需關注語言的技術細節。此外，Python 易於學習，程式碼易於人類理解，這使得 ML 開發人員更容易構建 ML 模型。
- **訪問豐富的庫集** - Python 憑藉其豐富的技術棧，為開發人員提供了豐富的機器學習庫和框架。它減少了開發時間。**Keras、TensorFlow、Scikit-learn、Pandas、SciPy、NumPy** 和 **Seaborn** 是機器學習的一些最有用的 Python 庫。
- **平臺獨立性** - Python 是平臺獨立的，這允許 ML 開發人員在一臺機器上實現功能，並在其他機器上使用它們，而無需進行任何更改。Python 程式語言幾乎所有平臺都支援，包括 Windows、Linux 和 macOS。
- **靈活性** - Python 為 ML 開發人員提供的另一個核心優勢是其靈活性。Python 作為理想的後端，您可以輕鬆連結不同的資料結構。
- **強大的社群支援** - Python 完全開源，並得到全球範圍內不斷壯大的 Python AI 社群的支援。從與 ML 解決方案相關的活躍經驗交流來看，您一定能夠找到最適合您特定需求的解決方案。
更新於： 2021 年 11 月 24 日
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