灵活性这一因素降低了犯错的可能性，因为程序员可掌控任何情况，在舒适的环境中工作 。
4. 平台独立性
Python不仅使用起来轻松自在，而且易于学习、功能多样 。用于机器学习开发的Python可以在任何平台上运行，包括Windows、MacOS、Linux、Unix和其他21个平台 。将进程从一个平台转移到另一个平台，开发人员需要进行几个小的更改，修改几行代码，以便为所选平台创建可执行的代码形式 。开发人员可以使用像PyInstaller这样的包，用来准备在不同平台上运行的代码 。
同样，这还为在各种平台上的测试节省了时间和金钱，也让整个过程变得更加简单方便 。
5. 可读性
Python非常易读，所以每位Python开发人员都能理解同行的代码并作更改、复制或分享 。因为根本不存在会产生混淆、错误或冲突的范例，所以使得人工智能和机器学习专业人员之间，在算法、思想和工具方面的交换更为有效 。
IPython这样的工具也可以使用，它是一个交互式的命令解释程序，可提供测试、调试、选项卡完成等额外功能，从而加速进程 。


6. 良好的可视化选项
上文已经提到Python提供了各种各样的库，其中一些是很好的可视化工具 。然而，对于人工智能开发人员来说，这些工具在人工智能、深度学习和机器学习中的重要性固然重要，更重要的是能够以人类可读格式表示数据 。
数据科学家可以使用像Matplotlib这样的数据库构建图表、直方图和平面图，获得更好的数据理解、高效表达和可视化 。不同的应用程序接口还简化了可视化进程，使创建清晰报表变得更加容易 。
7. 社区支持
围绕编程语言所建立的强大社区支持非常有用 。Python是一种开源语言，这意味着，对程序员来说，无论是初学者还是专业人士，都有大量的开放资源可以使用 。
许多Python文档都可以在线获得，或在Python社区和论坛中获得 。程序员和机器学习开发人员都可以在社区和论坛中讨论错误、解决问题并互相帮助 。
Python编程语言完全免费，还拥有各种有用的库和工具 。
8. 普及度上升
鉴于上文所谈到的各种优点，Python在数据科学家中越来越受欢迎 。StackOverflow调查显示，Python的流行程度预计至少会持续增长至2025年 。
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